Xcapit Labs / Privacy
Machine Learning em Dados que Permanecem Criptografados
Treine modelos de IA em dados sensíveis sem nunca descriptografá-los. A Criptografia Totalmente Homomórfica permite que organizações colaborem em detecção de fraude, pesquisa médica e análise de risco — mantendo seus dados completamente privados.
Capacidades
O Que o Privacy Faz
Criptografia Totalmente Homomórfica
Os dados são criptografados usando o esquema CKKS via TenSEAL. As computações acontecem diretamente no texto cifrado — a plataforma nunca vê dados em texto claro, nem mesmo durante o treinamento do modelo.
Treinamento ML Colaborativo
Múltiplas organizações contribuem dados criptografados para modelos compartilhados. Os dados de cada parte permanecem privados enquanto o modelo aprende do dataset combinado.
Zero Exposição de Dados
Nem mesmo o operador da plataforma pode acessar os dados subjacentes. A criptografia de 256 bits garante garantias matemáticas de privacidade ao longo de todo o pipeline.
Governança Blockchain
Smart contracts Arbitrum gerenciam controle de acesso, trilhas de auditoria e governança de modelos. Cada computação é registrada imutavelmente para compliance regulatório.
Suite de Testes Automatizados
559+ testes automatizados verificam integridade da criptografia, precisão do modelo em dados criptografados e limites de segurança. Testes contínuos garantem que as garantias de privacidade se mantenham.
Arquitetura Privacy-by-Design
Construída do zero com privacidade como restrição central. Cada componente é projetado para minimizar exposição de dados e maximizar garantias criptográficas.
Validação
Garantias Comprovadas
559+ Testes Automatizados
Suite de testes abrangente cobrindo corretude criptográfica, precisão do modelo em texto cifrado, condições limite e casos extremos de segurança.
15+ Algoritmos ML
Suporte para classificação, regressão, clustering e detecção de anomalias — todos operando em dados totalmente criptografados sem perda de precisão.
Segurança FHE de 256 Bits
Esquema CKKS com nível de segurança de 256 bits. Privacidade matematicamente comprovada que excede requisitos regulatórios bancários e de saúde.
Arquitetura de 3 Páginas
Separação clara: página Data Owner para criptografia e upload, página ML Engineer para treinamento de modelos, página Admin para governança e auditoria.
Nossa Jornada
Da Pesquisa à Produção
Privacy começou como projeto de pesquisa explorando a interseção entre criptografia homomórfica e machine learning prático.
Fase de Pesquisa
Exploramos TenSEAL e esquemas CKKS para computação ML prática em dados criptografados. Validamos que FHE podia suportar algoritmos do mundo real com desempenho aceitável.
Arquitetura da Plataforma
Projetamos a arquitetura de três páginas separando data owners, engenheiros ML e administradores. Integramos Arbitrum para governança e trilhas de auditoria imutáveis.
Suite de Algoritmos e Testes
Expandimos para 15+ algoritmos ML com 559+ testes automatizados. Provamos que o treinamento criptografado produz resultados estatisticamente equivalentes ao treinamento em texto claro.
Prontidão Empresarial
Hardening para produção, documentação de compliance e capacidades de integração empresarial. Privacy está pronta para organizações que precisam colaborar em IA sem compartilhar dados.
Fundamentos Criptográficos
Privacy combina criptografia homomórfica de ponta com infraestrutura de nível produtivo.
Esquema CKKS para aritmética aproximada em números de ponto flutuante criptografados. Otimizado para operações ML como multiplicação de matrizes e avaliação polinomial.
Smart contracts para controle de acesso, trilhas de auditoria de computação e governança de modelos. Registro imutável de cada operação criptografada.
API de alto desempenho para operações em dados criptografados. Dashboard React para data owners, engenheiros ML e administradores.
Roadmap
Visão 2026
Privacy está evoluindo de uma plataforma para um padrão de colaboração de IA preservando a privacidade.
Casos de Uso
Quem Usa o Privacy
Pesquisa em Saúde
Hospitais e instituições de pesquisa treinam modelos diagnósticos em dados combinados de pacientes sem compartilhar prontuários médicos. IA compatível com privacidade para melhores resultados.
Serviços Financeiros
Bancos e fintechs colaboram em modelos de detecção de fraude e scoring de crédito sem expor dados transacionais de clientes aos concorrentes.
Governo e Setor Público
Agências públicas executam análises em dados sensíveis de cidadãos — censo, tributário, saúde — mantendo as garantias constitucionais de privacidade.
FAQ
Perguntas Frequentes
O que é Criptografia Totalmente Homomórfica (FHE)?
FHE permite que computações sejam realizadas diretamente em dados criptografados sem descriptografá-los primeiro. Os resultados, ao serem descriptografados, são idênticos à execução das mesmas computações em texto claro. Isso significa que a plataforma nunca precisa ver seus dados reais.
A criptografia afeta a precisão do modelo?
O esquema CKKS usado pelo Privacy suporta aritmética aproximada, que introduz ruído mínimo. Nossos 559+ testes verificam que o treinamento criptografado produz resultados estatisticamente equivalentes ao treinamento em texto claro em todos os algoritmos suportados.
Como o Privacy cumpre regulamentações de dados?
Como os dados nunca são descriptografados durante o processamento, Privacy fornece a garantia de privacidade mais forte possível. Isso excede requisitos de GDPR, HIPAA e maioria das regulamentações de proteção de dados porque o operador da plataforma não pode acessar os dados mesmo se obrigado.
Podemos usar nossos próprios algoritmos ML?
Privacy suporta 15+ algoritmos integrados e fornece um SDK para integração de algoritmos personalizados. Qualquer algoritmo que possa ser expresso como operações polinomiais é compatível com a computação FHE.
Pronto para desbloquear IA em dados privados?
Seja na saúde, finanças ou governo — Privacy permite treinar modelos de IA sem comprometer a confidencialidade dos dados.