@Walrus 🦭/acc
La integración de Walrus y Seal marca un cambio masivo en la forma en que manejamos la información sensible para el aprendizaje automático. Esta arquitectura garantiza que la privacidad permanezca intacta durante todo el ciclo de vida de una canalización de inteligencia artificial.
Los datos se cifran en la fuente antes de ser almacenados como blobs protegidos en Walrus. Cuando comienza un trabajo de entrenamiento, Seal recupera segmentos cifrados específicos en un enclave seguro, donde la descifrado solo ocurre para el cálculo activo. Dado que los gradientes se vuelven a cifrar antes de salir del entorno, el sistema elimina la necesidad de un operador centralizado de confianza.
Este enfoque descentralizado elimina la trade-off tradicional entre la utilidad de los datos y la seguridad del usuario. Los desarrolladores ahora pueden crear modelos potentes garantizando que los datos brutos permanezcan inaccesibles para terceros en todo momento.
