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Opaque Systems, basé à San Francisco, qui permet l’analyse collaborative et l’IA pour l’informatique confidentielle, a annoncé aujourd’hui avoir levé 22 millions de dollars dans le cadre d’un cycle de financement de série A.
Le traitement des données confidentielles a changé les règles du jeu pour les entreprises. Il crypte les données sensibles dans une enclave de processeur protégée ou un environnement d’exécution sécurisé (TEE), permettant aux organisations d’aller au-delà de la confidentialité et de la sécurité basées sur des politiques pour protéger leurs informations dans le cloud. Cependant, à ce niveau de cryptage, qui ne peut être déverrouillé qu’avec des clés client, plusieurs parties ont du mal à accéder, partager, analyser et exécuter AI/ML sur les données en question. Imaginez des data scientists et des analystes de différentes équipes qui souhaitent accéder aux données des patients pour améliorer différents aspects des soins.
Plateforme Opaque Systems
Pour relever ce défi, Opaque Systems propose une plate-forme qui effectue des analyses évolutives et un apprentissage automatique directement sur des données chiffrées à l’aide d’outils familiers comme Apache Spark et Notebooks.
« Ce qui est unique, c’est l’innovation que nous avons introduite dans Spark qui permet à l’analyse et à l’IA de s’exécuter directement sur des données cryptées, donc que les données soient au repos, en transit ou en cours, il n’y a absolument aucune exposition ou risque que les données soient exposées à entités qui ne devraient pas le voir ou le posséder, ou à des acteurs malveillants. Opaque s’intègre de manière transparente aux TEE, y compris les enclaves et les machines virtuelles confidentielles, avec la possibilité de faire évoluer les clusters en toute sécurité », a déclaré Rishabh Poddar, co-fondateur et PDG d’Opaque Systems à VentureBeat.
La plate-forme axée sur l’entreprise s’appuie sur l’initiative open source MC2 lancée à l’UC Berkeley pour permettre l’analyse collaborative et l’IA pour les données cryptées confidentielles et sensibles. Il permet aux organisations de partager les ensembles de données cryptées ou mixtes entre les espaces de travail et les équipes (avec des politiques définies) pour analyse, tandis que les résultats cryptés restent spécifiques à chaque partie. Cela permettrait à plusieurs équipes de créer un modèle distribué qui informe chaque partie de ce qu’elle recherche sans jamais révéler de données spécifiques que l’entité n’est pas autorisée à voir.
Depuis son lancement, Opaque Systems a constaté une demande intersectorielle pour des cas d’utilisation tels que le blanchiment d’argent, la recherche collaborative sur les drogues, la prévention de la pile de crédit et le suivi de la chaîne d’approvisionnement.
« Notre clientèle se compose principalement de Global 2000, dont plusieurs des plus grandes banques, institutions financières et fournisseurs de soins de santé en Amérique du Nord. Les clients incluent également des consortiums, car bon nombre de nos cas d’utilisation sont multipartites, ce qui signifie qu’un client peut à son tour représenter 3 à 4 entités distinctes ou organisations autonomes », a déclaré Poddar.
Alternatives gourmandes en ressources
De nombreuses entreprises s’appuient sur le cryptage homomorphe, qui convertit les données en texte chiffré, et sur des calculs multipartites pour effectuer des analyses sur les données cryptées sans casser le cryptage. Selon Poddar, les méthodes fonctionnent, mais elles impliquent également une consommation élevée de ressources et une surcharge de performances.
« Grâce à des recherches approfondies, nous avons constaté que ces technologies sont loin d’être pratiques pour l’analyse de données évolutive et hautement sécurisée et l’apprentissage automatique nécessaires pour exécuter des analyses de rentabilisation critiques. Certaines de ces solutions peuvent supporter des calculs simples, mais les performances de l’analyse de données évolutive et de la formation ML deviendront bientôt prohibitives », a-t-il ajouté.
Avec ce cycle de financement, dirigé par Walden Catalyst Partners, Opaque Systems se concentrera sur l’expansion de son équipe et l’élargissement de son offre pour répondre à la demande croissante du marché en matière d’analyse collaborative et d’IA dans l’informatique confidentielle. Selon Gartner, d’ici 2025, plus de 50 % des organisations adopteront des calculs respectueux de la vie privée pour traiter les données sensibles et effectuer des analyses multipartites.
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Le poste Opaque Systems accompagne les entreprises dans l’analyse collaborative de données confidentielles apparues en premier sur Germanic Nachrichten.