Xcapit Privacy: Machine Learning Sem Ver Seus Dados

Em um mundo onde os dados são o ativo mais valioso para a inteligência artificial, existe um paradoxo fundamental: os melhores modelos de ML requerem datasets grandes e diversos — mas os dados mais sensíveis nunca podem ser compartilhados. Instituições financeiras não podem agrupar dados de transações para detecção de fraudes. Hospitais não podem compartilhar prontuários para pesquisa médica. Seguradoras não podem colaborar em modelos de risco sem expor suas carteiras. Até agora, as organizações precisavam escolher entre qualidade de IA e privacidade de dados.

O que é Xcapit Privacy

Xcapit Privacy é uma plataforma desenvolvida pelo Xcapit Labs que permite às organizações realizar machine learning sobre dados que permanecem criptografados o tempo todo. Usando Criptografia Completamente Homomórfica (FHE), a plataforma permite que operações matemáticas — adição, multiplicação e, por extensão, qualquer algoritmo de ML — sejam realizadas diretamente sobre texto cifrado. Os resultados, quando descriptografados pelo proprietário dos dados, são idênticos aos que seriam obtidos sobre os dados em texto plano.

Isso significa que as organizações podem contribuir dados para modelos de ML colaborativos, receber previsões e insights, e se beneficiar da inteligência coletiva de múltiplos datasets — tudo sem que nenhuma parte veja os dados da outra. Nem mesmo o Xcapit Privacy pode acessar as informações subjacentes.

Como FHE Funciona

A Criptografia Completamente Homomórfica (FHE) é uma técnica criptográfica que permite cálculos sobre dados criptografados sem descriptografá-los primeiro. Xcapit Privacy usa o esquema CKKS, otimizado para aritmética aproximada sobre números reais — ideal para cargas de trabalho de machine learning.

O processo funciona assim: (1) O proprietário dos dados criptografa seus dados localmente usando sua chave privada e parâmetros de segurança de 256 bits. (2) Os dados criptografados são enviados à plataforma, onde os algoritmos de ML operam diretamente sobre o texto cifrado. (3) Os resultados criptografados são devolvidos ao proprietário, que os descriptografa com sua chave privada. Em nenhum momento os dados brutos saem do ambiente do proprietário sem criptografia.

Características Principais

Sempre Criptografado

Os dados são criptografados antes de sair da infraestrutura do proprietário e permanecem criptografados durante todo o pipeline de processamento. Não há etapa de descriptografia no lado do servidor — nunca.

Machine Learning Privado

A plataforma suporta mais de 15 algoritmos de machine learning incluindo regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, random forests, SVM, k-means clustering, PCA e redes neurais — todos operando sobre dados criptografados.

Colaboração Segura

Múltiplas organizações podem contribuir datasets criptografados para treinar modelos compartilhados. Cada participante se beneficia do volume e diversidade combinados sem expor seus registros individuais.

Conformidade Automática

Como os dados nunca são expostos em texto plano, Xcapit Privacy atende inerentemente aos requisitos de proteção de dados sob GDPR, HIPAA, SOC 2, PCI-DSS e outros frameworks regulatórios.

Governança Blockchain

Todas as contribuições de dados, eventos de treinamento de modelos e distribuições de resultados são registrados na blockchain Arbitrum. Isso fornece uma trilha de auditoria imutável que prova que os dados foram tratados de acordo com as regras acordadas.

Inferência Federada

Modelos treinados podem ser usados para previsões sobre novos dados criptografados sem retreinamento. As organizações podem consultar o modelo compartilhado com seus dados privados e receber previsões criptografadas que só elas podem descriptografar.

Casos de Uso

Serviços Financeiros

Bancos e empresas fintech podem treinar colaborativamente modelos de detecção de fraudes usando dados de transações de múltiplas instituições — sem que nenhum banco veja as transações de clientes do outro.

Saúde

Hospitais e centros de pesquisa podem contribuir dados de pacientes para treinar modelos diagnósticos mantendo total conformidade HIPAA.

Seguros

As seguradoras podem agrupar dados de avaliação de risco para construir modelos atuariais mais precisos sem expor informações proprietárias de portfólio.

Governo

Agências governamentais podem compartilhar dados de inteligência para detecção de ameaças e análise de segurança pública mantendo níveis de classificação e restrições de compartilhamento de dados entre agências.

Stack Tecnológico

Xcapit Privacy é construído sobre TenSEAL, uma biblioteca open-source para operações de criptografia homomórfica, implementando o esquema CKKS para aritmética aproximada sobre números reais criptografados. O backend usa FastAPI (Python) para orquestração de pipelines de ML, com PostgreSQL para gestão de metadados. A camada de governança roda no Arbitrum (Ethereum L2) para transações blockchain eficientes em custo. O dashboard do usuário é construído com React, fornecendo 42 páginas para gestão de dados, configuração de modelos, visualização de resultados e exploração da trilha de auditoria. Toda a plataforma é containerizada com Docker.

Qualidade e Testes

A plataforma foi desenvolvida com uma metodologia de testes rigorosa: mais de 559 testes automatizados cobrindo testes unitários, de integração e cenários end-to-end. Cada algoritmo de ML é validado comparando resultados de computação criptografada com baselines em texto plano.

Conclusões Principais

• FHE permite machine learning sobre dados que permanecem criptografados durante todo o pipeline de computação
• As organizações podem colaborar em modelos de ML sem nunca expor seus dados sensíveis
• O esquema CKKS suporta mais de 15 algoritmos de ML com resultados matematicamente equivalentes ao processamento em texto plano
• A governança blockchain fornece uma trilha de auditoria imutável sem revelar os dados subjacentes
• Conformidade inerente com GDPR, HIPAA, SOC 2 e PCI-DSS — os dados nunca são acessíveis em texto plano
• Mais de 559 testes automatizados garantem corretude matemática e confiabilidade do sistema