Soluciones / Analítica colaborativa
Analítica colaborativa privada
MPC y federated learning para compartir insights entre organizaciones sin exponer datos sensibles.
Problema
Organizaciones necesitan colaborar en análisis de datos (benchmarking, detección de fraude, investigación) pero no pueden compartir datos sensibles por regulaciones, competencia o privacidad.
Solución
Plataforma de analítica colaborativa con técnicas de privacy-preserving:
🔐 Multi-Party Computation (MPC)
Cálculos conjuntos sin exponer datos
🤖 Federated Learning
Entrena modelos sin centralizar datos
📊 Agregación segura
Estadísticas sin revelar datos individuales
🔍 Auditoría completa
Registro de todas las consultas y accesos
Casos de uso
Benchmarking sectorial
Comparar métricas entre empresas sin revelar datos confidenciales
Detección de fraude colaborativa
Compartir patrones de fraude entre entidades financieras
Investigación médica
Entrenar modelos sobre datos clínicos distribuidos
Preguntas frecuentes
¿Qué es MPC (Multi-Party Computation)?
Técnica criptográfica que permite a varias partes computar resultados conjuntos sin revelar sus datos privados. Cada organización mantiene sus datos localmente.
¿Es seguro compartir insights de esta forma?
Sí, MPC y federated learning garantizan que los datos originales nunca abandonan tu infraestructura. Solo se comparten modelos o agregados estadísticos.
¿Quieres saber cómo aplicarlo en tu entorno?
Te contactamos para estudiar tu caso