Российский разработчик oneFactor реализовал машинное обучение внутри анклавов Intel SGX

 

Российский разработчик сервисов искусственного интеллекта oneFactor впервые реализовал тренинг алгоритмов машинного обучения внутри анклавов (защищённой области в адресном пространстве приложения) Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) на своей ML-платформе.

Для аналитиков банков это означает возможность сокращения вывода готовой аналитики с нескольких дней до считанных минут. Новое решение позволит повысить качество рекомендаций с применением алгоритмов машинного обучения на 20–35 % по сравнению с раздельной обработкой данных, и ускорить ML-цикл, сократившийся до нескольких часов. Увеличение производительности достигается за счёт комбинации данных различных типов и обучения алгоритмов в зашифрованном виде.

Благодаря использованию технологии Intel Software Guard Extensions (Intel SGX), обеспечивающей защиту данных в анклаве от системных процессов, выполняемых с более высокими уровнями привилегий, клиенты oneFactor могут быть уверены, что код приложения, осуществляющий доступ к личным данным, был проверен и одобрен. Теперь исполняемый код — алгоритм машинного обучения, генерируется непосредственного в анклаве. А в новых процессорах Intel Xeon Ice Lake-SP размер объём анклава может достигать 512 Гбайт, что упрощает работу с такими нагрузками.

Благодаря использованию Intel SGX решение oneFactor позволяет обрабатывать полностью зашифрованные данные в апаратно-защищённой среде. Это позволяет объединять данные разных компаний и индустрий с соблюдением условия конфиденциальности в едином вычислительном облаке, а затем использовать их в рекомендательных сервисах на базе ИИ. Особенностью ML-платформы oneFactor является высокий уровень защиты исходных данных от компрометации на аппаратном уровне, поскольку их «видит» только алгоритм машинного обучения. К ним нет доступа даже у администраторов системы или поставщика облачных сервисов.

oneFactor отметил, что это первое в России коммерческое применение технологии обеспечения конфиденциальности данных для тренировки алгоритмов машинного обучения в финансовом секторе. Данное решение позволит банкам улучшить качество сервисов и обслуживания своих клиентов: от противодействия телефонному мошенничеству до полностью автоматической верификации кредитных заявок. На данный момент к платформе уже подключён ряд крупнейших российских банков.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. | Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.
Постоянный URL: https://servernews.ru/1036948

Комментарии

Система Orphus