Данные под замком
Регуляторные барьеры, риск утечки и юридические ограничения мешают делиться сырыми данными с партнёрами.
Федеративное обучение для бизнеса
Метод конфиденциальных вычислений для обучения ML‑моделей без передачи и разглашения персональных данных. Продукт федеративного обучения — DigiTrack Confidential Computing.
Препятствия для совместного ИИ‑обучения
Ограниченность данных
У каждого участника не хватает объёма данных. Модели переобучаются и не масштабируются.
Потерянная ценность
Упущенные инсайты и упущенная выручка. Совместные модели повышают точность и дают ROI для всех сторон.
Технология федеративного обучения
- универсальное решение проблем
Техника машинного обучения, при которой данные из разных источников используются для обучения моделей, при этом данные остаются на стороне их владельцев. Наша платформа DigiTrack Confidential Computing реализует эту технологию для бизнеса.
Этап 1: Сверка данных
1. Загрузка и хранение данных в изолированных средах
2. Обезличивание и шифрование идентификаторов
3. Безопасное сопоставление записей без раскрытия данных
4. Выделение набора общих объектов для обучения
Этап 2: Совместное
обучение модели
5. Загрузка и хранение признаков по объектам
6. Запуск процесса обучения координатором
7. Безопасный обмен промежуточными вычислениями
8. Формирование распределённой модели
Этапы вычисления
Этап 1
Установка ПО
• Договоренность о создании совместной модели
• Приобретение ПО и лицензий
• Назначение координатора
Этап 2
Сверка данных
• Загрузка данных в ПО
• Безопасное сопоставление записей
• Определение общих объектов
Этап 3
Обучение модели
• Загрузка признаков по общим объектам
• Локальные вычисления
• Передача векторов оптимизации в зашифрованном виде
Этап 4
Исполнение модели
• Объединение промежуточных результатов
• Получение итогового прогноза
• Формирование распределённой модели
Варианты федеративного обучения:
Есть два возможных варианта проведения обучения
Данные разных пользователей
Данные разных пользователей, но с одинаковыми признаками.
Данные одних пользователей
Данные про одних и тех же пользователей, но с разными признаками.
Получить программу
федеративного обучения
Установить программу федеративного обучения DigiTrack Confidential Computing можно оставив заявку по форме ниже.
Ваши данные начинают работать на вас: вы получаете долю прибыли от использования модели, доступ к её результатам и гарантированное техническое сопровождение.
Генеральный директор, Рытов Павел
Часто задаваемые вопросы
ООО "ДТ" — это компания-разработчик программного обеспечения, специализирующаяся на создании инновационных решений для конфиденциальных вычислений. Мы разрабатываем собственные платформы и алгоритмы для федеративного обучения, системы защиты данных и программные продукты для безопасного машинного обучения. Наша команда создает полноценное программное обеспечение — от архитектуры и алгоритмов до пользовательских интерфейсов и API. Мы не просто консультируем, а именно разрабатываем готовые программные решения для бизнеса.
Подробнее о нашей деятельности можно прочитать в разделе О компании.
Подробнее о нашей деятельности можно прочитать в разделе О компании.
Оставьте заявку — мы оценим источник данных, согласуем модель участия и подготовим пилот в течение 1–2 недель.
Нет. Обучение происходит локально, передаются только обновления модели с применением шифрования и приватности.
В зависимости от типа обучения должны быть либо ортогональные признаки, либо большое пересечение по ID пользователей. Мы оцениваем совместимость ваших данных с существующими моделями федеративного обучения.
Мы используем многоуровневую систему защиты: гомоморфное шифрование для вычислений на зашифрованных данных, безопасные многосторонние вычисления для совместной обработки без раскрытия исходных данных и федеративное обучение для децентрализованного машинного обучения. Все решения проходят криптографический аудит и соответствуют международным стандартам безопасности.
Конфиденциальные вычисления позволяют получать ценную аналитику и инсайты из данных, не нарушая приватность. Это открывает возможности для межкорпоративного сотрудничества, совместных исследований, монетизации данных без риска утечек. Компании могут использовать данные конкурентов или партнеров для улучшения своих моделей, соблюдая при этом все требования по защите персональных данных и коммерческой тайны.
Последние статьи и новости
Все статьи →Следите за нашими достижениями и обновлениями
Вертикальное федеративное обучение
Как объединить данные с одинаковыми пользователями, но разными признаками для создания более точных моделей машинного обучения
Узнать больше →
Горизонтальное федеративное обучение
Обучение моделей на распределенных данных с одинаковыми признаками, но разными пользователями для повышения обобщающей способности
Узнать больше →
Будущее конфиденциальных вычислений
Тренды и перспективы развития технологий защиты данных в эпоху искусственного интеллекта и больших данных
Узнать больше →