Как компаниям обмениваться данными, не обмениваясь ими

Технологии будущего

Защита информации
Распределенные системы
Machine Learning
Обработка данных
Безопасность

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Докладчик расскажет про то, как сделать так, чтобы организации могли эффективно и быстро узнавать важные факты и данные, при этом не передавая сами данные. Фокус доклада — на архитектуре и алгоритмах с примером финансовых систем.

Целевая аудитория

CDO, CTO, DE, ML/DS, программисты, безопасники, продакты и даже юристы: все, кто работает с данными, управляет данными и защищает данные (причем не только технологически).

Тезисы

* Информационная безопасность и конфиденциальность данных: похожие понятия, но разные акценты;
* защита данных во время использования: централизованный и децентрализованные подходы;
* разные судьбы яиц, сложенных в одну корзину, или основные проблемы централизации;
* децентрализация: как делать математику с числами, не глядя на сами числа, или Multi-Party Computation (MPC, совместные конфиденциальные вычисления);
* пример применения MPC: как Bloomtech сделал первую в РФ (а, может, и в мире) межбанковскую платформу конфиденциальных вычислений, которая работает на проде;
* цена конфиденциальности: проблемы технологии совместных конфиденциальных вычислений вчера и сегодня;
* перспективы технологии: MPC как неотъемлемая часть цифровой инфраструктуры и стандарт для информационных коллабораций.

20+ лет опыта, эксперт в кибербезе и privacy-preserving DS/ML, много знает про IT-менеджмент, еще больше — про технологии.

Видео