Federated Learning e Confidential Computing

Il Federated Learning e il Confidential Computing sono due tecnologie innovative nell’ambito dell’apprendimento automatico e della sicurezza dei dati. Stanno trasformando la gestione e la condivisione delle informazioni sensibili, aprendo nuove prospettive in vari settori, dall’healthcare alla cybersecurity, dall’industria all’analisi dei dati.

Federated Learning (apprendimento federato)

Il Federated Learning è un approccio all’apprendimento automatico che consente di addestrare un modello di intelligenza artificiale senza che i dati originali vengano mai trasferiti da un sistema ad un altro. In questo modo, i dati privati rimangono sempre nelle rispettive organizzazioni, dove sono protetti da accessi non autorizzati.

Il federated learning funziona tramite dataset di addestramento presenti nei sistemi dei clienti. Il modello di intelligenza artificiale o gli algoritmi per la computazione anonima distribuita vengono quindi inviati nei sistemi remoti, per addestramento o per analisi aggregate, senza che i dati originali vengano mai condivisi.

Il federated learning presenta diversi vantaggi rispetto agli approcci tradizionali all’apprendimento automatico:

1. Preserva la privacy dei dati. Consente di addestrare modelli senza mai trasferire i dati in un server centrale. I dati rimangono dove sono, garantendo la massima privacy e sicurezza.
2. Efficienza. E’ più efficiente in termini di risorse, in quanto non richiede il trasferimento di grandi quantità di dati tra i dispositivi.
3. Aggiornamento continuo. I modelli di machine learning possono essere costantemente aggiornati con i nuovi dati generati in modo distribuito, permettendo l’adattamento continuo ai cambiamenti.
4. Sicurezza. E’ più robusto a fronte di attacchi di manipolazione dei dati.

Confidential Computing e Computazione Anonima Distribuita

Il Confidential Computing è un approccio all’elaborazione dei dati che si concentra sulla protezione della confidenzialità delle informazioni, anche quando vengono elaborate in ambienti cloud o condivisi con terze parti. Questa tecnologia si basa su hardware e software avanzati per garantire che i dati siano criptati e protetti, compreso dagli amministratori di sistema e sistemisti, durante tutto il processo di elaborazione.

Il confidential computing presenta diversi vantaggi rispetto agli approcci tradizionali:

1. Confidenzialità. I dati sono criptati in modo end-to-end, dall’inizio alla fine del processo di elaborazione. Questo significa che i dati rimangono cifrati anche quando vengono elaborati, rendendo estremamente difficile l’accesso non autorizzato.
2. Privacy e Compliance. Il Confidential Computing è fondamentale per le organizzazioni che devono rispettare normative rigide sulla privacy dei dati, come il GDPR. Consente di elaborare dati sensibili in conformità con queste leggi.
3. Sicurezza. Anche se un attaccante ottiene l’accesso ai server o all’infrastruttura cloud, non sarà in grado di decifrare i dati sensibili, poiché rimangono criptati.

I nostri servizi e referenze

il Federated Learning e il Confidential Computing stanno rivoluzionando la gestione e la protezione dei dati sensibili. La nostra società di innovazione tecnologica offre soluzioni all’avanguardia in entrambi questi settori, aiutando le organizzazioni a sfruttare appieno i vantaggi di queste tecnologie per migliorare la loro efficienza, la sicurezza e la privacy dei dati. Contattateci per scoprire come possiamo aiutare la vostra azienda a prosperare in un mondo sempre più orientato ai dati e alla privacy.

Fra i nostri clienti contiamo l’Istituto di Management Sanitario della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa. Siamo stati selezionati come partner tecnologico della Scuola e del consorzio europeo VoiCEs come ricercatori e sviluppatori di soluzioni IT innovative nel campo del Federated Learning e della Computazione Anonima Distribuita.

Full announcement: To promote the involvement of children and adolescents in improving healthcare, four children’s hospitals – Children’s University Hospital in Latvia, Meyer Children’s Hospital in Italy, New Children’s Hospital in Finland, Erasmus MC Sophia Children’s Hospital in the Netherlands – in collaboration with Sant’Anna University in Italy, UNICEF, European Children’s Hospital Organization, and other partners have launched a world-unique project ‘VoiCEs’. Under this project, children will be asked to provide feedback on the services they received and their experience at the hospital. The obtained results will be analysed and used to create the most positive children’s experience in health institutions both locally and internationally.

Per maggiori dettagli e informazioni avanzate non esitare a conttarci.