Sistemas opacos, una startup que desarrolla lo que describe como “IA para computación confidencial”, anunció hoy que cerró una ronda de financiamiento Serie A de $22 millones dirigida por Walden Catalyst Partners con la participación de Storm Ventures, Thomvest Ventures, Intel Capital, Race Capital, The House Fund y FactoryHQ. El nuevo efectivo eleva el total recaudado de Opaque a $ 31,6 millones, que el cofundador y director ejecutivo, Rishabh Poddar, dice que se está destinando al desarrollo de productos y duplicando el tamaño del equipo a cerca de 100 empleados para fin de año.
La computación confidencial protege los datos mediante la realización de cálculos en un componente basado en hardware llamado entorno de ejecución confiable (TEE). Los TEE tienen como objetivo evitar la modificación no autorizada de los datos mientras están en uso, brindando un nivel elevado de seguridad. En los últimos años, la adopción de tecnologías informáticas confidenciales se ha acelerado, y las principales empresas tecnológicas, incluidas Intel, Google, Microsoft, Arm y Red Hat, han fundado una organización, el Consorcio de informática confidencial, para avanzar en los estándares de protección de datos.
Al menos una empresa prevé que el mercado informático confidencial tendrá un valor de $ 54 mil millones para 2026. Gartner predice que para 2025, más del 50 % de las organizaciones adoptarán computación que mejora la privacidad, incluida la computación confidencial, para procesar datos confidenciales y realizar análisis.
Opaque fue fundado por los profesores de la Universidad de California, Berkeley, Raluca Ada Popa e Ion Stoica, cofundador de Databricks, así como por los graduados de UC Berkeley, Rishabh Poddar, Wenting Zheng y Chester Leung. El equipo construyó la tecnología durante su trabajo en el proyecto de código abierto MC2 (Multiparty Collaboration and Competition) en el RISELab de UC Berkeley, cuando recibieron acceso anticipado a la plataforma SGX de Intel. (SGX proporciona a los desarrolladores una forma de particionar su código y datos en TEE reforzados con CPU Intel).
“Los colaboradores de la industria de RISELab comenzaron a adoptar MC2 y solicitaban funciones, como soporte 24/7 para producción, interfaz gráfica de usuario y otras herramientas listas para la empresa, que no son adecuadas para desarrollar o proporcionar como parte de la investigación”, dijo Poddar. . MC2 es una colección de paquetes que permite a los propietarios de datos realizar análisis y entrenar conjuntamente modelos de IA en los datos colectivos sin revelar sus datos individuales entre sí. “Quedó muy claro que existe una necesidad fuerte y generalizada de la tecnología MC2 en la práctica”.
La plataforma opaca.
Opaque permite a los clientes entrenar sus modelos en una nube pública en un conjunto de datos que se cifra durante el proceso de entrenamiento. Los usuarios pueden cargar datos o conectarse a fuentes dispares, establecer políticas para controlar los datos y el cómputo y establecer espacios de trabajo confidenciales entre equipos. Opaque puede unir conjuntos de datos encriptados sin exponer los datos, dice Poddar, y aplicar análisis en datos encriptados.
“El aprendizaje colaborativo entre equipos en empresas es un gran caso de uso. Por ejemplo, muchas instituciones financieras ni siquiera pueden hacer coincidir los mismos datos de clientes en los conjuntos de datos de diferentes equipos, como el equipo de tarjetas de crédito, el equipo de tarjetas de débito, el equipo de cuentas u otros, debido a la confidencialidad de estos datos”, dijo Poddar. “Opaque protege y encripta los datos mientras están en uso, en la memoria y durante la computación. Ni Opaque ni el proveedor de la nube pueden ver los datos no cifrados de los clientes, que es la forma en que la plataforma permite compartir datos cifrados entre múltiples partes de forma segura sin violar la confidencialidad de los datos”.
Opaque no es el único proveedor de informática confidencial que compite por una porción del creciente mercado. Decentriq y Edgeless Systems afirman utilizar tecnología de “cifrado en uso”, incluida la informática confidencial, para garantizar que nadie más que los clientes puedan acceder a los datos sin procesar cargados en sus plataformas. La solución de seguridad como servicio lanzada recientemente por Intel, Project Amber, admite cargas de trabajo informáticas confidenciales. Y AMD y Google ofrecen máquinas virtuales confidenciales a través de Google Cloud.
Pero quizás debido a las conexiones de sus fundadores, Opaque ha logrado construir una base de clientes que incluye bancos, instituciones financieras y grandes proveedores de atención médica. Poddar dice que están usando la plataforma para monitorear transacciones de lavado de dinero y compartir información de pacientes durante ensayos clínicos, entre otras aplicaciones.
“La industria enfrenta desafíos técnicos y de seguridad significativos con la computación confidencial en particular que han impedido que las organizaciones obtengan un valor más rápido de los conjuntos de datos encriptados. Esto significa la incapacidad de obtener información clave de los datos que están encerrados en silos de datos, lo que agrega otra capa de dificultad al desafío de los datos distribuidos y dispares”, dijo Poddar. “Esta nueva financiación nos da suficiente margen para ser más agresivos con la I+D y la contratación en la recesión actual y la recesión que se avecina. Vemos la oportunidad de aprovechar las condiciones económicas actuales con una postura agresiva que nos posicionará bien para capear posibles vientos en contra”.
Poddar, sin embargo, se negó a revelar las finanzas de Opaque.
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