Сюжет
logo-clientсовместный проект
К главной
Зачем нужны конфиденциальные вычисления?
Разбираемся, как компаниям извлечь максимальную пользу из совместной работы с данными, не компрометируя их конфиденциальность.
1

Защищать данные во время обработки

Бизнес уже умеет защищать данные в покое и в движении, но во время обработки конфиденциальных данных также нужна гарантия их безопасности. Такую гарантию дают защитные решения на аппаратном уровне. В серверных процессорах Intel® Xeon® Scalable 3-го поколения, где доступна технология Intel® SGX, вычисления проводятся в специальных изолированных анклавах, которые позволяют приложению напрямую обращаться к процессору и задействованной памяти, минуя операционную систему, другие приложения и гипервизор. Кроме того, аппаратное решение не снижает общую производительность и время отклика системы. Intel SGX — проверенная доверенная среда исполнения, которая не раз исследовалась и дорабатывалась.

2

Не допускать посторонних в свой информационный контур

Для многих компаний данные — это основной актив, поэтому неудивительно, что они боятся их скомпрометировать и не хотят ими ни с кем делиться. В случае с персональными данными это довольно жестко регулируется законом. Технология Intel SGX позволяет нескольким компаниям вместе обрабатывать данные в среде, к которой исключен доступ сторонних пользователей, — защищенном анклаве. В рамках децентрализованной модели данные не покидают серверов владельца: компания не дает никому доступ к своим данным и сама не получает доступ к партнерским данным. В итоге участники процесса получают только те результаты вычислений, которые заранее согласованы.

3

Ограничить риск злонамеренных действий

Локализация данных и вычислений в анклавах решает еще одну важную задачу бизнеса — снижает риск злонамеренных действий сотрудников. Исследования показывают, что сотрудники компании представляют одну из главных киберугроз для бизнеса. Поэтому крайне важно свести к минимуму доступ к данным в процессе их совместной обработки. Анклавы SGX в серверных процессорах Intel® Xeon® Scalable 3-го поколения находятся между приложением и процессором, поэтому обработка данных в них исключает всех посредников, сводя к минимуму человеческий фактор.

4

Лучше таргетировать рекламу

Безопасные многосторонние вычисления позволяют сделать предложение более персонализированным за счет «дружбы данными». Например, интернет-пользователи часто видят рекламу продуктов, которые они уже купили, потому что компаниям не хватает собственных данных для точного таргетинга. Из-за этого создается огромный объем информационного мусора, неэффективно расходуются рекламные средства. Изменить это можно, если строить маркетинг на данных от разных компаний: используя совместную обработку и анализ, вы получите больше инсайтов.

5

Получать точную аналитику рынка

Безопасный способ совместной обработки данных также открывает путь к более точной и комплексной аналитике рынка. Например, с помощью данных ретейлеров и маркетплейсов FMCG-бренды могут узнать больше о своих же клиентах и адаптировать предложение к ним. Или даже создать новые продукты, которые закроют те потребности, о которых бренд мог и не узнать без такого партнерства.

6

Совершенствовать работу ИИ

Конфиденциальные вычисления открывают принципиально новые возможности для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Так, например, банк может улучшить скоринговую модель на основе данных сотовых операторов. В медицине технология конфиденциальных вычислений позволяет проводить быструю машинную диагностику, обрабатывая в анклаве данные снимков и анализов и не подвергая риску утечки личные сведения пациентов. Новые возможности открываются и для развития систем умного города: благодаря технологии Intel SGX государство может привлекать частные компании к анализу огромных объемов данных, которые собирают умные устройства, например, для решения проблемы автомобильных пробок.

7

Выстраивать партнерства и экосистемы

Безопасное сотрудничество в обработке данных позволяет компаниям получать максимальную пользу от партнерств, создавая совместные продукты и интегрируя предложения. Это способствует формированию целых экосистем с большим количеством участников и синергией данных. Кроме того, инфраструктура на базе Intel SGX выводит на новый уровень сотрудничество внутри уже существующих экосистем, где партнеры больше не будут опасаться «дружить данными». На рынке уже доступны «коробочные» решения, готовые к использованию, например, в облаке MS Azure на виртуальных машинах DCsv2 и новых DCsv3/DCdsv3 развернута облачная инфраструктура MS Azure Confidential Computing на базе Intel SGX. Оперативно развернуть протокол может также партнер Intel — Aggregion.