El mundo se ha vuelto mucho más serio con respecto a la privacidad y la protección de datos, pero en muchos casos los modelos comerciales que se basan en la personalización de un tipo u otro han tenido dificultades para mantenerse al día. Hoy, una startup de París llamada Tecnologías Ravel está emergiendo del sigilo con un enfoque que cree que podría ser el eslabón perdido entre esos dos. Ha creado una herramienta basada en el cifrado homomórfico para mantener privada la información de identificación personal (PII) de principio a fin sin necesidad de tocar los datos en sí. Se está lanzando primero con una herramienta para habilitar servicios publicitarios de “conocimiento cero” y otra para servicios financieros.
La compañía ha existido durante casi cuatro años e inicialmente se puso en marcha, contratando a un equipo de académicos y asesores, incluido el ganador de la Medalla Fields, Cedric Villani. Ahora se revela que Airbus Ventures ha liderado una ronda inicial de una cantidad no especificada. No ha revelado ningún nombre de cliente, pero Mehdi Sabeg, el director ejecutivo que cofundó la empresa, dijo que está en conversaciones avanzadas con empresas sobre ambos productos. Señala que el banco francés BNP Paribas se encuentra entre los que están ejecutando un proceso de prueba de concepto.
El cifrado homomórfico, como otros lo han descrito antes, es una especie de “santo grial” en el mundo de la seguridad. Concebida por primera vez por académicos, la técnica implica un cifrado algorítmico extenso de los datos de una organización que les permite permanecer cifrados incluso cuando esa organización colabora con terceros para procesar los datos y brindar sus propios servicios basados en ellos, como podría, por ejemplo, encontrar en una red publicitaria.
El aspecto del santo grial surge porque, si bien la idea suena muy bien en teoría, en la práctica requiere enormes recursos computacionales para ejecutarse, tanto que hasta ahora muchos esfuerzos para poner en práctica el cifrado homomórfico se han quedado cortos.
Eso ha llevado a otras empresas que intentan crear sus propios enfoques a usar versiones modificadas de HE o a aplicarlas a conjuntos de datos más pequeños y bien definidos, enfoques que hemos cubierto utilizados por empresas como Enveil y Duality, dos otras nuevas empresas basadas en HE que han atraído una atención interesante.
El gran avance de Ravel ha sido un nuevo enfoque que no solo le permite implementar el cifrado totalmente homomórfico (FHE) por primera vez entre todos los demás, sino hacerlo a escala, en conjuntos de datos de cualquier tamaño. Sabeg dijo que la velocidad a la que Ravel trabaja con los datos es “cuatro órdenes de magnitud más rápida” que las otras soluciones basadas en HE que otros han implementado.
Sabeg agregó que Ravel ha presentado solicitudes de patentes sobre su enfoque. En términos generales, es lo suficientemente eficiente como para alimentar una base de datos SQL completamente encriptada, la primera de su tipo, dijo, que permite consultas encriptadas sobre grandes volúmenes de datos encriptados.
El clima actual para la protección de datos y la privacidad ha creado el vacío que Ravel espera llenar.
Hoy en día, especialmente en ciertas jurisdicciones, existen puertas de enlace establecidas sobre cómo se pueden obtener y utilizar posteriormente esos datos, con usuarios que pueden optar por no participar y esencialmente eliminar toda la personalización, inutilizando gran parte de la tecnología publicitaria y otras herramientas que se han creado en torno a ese concepto Sabeg señaló que para las empresas que adoptan su tecnología, y en el caso de la herramienta publicitaria de conocimiento cero, estaría utilizando una API para ejecutar el servicio y un SDK tanto en el anunciante como en el editor para implementarlo; mientras que en el caso de la herramienta de servicios financieros, sería la plataforma financiera y, por ejemplo, una herramienta de terceros para ejecutar operaciones; mientras que algo así como las puertas de GDPR aún estarían en su lugar, las empresas aún podrían ejecutar su publicidad habitual. servicios ya que los datos que estaban usando ya no estarían relacionados con la PII.
De manera similar, en la aplicación de intercambios financieros, Sabeg dijo que el objetivo es garantizar la confidencialidad y “eliminar los sesgos del mercado” que vienen en los datos de texto sin formato que podrían, por ejemplo, surgir en la licitación, que es algo que ha surgido en el contexto de intercambios de cadenas de bloques.
De hecho, fue la aparición de GDPR lo que primero llevó a Sabeg, un físico de formación, a considerar cómo se podría aplicar el concepto de HE al modelo de publicidad en línea y cómo funcionan los DSP.
“GDPR estaba a punto de implementarse y todos los clientes publicitarios se quejaban de las limitaciones”, dijo. “Encontré GDPR interesante. En esencia, me encantaban los valores que defendía, pero podía entender el problema que estaba viendo la industria publicitaria. Pensé que podríamos traer una respuesta tecnológica eficiente. Pensamos que el cifrado homomórfico podría usarse como tecnología de desidentificación. Una empresa podría recopilar y procesar datos sin tener que usar PII”.
Hemos cubierto una serie de nuevas empresas que buscan formas de aplicar el cifrado homomórfico para crear más servicios de datos que prioricen la privacidad, pero no son los únicos que persiguen esta idea, en algunos casos debido a cómo la publicidad central y otros datos pesados los servicios son para ellos.
Facebook/Meta el año pasado entró en un juerga de contratación para elegir a varios especialistas clave en investigación de cifrado homomórfico, incluida Kristin Lauter, una empleada de Microsoft desde hace mucho tiempo, para encabezar su investigación de inteligencia artificial en la costa oeste, y es investigación editorial en el tema. “Muestra la importancia que le están dando a esa tecnología”, dijo Sabeg. Otros como Google también han dedicó algunas investigaciones en el área, y Apple también lo está aplicando en algunas de sus propias herramientas de privacidad.
“Dados los impresionantes avances algorítmicos logrados por el equipo de Ravel, el cifrado totalmente homomórfico de Ravel es mucho más rápido que los esquemas FHE de última generación”, señaló Villani en un comunicado. “Con el aumento continuo de datos personales e industriales que se procesan a nivel mundial, la protección de la privacidad y la confidencialidad son de suma importancia. Los avances de Ravel brindan una respuesta eficiente y escalable a los desafíos críticos de seguridad y privacidad de datos”.
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