2-2-1. データプライバシー保護

AIによる動画・画像処理から機密性の高いプロジェクトまで、分散コンピューティングの最大の課題はプライバシー保護です。現在のクラウドコンピューティングシステムでは、演算時にデータの秘匿性を十分に確保できないという問題があります。

EMETHはこの問題に対処するため、分散秘匿計算技術を開発しました。この技術は、データの秘匿性を確保しつつ、高度な計算処理を実行します。暗号化された学習データを分割し、複数のノードに分散して割り当て、各ノードがデータを暗号化したまま処理を実行。処理後、生成されたモデルを安全に統合することで、データのプライバシーと秘匿性を確保します。

EMETHの分散秘匿計算は、セキュリティリスクを大幅に軽減し、プライバシー保護と高性能を両立。分散処理による並列計算で、大規模データを効率的に処理し、AIの開発や応用における生産性を向上させます。

この画期的な技術により、機密データを安全に活用した革新的なAIサービスの開発が促進され、個人情報の保護とデータ主権の確立に貢献します。EMETHは、分散コンピューティングの新たな可能性を切り拓き、より安全で信頼できるデータ活用の未来を実現します。