Разбираем новые термины 📚

Сегодня поговорим про совместную безопасную работу с данными. Это одна из самых быстрорастущих областей в data-индустрии: бизнесу важно извлекать ценность не только из самостоятельно собранных данных, но и использовать накопленные знания в индустрии или смежных отраслях.

Разбираем ключевые понятия 👇

🌟Конфиденциальные вычисления (Confidential Computing) — подход к обработке данных, при котором данные защищены на всех этапах: при хранении, передаче и даже во время обработки. Это позволяет работать с чувствительной информацией без риска утечки. Опишем несколько типов конфиденциальных вычислений: MPC, федеративное обучение и гомоморфное шифрование.

🌟 MPC (многосторонние вычисления) — позволяют нескольким сторонам вычислить результат на основе их общих данных, не раскрывая свои приватные данные друг другу:

Этап 1: деление данных. Каждый участник разбивает свою информацию на зашифрованные части («осколки»).

Этап 2: распределенные вычисления. Эти «осколки» отправляются другим участникам или узлам сети, где проводятся математические операции.

Этап 3: сбор результата. Получается общий итог, который расшифровывается, но никто из участников не видит данные, предоставленные другими. 

🌟 Федеративное обучение — это метод машинного обучения, который тренирует алгоритм на нескольких удаленных устройствах или серверах без обмена исходными данными между ними. Серверы обмениваются только обновлениями (весами) для моделей, которые содержат очень сжатую, концентрированную информацию, и извлечь из них данные одного отдельного сервера затруднительно. Более того, обмен этими обновлениями часто дополнительно защищают с помощью многосторонних вычислений или гомоморфного шифрования, что делает федеративное обучение методом с доказуемой безопасностью и показывает, что технологии конфиденциальных вычислений не конкурируют, а усиливают друг друга.    

🌟 Гомоморфное шифрование (Homomorphic Encryption) — метод шифрования, позволяющий выполнять вычисления прямо на зашифрованных данных. Результат также остаётся зашифрованным и доступен только владельцу данных.

Расширение спектра использования конфиденциальных вычислений способствует развитию совместных проектов и созданию инновационных продуктов и услуг. И все это благодаря математическому алгоритму, безопасность которого можно обосновать.

⚙️ На нашей ежегодной конференции ArenaDay Алла Лугунова, руководитель монетизации данных для кредитного бизнеса Т-Банка, рассказала о практических кейсах применения технологии. Видео доступно по ссылке: rutube.ru/video/private/cde9fc4918b7b1c3f9065d225bb23691/?p=Xl3IRHgMIACsYP9sgkP4aw  

Какие темы разобрать следующими? 👇 

👍 — технологии, на которых строится data-платформы Группы

⚙️ — технологические партнерства

🚀 — реальные бизнес-кейсы 

#знания_от_эмитента