Xcapit Labs / Privacy
Machine Learning auf Daten, die Verschlüsselt Bleiben
Trainieren Sie KI-Modelle auf sensiblen Daten, ohne sie jemals zu entschlüsseln. Vollständig Homomorphe Verschlüsselung ermöglicht Organisationen die Zusammenarbeit bei Betrugserkennung, medizinischer Forschung und Risikoanalyse — bei vollständigem Schutz ihrer Daten.
Fähigkeiten
Was Privacy Leistet
Vollständig Homomorphe Verschlüsselung
Daten werden mit dem CKKS-Schema über TenSEAL verschlüsselt. Berechnungen erfolgen direkt auf dem Chiffretext — die Plattform sieht nie Klartextdaten, nicht einmal während des Modelltrainings.
Kollaboratives ML-Training
Mehrere Organisationen steuern verschlüsselte Daten zu gemeinsamen Modellen bei. Die Daten jeder Partei bleiben privat, während das Modell aus dem kombinierten Datensatz lernt.
Null Datenexposition
Nicht einmal der Plattformbetreiber kann auf die zugrunde liegenden Daten zugreifen. 256-Bit-Verschlüsselung gewährleistet mathematische Datenschutzgarantien über die gesamte Pipeline.
Blockchain-Governance
Arbitrum-Smart-Contracts verwalten Zugriffskontrolle, Audit-Trails und Modell-Governance. Jede Berechnung wird unveränderlich für die regulatorische Compliance protokolliert.
Automatisierte Testsuite
559+ automatisierte Tests überprüfen Verschlüsselungsintegrität, Modellgenauigkeit auf verschlüsselten Daten und Sicherheitsgrenzen. Kontinuierliches Testen stellt sicher, dass Datenschutzgarantien bestehen bleiben.
Privacy-by-Design-Architektur
Von Grund auf mit Datenschutz als Kernbeschränkung gebaut. Jede Komponente ist darauf ausgelegt, Datenexposition zu minimieren und kryptografische Garantien zu maximieren.
Validierung
Bewiesene Garantien
559+ Automatisierte Tests
Umfassende Testsuite, die Verschlüsselungskorrektheit, Modellgenauigkeit auf Chiffretext, Grenzbedingungen und Sicherheits-Randfälle abdeckt.
15+ ML-Algorithmen
Unterstützung für Klassifikation, Regression, Clustering und Anomalieerkennung — alle auf vollständig verschlüsselten Daten ohne Genauigkeitsverlust.
256-Bit-FHE-Sicherheit
CKKS-Verschlüsselungsschema mit 256-Bit-Sicherheitsniveau. Mathematisch bewiesener Datenschutz, der die regulatorischen Anforderungen von Banken und Gesundheitswesen übertrifft.
3-Seiten-Architektur
Klare Trennung: Data-Owner-Seite für Verschlüsselung und Upload, ML-Engineer-Seite für Modelltraining, Admin-Seite für Governance und Audit.
Unsere Reise
Von der Forschung zur Produktion
Privacy begann als Forschungsprojekt, das die Schnittstelle zwischen homomorpher Verschlüsselung und praktischem Machine Learning erforschte.
Forschungsphase
Erforschung von TenSEAL und CKKS-Schemata für praktische ML-Berechnung auf verschlüsselten Daten. Validiert, dass FHE reale Algorithmen mit akzeptabler Leistung unterstützen kann.
Plattform-Architektur
Entwurf der Drei-Seiten-Architektur, die Data-Owner, ML-Ingenieure und Administratoren trennt. Integration von Arbitrum für unveränderliche Governance und Audit-Trails.
Algorithmus-Suite & Tests
Erweiterung auf 15+ ML-Algorithmen mit 559+ automatisierten Tests. Nachgewiesen, dass verschlüsseltes Training statistisch äquivalente Ergebnisse wie Klartext-Training liefert.
Enterprise-Bereitschaft
Produktionshärtung, Compliance-Dokumentation und Enterprise-Integrationsfähigkeiten. Privacy ist bereit für Organisationen, die bei KI zusammenarbeiten müssen, ohne Daten zu teilen.
Kryptographische Grundlagen
Privacy kombiniert modernste homomorphe Verschlüsselung mit produktionsreifer Infrastruktur.
CKKS-Schema für approximative Arithmetik auf verschlüsselten Gleitkommazahlen. Optimiert für ML-Operationen wie Matrixmultiplikation und Polynomauswertung.
Smart Contracts für Zugriffskontrolle, Berechnungs-Audit-Trails und Modell-Governance. Unveränderliche Aufzeichnung jeder verschlüsselten Operation.
Hochleistungs-API für verschlüsselte Datenoperationen. React-Dashboard für Data-Owner, ML-Ingenieure und Administratoren.
Roadmap
Vision 2026
Privacy entwickelt sich von einer Plattform zu einem Standard für datenschutzbewahrende KI-Zusammenarbeit.
Anwendungsfälle
Wer Nutzt Privacy
Gesundheitsforschung
Krankenhäuser und Forschungseinrichtungen trainieren Diagnosemodelle auf kombinierten Patientendaten ohne Weitergabe medizinischer Unterlagen. Datenschutzkonforme KI für bessere Ergebnisse.
Finanzdienstleistungen
Banken und Fintechs arbeiten bei Betrugserkennungs- und Kreditbewertungsmodellen zusammen, ohne Kundentransaktionsdaten an Wettbewerber weiterzugeben.
Regierung & Öffentlicher Sektor
Öffentliche Behörden analysieren sensible Bürgerdaten — Volkszählung, Steuer, Gesundheit — unter Wahrung der verfassungsmäßigen Datenschutzgarantien.
FAQ
Häufig Gestellte Fragen
Was ist Vollständig Homomorphe Verschlüsselung (FHE)?
FHE ermöglicht Berechnungen direkt auf verschlüsselten Daten ohne vorherige Entschlüsselung. Die Ergebnisse sind nach der Entschlüsselung identisch mit denselben Berechnungen auf Klartext. Die Plattform muss Ihre tatsächlichen Daten nie sehen.
Beeinflusst die Verschlüsselung die Modellgenauigkeit?
Das von Privacy verwendete CKKS-Schema unterstützt approximative Arithmetik, die minimales Rauschen einführt. Unsere 559+ Tests bestätigen, dass verschlüsseltes Training statistisch äquivalente Ergebnisse wie Klartext-Training über alle unterstützten Algorithmen liefert.
Wie erfüllt Privacy Datenvorschriften?
Da Daten während der Verarbeitung nie entschlüsselt werden, bietet Privacy die stärkstmögliche Datenschutzgarantie. Dies übertrifft die Anforderungen der DSGVO, HIPAA und der meisten Datenschutzvorschriften, da der Plattformbetreiber selbst unter Zwang nicht auf die Daten zugreifen kann.
Können wir unsere eigenen ML-Algorithmen verwenden?
Privacy unterstützt 15+ integrierte Algorithmen und bietet ein SDK für die Integration benutzerdefinierter Algorithmen. Jeder Algorithmus, der als polynomiale Operationen ausgedrückt werden kann, ist mit der FHE-Berechnung kompatibel.
Bereit, KI auf privaten Daten freizuschalten?
Ob im Gesundheitswesen, Finanzwesen oder der öffentlichen Verwaltung — Privacy ermöglicht das Training von KI-Modellen ohne Kompromisse bei der Datenvertraulichkeit.