Парадокс больших данных

Цифровая трансформация российских компаний упирается в ключевое противоречие: для развития ИИ и аналитики необходимы большие и разнообразные наборы данных, но требования к безопасности и суверенности все жестче ограничивают их передачу между организациями.

По данным Т1, рынок конфиденциальных вычислений в России может вырасти до 100 млрд руб. к 2030 году. Глобальный сегмент растет примерно на 25% ежегодно. Создание собственного защищенного контура обходится в десятки миллионов рублей, что делает индивидуальные решения недоступными для большинства компаний.

На этом фоне формируются три подхода, позволяющие работать с данными, не нарушая ограничений:

Доверенные среды — обработка данных в зашифрованном виде без доступа со стороны оператора инфраструктуры.
SMPC — совместное обучение моделей несколькими компаниями без раскрытия исходных данных.
Гомоморфное шифрование — вычисления непосредственно над зашифрованными данными; технология пока ресурсоемкая, но подтверждена пилотами.

Дело в цифрах