BFML Ha annunciato la disponibilità generale della sua piattaforma per l'accesso sicuro ai dati basato sull'intelligenza artificiale e un finanziamento iniziale di 8 milioni di dollari guidato da NFX con la partecipazione di FJ Labs e Gefen Capital.
Sebbene la complessità, la varietà e il volume possano variare da organizzazione a organizzazione, tutte le aziende che elaborano dati si trovano ad affrontare rischi per la privacy. Proteggere l'accesso ai dati aziendali non solo pone minacce ma inibisce anche le opportunità. La più evidente è l'adozione dell'intelligenza artificiale. SU Il 51% delle organizzazioni fa ancora affidamento in modo limitato o inesistente sull'intelligenza artificiale, mentre il 56% cita la sicurezza e la conformità come uno dei principali ostacoli.
PVML democratizza l'accesso sicuro ai dati aziendali, basandosi su due pilastri: privacy differenziale e intelligenza artificiale.
"Ridurre al minimo le minacce e massimizzare le opportunità in un colpo solo sembra troppo bello per essere vero, e lo è. Il punto critico che inizialmente volevamo affrontare era la semplificazione dell'accesso ai dati. Eravamo motivati dalla nostra esperienza, poiché abbiamo visto quanto sia complesso l'accesso ai dati ", ha affermato Shachar Schenab, cofondatore e CEO di PVML: "Anche nelle organizzazioni più sofisticate. "Abbiamo pensato che dovesse esserci un modo migliore."
PVML aiuta a connettere, fornire accesso e garantire la privacy tra più origini dati, offrendo insight diretti anche da dati sensibili. La chiave è proteggere i dati sulla privacy differenziali e unici. La privacy differenziale è un quadro matematico che fornisce la protezione dei dati più efficace nei sistemi basati sui dati aggiungendo rumore controllato all'output. PVML democratizza l'accesso a questo framework pionieristico creato da aziende come Google, Apple e Microsoft attraverso la sua implementazione unica.
"Aiutiamo le organizzazioni a ottenere visibilità su tutto in un unico posto, senza spostare i dati. PVML protegge e controlla le autorizzazioni indipendentemente dalla modalità di accesso ai dati: tramite SQL, BI o API. Ma abbiamo pensato: perché fermarsi qui? Siamo andati oltre " PVML apre l'accesso a dati complessi a utenti non tecnici, fornendo un'interfaccia in linguaggio naturale per analizzare i dati utilizzando l'intelligenza artificiale", ha affermato Rena Galperin, cofondatrice e CTO di PVML.
Galperin e Schnapp hanno co-fondato PVML nel 2022. PVML combina la privacy differenziale con RAG (Retrieval Augmented Generation) avanzato che consente non solo un accesso sicuro, ma anche affidabile ai dati strutturati, con supporto aggiuntivo opzionale per i dati non strutturati. Incorporando l'accesso sicuro tramite intelligenza artificiale ai dati aziendali, PVML garantisce risposte affidabili senza compromettere la privacy. La piattaforma può fungere da hub unico per la gestione delle identità e degli accessi o integrarsi con i sistemi esistenti.
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