Las organizaciones que han dado el salto al uso de macrodatos para impulsar sus negocios buscan cada vez más formas mejores y más eficientes de compartir datos con otros sin comprometer las leyes de privacidad y protección de datos, y eso está marcando el comienzo de una avalancha de tecnólogos que crean una serie de nuevos enfoques para satisfacer esa necesidad. En el último desarrollo, una startup llamada TripleBlind, que ha ideado una forma de cifrar datos para que puedan ser compartidos sin ser descifrados o incluso sin salir del firewall del propietario de los datos, y manteniendo todo el proceso en conformidad con las regulaciones de protección de datos, está anunciando nuevas financiación tras la fuerte demanda de su tecnología.
La startup de Kansas City, Missouri ha cerrado una ronda de $ 24 millones, una Serie A que utilizará para continuar desarrollando su tecnología y extenderse a una gama más amplia de verticales empresariales. La ronda está codirigida por General Catalyst y la Clínica Mayo, con AVG Basecamp Fund, Accenture Ventures, Clocktower Technology Ventures, Dolby Family Ventures, Flyover Capital, KCRise Fund, NextGen Venture Partners y Wavemaker Three-Sixty Health también participando. La ronda se suscribió en exceso, pero la empresa no da a conocer su valoración. Ha recaudado más de $ 32 millones hasta la fecha.
La plataforma de TripleBlind, que se lanzó oficialmente en noviembre de 2020, cumple hoy con las regulaciones de privacidad y residencia de datos en unos 100 países, HIPAA, GDPR y CCPA de California entre ellos. La compañía estima que hay unos 43 zetabytes de datos almacenados por las empresas en la actualidad en todo el mundo que no se están utilizando, como podría ser debido a las limitaciones impuestas tanto por estas como por otras reglas de protección de datos, así como por la vacilación generalizada sobre compartir la propiedad intelectual y otros problemas relacionados. compartir datos. Funciona con datos en una variedad de formatos, incluidos PII, PHI, datos genómicos, imágenes y registros financieros confidenciales.
Como indicador de dónde está encontrando TripleBlind tracción inicial para su producto, Mayo, una de las instituciones líderes en la investigación médica del mundo, es uno de los inversores estratégicos de TripleBlind. Mayo está utilizando su tecnología tanto en el cifrado de datos como para ayudar a construir algoritmos basados en conjuntos de datos sin necesidad de compartir datos sin procesar.
Esto aborda un problema de larga data que generalmente se enfrenta cuando dos instituciones (o incluso una institución que trabaja con múltiples conjuntos de datos) colaboran: normalmente, tienen que transferir datos y / o algoritmos basados en esos datos para capacitar sistemas o realizar investigaciones.
Con TripleBlind, la idea es que ya no tengan que hacerlo. (El “triple” en su nombre es una referencia a TripleBlind o un usuario receptor de datos que es “ciego a los datos, ciego al procesamiento y ciego al resultado”).
“Reunir datos y algoritmos de IA de manera que se preserve la privacidad y la propiedad intelectual es una de las claves para brindar la próxima generación de medicina digital”, dice John Halamka, MD, presidente de Mayo Clinic Platform. “Estas novedosas soluciones protegidas por la privacidad prometen marcar el comienzo de una nueva era de colaboración”. Halamka y Shail Jain, director general global de datos e inteligencia artificial de Accenture, se unirán como observadores de la junta en esta ronda.
Mayo Clinic también invirtió una cantidad no revelada en una extensión de Ronda de semillas de $ 8.2 millones de TripleBlind. Mayo Clinic no es su único patrocinador estratégico: Accenture y Okta son otros dos; otros clientes incluyen Snowflake.
Riddhiman Das, cofundador y director ejecutivo de TripleBlind, dijo en una entrevista que la investigación médica y de la salud siguen siendo áreas importantes para TripleBlind, y que está viendo un interés creciente también por parte de los servicios financieros, los medios y los servicios públicos.
Las innovaciones en el análisis de big data están abriendo nuevas fronteras en la forma en que las organizaciones pueden agrupar cuerpos más amplios de conocimiento para ayudarlas a hacer avances y desarrollar nuevos algoritmos en áreas que a menudo se han presentado como agujeros negros figurativos, ya sea en la investigación médica o en la formación de un profesional. sistema autónomo, o rastreando la actividad de la red en busca de tendencias o fallas, o alrededor de mejor información sobre el sentimiento del cliente, o algo completamente diferente.
El problema es que estamos en una época en la que la privacidad y la protección de datos son más importantes que nunca, no solo desde un punto de vista regulatorio, sino desde nuestros propios gustos como consumidores y, en el caso de las empresas, como una cuestión intelectual. protección de la propiedad, por lo que el uso de datos generosamente viene con muchas advertencias, si no restricciones absolutas.
Estamos viendo una interesante proliferación de tecnologías que se están perfeccionando para abordar esta paradoja, incluidas aplicaciones de cifrado homomórfico, conjuntos de datos sintéticos, aprendizaje federado y colocación de datos “en la cadena de bloques”, entre otros.
El enfoque de TripleBlind ha sido crear un sistema que cree que aborda los diversos problemas expuestos por otros enfoques: por ejemplo, el cifrado homomórfico consume muchos recursos y es difícil de escalar; la tokenización / enmascaramiento / hash y la privacidad diferencial reducen la precisión; los datos sintéticos no son datos reales reales; el aprendizaje federado deja abierto el potencial para la reconstrucción de datos; y blockchain no está configurado para compartir datos.
(Por otro lado, y para el mérito de gran parte de la comunidad más amplia de tecnólogos que trabajan en esta área, los que trabajan en soluciones específicas están, de hecho, pasando a enfoques combinados, tomando prestadas piezas de diferentes técnicas, como una nueva generación. enfoque, TripleBlind incluido.)
En TripleBlind, Das dijo que comenzó a pensar en probar un nuevo enfoque para compartir datos sin comprometer la protección de datos o la privacidad cuando anteriormente trabajaba en Ant de Alibaba. El gigante de los servicios financieros había adquirido en 2017 inicio de biometría de escaneo ocular EyeVerify por $ 100 millones, donde Das era el arquitecto del producto, pero la adquisición no se estaba desarrollando como Ant había esperado: se topó con una controversia sobre problemas de privacidad o lo que Das describió como “problemas de acceso a datos”.
Más específicamente, “Luchamos con el acceso a los datos para mejorar nuestros modelos y la precisión del servicio”, dijo. Entonces pasó de allí al desarrollo corporativo.
(De hecho, Alibaba nunca logró cuadrar ese círculo, y ahora es supuestamente buscando desinvertir la empresa, que ahora ha sido rebautizado como el Zoloz que suena más vago).
En su nuevo cargo, Das dijo que comenzó a ver surgir un panorama más amplio sobre cómo las empresas, específicamente Ant y otras en general, abordan los problemas de datos y privacidad. Cubrió más que solo datos biométricos.
“También tuvimos problemas para acceder a los datos para combatir el lavado de dinero, conocer los algoritmos de sus clientes y más”, dijo. Las regulaciones sobre la residencia y la privacidad de los datos “realmente obstaculizaron nuestra capacidad para usar los datos”.
Pasó años evaluando diferentes soluciones y finalmente se le ocurrió la idea de construir algo un poco diferente para abordar el mismo problema: “La escuela de pensamiento predominante sobre la privacidad de los datos es que se trata de privacidad computacional”, es decir, cifrado, “pero hay restricciones en torno a limitaciones contractuales “. TripleBlind todavía aplica cifrado a datos y algoritmos, pero su enfoque patentado del cifrado y la arquitectura de cómo se utilizan los datos significan que los datos nunca abandonan a su propietario cuando se utilizan en cálculos.
Ese es el punto crítico para los inversores.
“TripleBlind es una plataforma increíble para capacitar a las empresas para que colaboren con los datos mientras se preserva la privacidad, los derechos de los datos y la propiedad intelectual. Particularmente importante hoy en día en la industria de la salud, ya que la falta de movilidad de datos da como resultado una atención fragmentada y no óptima ”, dijo Quentin Clark, director gerente de General Catalyst. “En General Catalyst creemos que la plataforma de TripleBlind para permitir que los equipos trabajen juntos con los datos más privados y sensibles es una parte necesaria de cómo las empresas podrán tener agilidad respetando la privacidad de sus clientes y la propiedad intelectual de sus socios. Estamos encantados de trabajar con el equipo de TripleBlind mientras trabajan para lograr su misión “.
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