Xcapit Privacy: Machine Learning Sin Ver Tus Datos

En un mundo donde los datos son el activo más valioso para la inteligencia artificial, existe una paradoja fundamental: los mejores modelos de ML requieren datasets grandes y diversos — pero los datos más sensibles nunca pueden compartirse. Las instituciones financieras no pueden agrupar datos de transacciones para detección de fraude. Los hospitales no pueden compartir historiales de pacientes para investigación médica. Las aseguradoras no pueden colaborar en modelos de riesgo sin exponer sus carteras. Hasta ahora, las organizaciones debían elegir entre calidad de IA y privacidad de datos.

Qué es Xcapit Privacy

Xcapit Privacy es una plataforma desarrollada por Xcapit Labs que permite a las organizaciones realizar machine learning sobre datos que permanecen encriptados en todo momento. Usando Encriptación Completamente Homomórfica (FHE), la plataforma permite que operaciones matemáticas — suma, multiplicación y, por extensión, cualquier algoritmo de ML — se realicen directamente sobre texto cifrado. Los resultados, al ser desencriptados por el propietario de los datos, son idénticos a los que se habrían obtenido sobre los datos en texto plano.

Esto significa que las organizaciones pueden contribuir datos a modelos de ML colaborativos, recibir predicciones e insights, y beneficiarse de la inteligencia colectiva de múltiples datasets — todo sin que ninguna parte vea los datos de otra. Ni siquiera Xcapit Privacy puede acceder a la información subyacente.

Cómo Funciona FHE

La Encriptación Completamente Homomórfica (FHE) es una técnica criptográfica que permite realizar cálculos sobre datos encriptados sin desencriptarlos primero. Xcapit Privacy usa el esquema CKKS, optimizado para aritmética aproximada sobre números reales — ideal para cargas de trabajo de machine learning.

El proceso funciona así: (1) El propietario de los datos encripta sus datos localmente usando su clave privada y parámetros de seguridad de 256 bits. (2) Los datos encriptados se envían a la plataforma, donde los algoritmos de ML operan directamente sobre el texto cifrado. (3) Los resultados encriptados se devuelven al propietario, quien los desencripta con su clave privada. En ningún momento los datos crudos salen del entorno del propietario sin encriptar.

Características Principales

Siempre Encriptado

Los datos se encriptan antes de salir de la infraestructura del propietario y permanecen encriptados durante todo el pipeline de procesamiento. No hay paso de desencriptación en el lado del servidor — nunca. Esto elimina la superficie de ataque que existe en los enfoques tradicionales de ML en la nube.

Machine Learning Privado

La plataforma soporta más de 15 algoritmos de machine learning incluyendo regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, random forests, SVM, k-means clustering, PCA y redes neuronales — todos operando sobre datos encriptados. El entrenamiento e inferencia de modelos producen resultados matemáticamente equivalentes al procesamiento en texto plano.

Colaboración Segura

Múltiples organizaciones pueden contribuir datasets encriptados para entrenar modelos compartidos. Cada participante se beneficia del volumen y diversidad combinados sin exponer sus registros individuales. Esto es particularmente poderoso para industrias donde compartir datos está legalmente restringido pero los insights colectivos serían valiosos.

Compliance Automático

Dado que los datos nunca se exponen en texto plano, Xcapit Privacy satisface inherentemente los requisitos de protección de datos bajo GDPR, HIPAA, SOC 2, PCI-DSS y otros marcos regulatorios. Las organizaciones pueden demostrar a los reguladores que los datos personales nunca fueron accesibles — ni siquiera para la plataforma de procesamiento.

Gobernanza Blockchain

Todas las contribuciones de datos, eventos de entrenamiento de modelos y distribuciones de resultados se registran en la blockchain de Arbitrum. Esto proporciona un registro de auditoría inmutable que prueba que los datos fueron manejados según las reglas acordadas, sin revelar los datos en sí. Los smart contracts aplican políticas de acceso y acuerdos de uso de datos.

Inferencia Federada

Los modelos entrenados pueden usarse para predicciones sobre nuevos datos encriptados sin re-entrenamiento. Las organizaciones pueden consultar el modelo compartido con sus datos privados y recibir predicciones encriptadas que solo ellas pueden desencriptar.

Casos de Uso

Servicios Financieros

Bancos y empresas fintech pueden entrenar colaborativamente modelos de detección de fraude usando datos de transacciones de múltiples instituciones — sin que ningún banco vea las transacciones de clientes de otro. El modelo combinado supera cualquier modelo aislado de una sola institución.

Salud

Hospitales y centros de investigación pueden contribuir datos de pacientes para entrenar modelos diagnósticos manteniendo total cumplimiento HIPAA. Análisis de imágenes médicas, predicción de interacciones medicamentosas y estudios epidemiológicos se hacen posibles más allá de las fronteras institucionales.

Seguros

Las aseguradoras pueden agrupar datos de evaluación de riesgo para construir modelos actuariales más precisos sin exponer información propietaria de cartera. Predicción de siniestros, optimización de precios y detección de fraude se benefician de datasets de entrenamiento más grandes y diversos.

Gobierno

Las agencias gubernamentales pueden compartir datos de inteligencia para detección de amenazas y análisis de seguridad pública mientras mantienen niveles de clasificación y restricciones de intercambio de datos entre agencias.

Stack Tecnológico

Xcapit Privacy está construido sobre TenSEAL, una librería open-source para operaciones de encriptación homomórfica, implementando el esquema CKKS para aritmética aproximada sobre números reales encriptados. El backend usa FastAPI (Python) para orquestación de pipelines de ML, con PostgreSQL para gestión de metadatos. La capa de gobernanza corre sobre Arbitrum (Ethereum L2) para transacciones blockchain eficientes en costo. El dashboard de usuario está construido con React, proporcionando 42 páginas para gestión de datos, configuración de modelos, visualización de resultados y exploración del registro de auditoría. Toda la plataforma está containerizada con Docker para flexibilidad de despliegue.

Comparación con Alternativas

El ML tradicional requiere datos centralizados en texto plano, creando riesgos masivos de seguridad y compliance. Multi-Party Computation (MPC) distribuye el cómputo entre partes pero requiere que todas estén online simultáneamente y escala mal con más participantes. Federated Learning mantiene los datos locales pero comparte gradientes del modelo, que han demostrado filtrar información sobre los datos de entrenamiento. Differential Privacy agrega ruido para proteger registros individuales pero degrada la precisión del modelo. FHE, como lo usa Xcapit Privacy, es el único enfoque que proporciona garantías matemáticas de privacidad manteniendo precisión computacional completa.

Calidad y Testing

La plataforma fue desarrollada con una metodología de testing rigurosa: más de 559 tests automatizados cubriendo tests unitarios, de integración y escenarios end-to-end. Cada algoritmo de ML se valida comparando resultados de computación encriptada contra líneas base en texto plano, asegurando equivalencia matemática dentro de los márgenes de aproximación CKKS.

Conclusiones Clave

• FHE permite machine learning sobre datos que permanecen encriptados durante todo el pipeline de computación
• Las organizaciones pueden colaborar en modelos de ML sin nunca exponer sus datos sensibles
• El esquema CKKS soporta más de 15 algoritmos de ML con resultados matemáticamente equivalentes al procesamiento en texto plano
• La gobernanza blockchain proporciona un registro de auditoría inmutable sin revelar los datos subyacentes
• Cumplimiento inherente con GDPR, HIPAA, SOC 2 y PCI-DSS — los datos nunca son accesibles en texto plano
• Más de 559 tests automatizados aseguran correctitud matemática y confiabilidad del sistema