Xcapit Labs / Privacy
Machine Learning su Dati che Rimangono Crittografati
Addestra modelli IA su dati sensibili senza mai decrittografarli. La Crittografia Completamente Omomorfica permette alle organizzazioni di collaborare su rilevamento frodi, ricerca medica e analisi del rischio — mantenendo i dati completamente privati.
Funzionalità
Cosa Fa Privacy
Crittografia Completamente Omomorfica
I dati vengono crittografati usando lo schema CKKS tramite TenSEAL. Le computazioni avvengono direttamente sul testo cifrato — la piattaforma non vede mai i dati in chiaro, nemmeno durante l'addestramento del modello.
Addestramento ML Collaborativo
Più organizzazioni contribuiscono dati crittografati a modelli condivisi. I dati di ciascuna parte rimangono privati mentre il modello impara dal dataset combinato.
Zero Esposizione Dati
Nemmeno l'operatore della piattaforma può accedere ai dati sottostanti. La crittografia a 256 bit assicura garanzie matematiche di privacy lungo tutto il pipeline.
Governance Blockchain
Smart contract Arbitrum gestiscono controllo accessi, tracce di audit e governance dei modelli. Ogni computazione è registrata in modo immutabile per la conformità normativa.
Suite di Test Automatizzati
559+ test automatizzati verificano l'integrità della crittografia, l'accuratezza del modello su dati crittografati e i limiti di sicurezza. Il testing continuo assicura che le garanzie di privacy si mantengano.
Architettura Privacy-by-Design
Costruita da zero con la privacy come vincolo fondamentale. Ogni componente è progettato per minimizzare l'esposizione dei dati e massimizzare le garanzie crittografiche.
Validazione
Garanzie Comprovate
559+ Test Automatizzati
Suite di test completa che copre correttezza crittografica, accuratezza del modello su testo cifrato, condizioni limite e casi di sicurezza estremi.
15+ Algoritmi ML
Supporto per classificazione, regressione, clustering e rilevamento anomalie — tutti operanti su dati completamente crittografati senza perdita di accuratezza.
Sicurezza FHE a 256 Bit
Schema CKKS con livello di sicurezza a 256 bit. Privacy matematicamente provata che supera i requisiti normativi bancari e sanitari.
Architettura a 3 Pagine
Separazione chiara: pagina Data Owner per crittografia e upload, pagina ML Engineer per addestramento modelli, pagina Admin per governance e audit.
Il Nostro Percorso
Dalla Ricerca alla Produzione
Privacy è iniziato come progetto di ricerca esplorando l'intersezione tra crittografia omomorfica e machine learning pratico.
Fase di Ricerca
Esplorato TenSEAL e schemi CKKS per computazione ML pratica su dati crittografati. Validato che l'FHE poteva supportare algoritmi reali con prestazioni accettabili.
Architettura della Piattaforma
Progettata l'architettura a tre pagine separando data owner, ingegneri ML e amministratori. Integrato Arbitrum per governance e tracce di audit immutabili.
Suite Algoritmi e Testing
Espanso a 15+ algoritmi ML con 559+ test automatizzati. Dimostrato che l'addestramento crittografato produce risultati statisticamente equivalenti all'addestramento in chiaro.
Prontezza Enterprise
Hardening per produzione, documentazione di compliance e funzionalità di integrazione enterprise. Privacy è pronta per organizzazioni che devono collaborare sull'IA senza condividere dati.
Fondamenti Crittografici
Privacy combina crittografia omomorfica all'avanguardia con infrastruttura di livello produttivo.
Schema CKKS per aritmetica approssimata su numeri in virgola mobile crittografati. Ottimizzato per operazioni ML come moltiplicazione di matrici e valutazione polinomiale.
Smart contract per controllo accessi, tracce di audit delle computazioni e governance dei modelli. Registro immutabile di ogni operazione crittografata.
API ad alte prestazioni per operazioni su dati crittografati. Dashboard React per data owner, ingegneri ML e amministratori.
Roadmap
Visione 2026
Privacy sta evolvendo da una piattaforma a uno standard per la collaborazione IA preservando la privacy.
Casi d'Uso
Chi Usa Privacy
Ricerca Sanitaria
Ospedali e istituti di ricerca addestrano modelli diagnostici su dati combinati di pazienti senza condividere cartelle cliniche. IA conforme alla privacy per risultati migliori.
Servizi Finanziari
Banche e fintech collaborano su modelli di rilevamento frodi e scoring creditizio senza esporre i dati transazionali dei clienti ai concorrenti.
Governo e Settore Pubblico
Le agenzie pubbliche eseguono analisi su dati sensibili dei cittadini — censimento, fiscalità, sanità — mantenendo le garanzie costituzionali di privacy.
FAQ
Domande Frequenti
Cos'è la Crittografia Completamente Omomorfica (FHE)?
L'FHE permette di eseguire computazioni direttamente su dati crittografati senza prima decrittografarli. I risultati, una volta decrittografati, sono identici all'esecuzione delle stesse computazioni sui dati in chiaro. Questo significa che la piattaforma non ha mai bisogno di vedere i tuoi dati reali.
La crittografia influisce sull'accuratezza del modello?
Lo schema CKKS usato da Privacy supporta l'aritmetica approssimata, che introduce rumore minimo. I nostri 559+ test verificano che l'addestramento crittografato produce risultati statisticamente equivalenti a quello in chiaro per tutti gli algoritmi supportati.
Come si conforma Privacy alle normative sui dati?
Poiché i dati non vengono mai decrittografati durante l'elaborazione, Privacy fornisce la garanzia di privacy più forte possibile. Questo supera i requisiti di GDPR, HIPAA e la maggior parte delle normative sulla protezione dei dati perché l'operatore della piattaforma non può accedere ai dati nemmeno se obbligato.
Possiamo usare i nostri algoritmi ML?
Privacy supporta 15+ algoritmi integrati e fornisce un SDK per l'integrazione di algoritmi personalizzati. Qualsiasi algoritmo esprimibile come operazioni polinomiali è compatibile con la computazione FHE.
Pronto a sbloccare l'IA sui dati privati?
Che tu sia nella sanità, finanza o governo — Privacy ti permette di addestrare modelli IA senza compromettere la riservatezza dei dati.