Intel duplica su inversión en tecnologia para compartir datos y protección de la privacidad
En el evento en linea del Dia de puertas abiertas del Instituto de Investigación de Intel a principios de diciembre, dos investigadores de la compañia dijeron que utilizando el cifrado homomórfico y la tecnologia de aprendizaje federado, las empresas y los investigadores pueden analizar datos en colaboración y crear datos sin exponer datos reales. El modelo de aprendizaje automático evita eficazmente el riesgo de fuga de datos.
El equipo colaborativo puede usar el aprendizaje federado para crear un modelo general de aprendizaje automático, entrenarlo con sus propios datos internos y luego recopilar y combinar de manera segura estos modelos dispersos para establecer una iteración más precisa que integre los datos de todas las partes. El cifrado homomórfico es más versátil y es el resultado de un campo especial de la criptografia, que se centra en los cálculos de datos en estado cifrado, como la búsqueda de datos cifrados y el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático. El cifrado homomórfico puede mantener la disponibilidad de información al tiempo que protege la privacidad de manera efectiva.
Intel ha duplicado estas dos tecnologias, brindando soporte en su hardware con Software Guard Extensions (SGX). Jason Martin, el ingeniero jefe del equipo de inteligencia de seguridad de Intel, dijo que esto puede reducir el costo de la aplicación del cifrado homomórfico y la tecnologia de aprendizaje federado.
“Los datos sin procesar son datos que no son útiles”, dijo. "Las principales herramientas que tenemos para dar sentido a los crecientes volúmenes de datos son el aprendizaje automático y las tecnologias de estadistica, pero a las empresas les preocupa compartir esos datos por motivos de seguridad y privacidad".
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