it es en it es es es es es es es es es pl es es es es it gl es es es es gl es es pt en es es es es en es fr fr es es fr es gl en es it es pt es es es es es fi es es es es it es es es es es es es es es es es es pt es es de en en es gl en en it en es es es es es es es es es pl es it gl es es es pt en es en en es en es gl en es es
uTile PET, solución que permite realizar cálculos de forma segura y privada sobre datos distribuidos, sin exponerlos ni moverlos de las organizaciones.
Esta solución desarrollada por GMV aprovecha los datos confidenciales para mejorar algoritmos de Machine Learning y modelos analíticos, cumpliendo en todo momento con los requisitos organizativos, garantizando la privacidad de los datos, así como de las normativas vigentes
Aprovecha los datos sensibles para mejorar los algoritmos de machine learning y los modelos analíticos
Cumple con requisites organizativos y garantiza la privacidad de los datos, así como el cumplimiento de las normativas
Las tecnologías que forman parte de uTile PET
MPC (Secure Multiparty Computation). La computación segura multiparte hace uso de la compartición aditiva de secretos, que permite segmentar un dato secreto en partes de tal forma que ninguna de las partes participantes tenga la capacidad de reconstruir el dato secreto original.
FL (Federated Learning). El aprendizaje federado es una solución algorítmica que permite el entrenamiento de los modelos de ML enviando copias de un modelo y realizando el entrenamiento al lugar donde residen los datos.
PSI (Private Set Intersection).Utilizado en casos de particionamiento vertical, PSI es una técnica criptográfica que permite encontrar la intersección entre varios datasets sin tener que exponer los datos.
Differential Privacy. Esta técnica permite que los datos se mantengan anónimos al incorporar deliberadamente ruido en un conjunto de datos, de forma que se puedan realizar todo tipo de análisis estadísticos de gran utilidad, pero sin que se pueda revelar ninguna información personal.
Asegura que los datos sensibles nunca sean ni expuestos ni transferidos a través de departamentos, organizaciones o geografías.
Los propietarios de los datos no tienen que confiar sus datos a terceros.
Los datos permanecen protegidos detrás de sus controles internos, ya sea on-premise o cloud, y su información sensible permanece privada durante el cómputo.
Una ventaja adicional de este Nuevo paradigm es que abre las puertas a colaboraciones entre organizaciones desde ámbitos distintos, como puede ser la público-privada o la colaboración intersectorial explotando sinergias.