Opaque Systems, basée à San Francisco, une société permettant l’analyse collective et l’IA pour l’informatique confidentielle, a révélé aujourd’hui qu’elle avait en fait levé 22 millions de dollars dans le cadre d’une série A de financement.
L’informatique confidentielle a a en fait changé la donne pour les entreprises. Il sécurise les informations sensibles dans une enclave de processeur protégée ou un environnement d’exécution de confiance (TEE), offrant aux entreprises une méthode pour aller au-delà de la confidentialité et de la sécurité basées sur des politiques pour protéger leurs détails dans le cloud. Avec ce niveau de cryptage, qui ne peut être ouvert qu’avec des clés détenues par le client, plusieurs célébrations ont du mal à accéder, partager, examiner et exécuter AI/ML sur les informations concernées. Pensez aux scientifiques de l’information et aux analystes de différents groupes qui cherchent à accéder aux informations des clients pour améliorer différents éléments des soins.
La plate-forme d’Opaque Systems
Pour relever ce défi, Opaque Systems fournit une plate-forme qui effectue des analyses évolutives et un apprentissage automatique directement sur des informations chiffrées à l’aide d’outils familiers tels qu’Apache Spark et des ordinateurs portables.
« Ce qui est spécial, c’est l’innovation que nous avons réellement réalisée dans Spark qui permet à l’analyse et à l’IA de fonctionner directement sur des informations cryptées, donc que les informations soient au repos, en transit ou en cours de traitement, il n’y a absolument aucun l’exposition ou le danger que les informations soient exposées à des entités qui ne devraient pas les voir, les posséder ou des acteurs destructeurs. Opaque s’intègre de manière transparente aux TEE, constitués d’enclaves et de machines virtuelles privées, avec la capacité de faire évoluer les clusters en toute sécurité », Rishabh Poddar, cofondateur et PDG d’Opaque Systems, a informé VentureBeat.
La plate-forme axée sur l’entreprise s’appuie sur l’initiative open source MC2, qui a été lancée à l’UC Berkeley pour permettre analytique collaborative et IA sur des données cryptées personnelles et délicates. Il permet aux entreprises de partager les ensembles de données cryptés ou mélangés dans les espaces de travail et les groupes (avec des politiques définies) pour analyse —- tout en conservant les résultats cryptés propres à chaque célébration. De cette façon, plusieurs équipes pourraient construire un modèle dispersé qui notifie chaque célébration sur ce qu’elle essaie de trouver sans jamais exposer de données particulières que l’entité n’est pas autorisée à voir.
Considérant que son lancement, Opaque Systems a constaté un besoin dans tous les secteurs pour des cas d’utilisation tels que le blanchiment d’argent, l’étude de recherche collaborative sur les drogues, l’évitement du cumul de prêts et le suivi de la chaîne d’approvisionnement. banques et prestataires de soins de santé en Amérique du Nord. Les clients sont également constitués de consortiums, car un certain nombre de nos cas d’utilisation sont multipartites, ce qui suggère qu’un client pourrait, à son tour, représenter 3 à 4 entités distinctes ou sociétés distinctes », a déclaré Poddar.
Options gourmandes en ressources
De nombreuses entreprises comptent sur le chiffrement de fichiers homomorphe, où les informations sont converties en texte chiffré, et sur le calcul multipartite pour effectuer des analyses sur les données chiffrées sans compromettre le chiffrement. Selon Poddar, les méthodes fonctionnent, mais s’accompagnent également d’une utilisation élevée des ressources et d’une surcharge d’efficacité.
« Grâce à des recherches approfondies, nous avons en fait constaté que ces technologies sont loin d’être utiles pour des applications évolutives, extrêmement sûres et l’analyse d’informations sécurisée et l’apprentissage automatique nécessaires à l’exécution de cas de service vitaux. Certaines de ces options peuvent supporter des calculs faciles, mais leur efficacité devient rapidement prohibitive pour l’analyse d’informations évolutive et la formation au ML », a-t-il ajouté.
Avec cette ronde de financement, dirigée par Walden Catalyst Partners, Opaque Systems se concentrera sur l’expansion de son groupe et le développement de son utilisation pour répondre à l’accélération de la demande du marché pour l’analyse collaborative et l’IA dans l’informatique privée. Selon Gartner, plus de 50 % des entreprises adopteront des calculs de protection de la vie privée pour traiter les informations sensibles et effectuer des analyses multipartites d’ici 2025.
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