Lattica sale del anonimato para abordar el mayor desafío de privacidad en IA mediante cifrado homomórfico completo.

Lattica sale del anonimato para abordar el mayor desafío de privacidad en IA mediante cifrado homomórfico completo.

Lattica: Plataforma basada en FHE para IA segura en la nube

Lattica, una plataforma emergente que utiliza cifrado homomórfico completo (FHE) para garantizar la privacidad y seguridad en el uso de inteligencia artificial (IA) en la nube, ha salido de su fase de desarrollo inicial con una financiación de $3.25 millones en capital pre-seed. Este financiamiento fue liderado por Cyber Fund, de Konstantin Lomashuk, con participación de inversores como Sandeep Nailwal, cofundador de Polygon Network y Sentient: The Open AGI Foundation.

¿Qué es el cifrado homomórfico completo (FHE)?

El cifrado homomórfico completo (FHE, por sus siglas en inglés) es una técnica criptográfica avanzada que permite realizar operaciones computacionales sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos previamente. Esto significa que los datos permanecen protegidos durante todo su ciclo de procesamiento, lo que resulta fundamental para aplicaciones sensibles como:

  • Procesamiento de datos médicos o financieros en la nube.
  • Entrenamiento de modelos de IA con información confidencial.
  • Análisis de big data sin comprometer la privacidad de los usuarios.

La propuesta de valor de Lattica

Lattica busca resolver uno de los mayores desafíos en el campo de la IA: cómo utilizar modelos avanzados en la nube sin exponer datos sensibles. Su plataforma permite:

  • Ejecutar modelos de IA sobre datos cifrados mediante FHE.
  • Mantener la confidencialidad de los datos durante todo el proceso de inferencia.
  • Ofrecer compatibilidad con infraestructuras cloud existentes.

Esta tecnología es particularmente relevante en sectores como salud, finanzas y gobierno, donde el manejo de información sensible es crítico.

Implicaciones técnicas y desafíos

Aunque prometedor, el FHE presenta importantes retos técnicos:

  • Overhead computacional: Las operaciones sobre datos cifrados son significativamente más lentas que sobre datos en claro.
  • Complejidad de implementación: Requiere algoritmos especializados y optimizaciones específicas.
  • Compatibilidad: No todos los modelos de IA pueden adaptarse fácilmente a este esquema.

Lattica afirma haber desarrollado innovaciones que mitigan estos problemas, aunque los detalles técnicos específicos aún no se han hecho públicos.

Perspectivas futuras

Con su reciente financiación, Lattica se posiciona como un actor clave en el creciente mercado de soluciones de privacidad para IA. Su enfoque podría:

  • Habilitar nuevos casos de uso para IA en sectores regulados.
  • Reducir los riesgos asociados al procesamiento de datos en la nube.
  • Influir en el desarrollo de estándares de privacidad para sistemas de IA.

El éxito de Lattica dependerá de su capacidad para escalar su tecnología y demostrar su eficacia en aplicaciones reales. A medida que las regulaciones de privacidad se vuelven más estrictas, soluciones como esta podrían volverse esenciales para el futuro de la IA en la nube.

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