Eleve la seguridad con tecnologías de privacidad mejorada
oteja sus datos confidenciales y mantenga el cumplimiento normativo con nuestras tecnologías de vanguardia que optimizan la privacidad. Diseñadas para proteger sus operaciones, estas soluciones permiten una verificación de datos fluida y una colaboración fluida sin comprometer la privacidad del usuario. Anticípese a las exigencias regulatorias y genere confianza con sus clientes integrando medidas avanzadas de protección de la privacidad en sus procesos empresariales.
Comprender las technologías de privacidad mejorada (PETs)
Las Tecnologías de Privacidad Mejorada (PET) protegen la privacidad de personas y organizaciones, garantizando al mismo tiempo la confidencialidad de los datos. Minimizan el uso de información sensible, lo que permite el procesamiento y análisis seguro de datos. Entre las técnicas clave se incluyen el cifrado homomórfico, la anonimización, las pruebas de conocimiento cero y la computación multipartita, lo que permite a las organizaciones aprovechar los datos eficazmente manteniendo estrictos estándares de privacidad.
Encriptado
Garantiza que sólo las partes autorizadas puedan acceder a ella o descifrarla, protegiendo así la información confidencial contra accesos no autorizados o interceptaciones.
Computación multipartita segura
La computación multipartita segura (MPC por sus siglos en inglés) permite que varias partes calculen conjuntamente una función sobre sus entradas sin revelar entradas individuales a los demás, protegiendo así la privacidad de los datos confidenciales.
Anonymization
Elimina o enmascara información de identificación de los conjuntos de datos para evitar que las personas sean personalmente identificables y al mismo tiempo permitir el análisis de datos.
Cifrado homomórfico
Permitir el cálculo de datos cifrados sin descifrarlos, preservando la confidencialidad de los datos durante todo el procesamiento.
Tokenización
Sustituye datos confidenciales con un equivalente no confidencial (token) que no tiene valor explotable, preservando la privacidad y manteniendo la usabilidad.
Minería de datos que preserva la privacidad
Técnicas que permiten el análisis de datos protegiendo la privacidad individual, como el aprendizaje federado, donde los modelos se entrenan en conjuntos de datos distribuidos sin compartir datos sin procesar.
Privacidad diferencial
Agrega ruido a las consultas o datos estadísticos para evitar la identificación de puntos de datos individuales, lo que garantiza que los resultados agregados sigan siendo precisos pero los datos individuales permanezcan privados.
Pruebas de conocimiento cero (ZKP)
Técnicas para demostrar la validez de una afirmación o declaración sin revelar ninguna información más allá del hecho de que la afirmación es verdadera.
Verificación segura de dirección
Con el servicio de Verificación de Direcciones ESB de Sedicii, puede garantizar una validación de direcciones precisa y en tiempo real que no solo protege su negocio, sino que también genera confianza con sus clientes. Reduzca el fraude, mejore el cumplimiento normativo y agilice sus operaciones con la confianza que brinda el uso de una fuente de datos confiable.
Comenzar: Para obtener más información sobre cómo integrar la verificación de direcciones ESB en sus procesos, ¡contáctenos hoy!
Computación multipartita (MPC)
El cómputo multipartito (MPC) es un protocolo criptográfico que permite a varias partes calcular colaborativamente una función con sus datos de entrada, manteniendo la privacidad de estos. Cada parte introduce sus datos en el cómputo sin revelarlos a las demás, y obtienen el resultado de forma colectiva, garantizando que ninguna parte obtenga información adicional a la del resultado. El MPC es crucial en escenarios que requieren análisis colaborativo de datos, preservando la privacidad, como la investigación médica conjunta, los sistemas de votación seguros y los cómputos financieros confidenciales, como la lucha contra el blanqueo de capitales, garantizando la protección de la información sensible durante todo el proceso.
Computación sin mensajes (MLC)
La computación sin mensajes (MLC), también conocida como NMC por sus siglos en inglés, es un nuevo concepto en protocolos criptográficos y computación distribuida, desarrollado por Sedicii. Este concepto permite que varias partes realicen cálculos conjuntamente sin intercambiar mensajes explícitos durante la fase de cálculo. Sedicii ha desarrollado y patentado nuevos métodos y protocolos que aumentan significativamente la velocidad de procesamiento. En lugar de la comunicación directa, estos protocolos suelen basarse en datos predistribuidos o en aleatoriedad compartida precalculada para coordinar el cálculo. Este enfoque busca mejorar la privacidad y reducir la sobrecarga de comunicación, lo que lo hace útil en escenarios donde es crucial minimizar el riesgo de interceptación de datos o reducir la latencia de la red. La computación sin mensajes se puede aplicar en diversos campos, como la computación multipartita segura y el análisis de datos que preserva la privacidad.
Preguntas frequentes
Obtenga respuestas a preguntas frecuentes sobre nuestros servicios y tecnología. Nuestra sección de preguntas frecuentes ofrece información rápida y clara para ayudarle a comprender cómo podemos apoyar a su organización.
¿Cómo puedo obtener más información sobre las PET?
Busque artículos de investigación de fuentes confiables como IEEE, ACM o Google Académico. Palabras clave como “Tecnologías que Mejoran la Privacidad”, “PET”, “privacidad de datos” o “anonimización de datos” generarán materiales de investigación sólidos. Sitios web y blogs como EPIC (Centro de Información sobre Privacidad Electrónica), la Fundación Fronteras Electrónicas (EFF), el Foro Económico Mundial y la OCDE. Gobiernos e instituciones como la Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad (ENISA) o el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) publican amplios recursos y guías sobre las PET. Por ejemplo, los informes de ENISA sobre privacidad por diseño o anonimización de datos ofrecen un análisis profundo de las tecnologías involucradas. Si está interesado en aplicaciones específicas de PET (como en finanzas, atención médica o aprendizaje automático), muchas industrias tienen informes y guías personalizados, como ISO/IEC 29100 y las Directrices GDPR. Libros como “Privacy-Preserving Machine Learning” y “Privacy Enhancing Technologies: The Path to Privacy-by-Design” exploran la profundidad técnica de las PET.
¿Puede describir algunos casos de uso de las PET?
Intercambio de Datos Sanitarios e Investigación. Problema: Los datos sanitarios, incluyendo historiales médicos e información genética, son altamente sensibles, pero también invaluables para fines de investigación como el desarrollo de fármacos, estudios epidemiológicos y medicina personalizada. Solución PET: El Cifrado Homomórfico permite a los investigadores realizar cálculos con datos cifrados sin ver la información subyacente, garantizando la confidencialidad de los datos del paciente. La Privacidad Diferencial añade ruido a los conjuntos de datos, impidiendo la identificación de individuos y permitiendo análisis estadísticos útiles. Esto es particularmente útil para instituciones sanitarias que comparten datos agregados para investigación sin violar la privacidad del paciente. Transacciones Financieras y Prevención del Blanqueo de Capitales (AML). Problema: Las instituciones financieras deben compartir los datos de sus clientes para la prevención del blanqueo de capitales (AML) y la detección del fraude. Sin embargo, esto implica el intercambio de información financiera sensible, lo que puede generar riesgos para la privacidad. Solución PET: La Computación Multipartita Segura (SMPC) permite que múltiples partes (por ejemplo, bancos y organismos reguladores) colaboren y analicen transacciones financieras sin exponer los datos individuales de sus clientes. Pueden calcular conjuntamente si alguna transacción es sospechosa sin revelar los datos de clientes no relacionados. Las pruebas de conocimiento cero (ZKP) permiten a una parte demostrar que una transacción es válida o cumple con las normas sin revelar ningún detalle financiero subyacente.
¿Dónde se utilizan las PET en la actualidad?
Las PET se utilizan cada vez más en una amplia gama de sectores, lo que ayuda a las organizaciones a equilibrar la necesidad de aprovechar los datos con estrictos requisitos de privacidad y seguridad. En estos sectores, las TEP se están implementando activamente: Salud, Finanzas y Banca, Publicidad y Marketing Digital, Telecomunicaciones e Internet de las Cosas (IoT), Gobierno y Sector Público, Computación en la Nube y Análisis de Datos, Comercio Minorista y Electrónico, Blockchain y Criptomonedas, Sistemas de Votación, Investigación Académica y Colaborativa.
¿Es costoso el funcionamiento de las PET?
El coste de implementar y ejecutar Tecnologías de Mejora de la Privacidad (PET) puede variar significativamente según la tecnología específica, la escala de la implementación y la complejidad del caso de uso. Las PET básicas (p. ej., cifrado y anonimización) suelen ser económicas de implementar y ejecutar, ya que están ampliamente disponibles y suelen estar integradas en numerosas plataformas existentes. Las PET avanzadas (p. ej., cifrado homomórfico y computación multipartita segura) pueden ser costosas debido a los altos requisitos computacionales, las mayores necesidades de almacenamiento y ancho de banda, y el coste de la experiencia especializada. Rentabilidad: Los servicios en la nube gestionados y las soluciones de código abierto pueden hacer que las PET sean más asequibles, y el coste suele sopesarse con los beneficios del cumplimiento normativo, la protección de datos y el ahorro a largo plazo al evitar filtraciones de datos o sanciones legales.
¿Es difícil de implementar?
La dificultad de implementar Tecnologías de Privacidad Mejorada (PET) depende de varios factores, como el tipo de PET, la complejidad del sistema en el que se integra, la experiencia técnica de la organización y el caso de uso específico. Algunas PET son relativamente fáciles de adoptar, mientras que otras requieren conocimientos avanzados, habilidades especializadas y recursos computacionales considerables.
El proyecto PHACKS
La Plataforma para el Intercambio Colaborativo de Conocimiento de Alta Seguridad (PHACKS por sus siglos en inglés) es una iniciativa de comercialización financiada por la UE que busca desarrollar nuevos mercados para tecnologías avanzadas que preservan la privacidad, donde la colaboración en materia de datos es fundamental para la colaboración entre los participantes. El proyecto se centra en la creación de soluciones que permitan un acceso seguro y respetuoso con la privacidad a servicios y recursos digitales que aprovechen los datos que posee cada participante, pero de forma que no se divulguen a los demás. PHACKS utiliza técnicas criptográficas de vanguardia, como las pruebas de conocimiento cero y la computación multipartita segura, para garantizar la completa protección de la información sensible durante las etapas de procesamiento de datos.