@Walrus 🦭/acc
Integrasi Walrus dan Seal menandai perubahan besar dalam cara kita menangani informasi sensitif untuk pembelajaran mesin. Arsitektur ini memastikan bahwa privasi tetap terjaga sepanjang seluruh siklus hidup pipeline kecerdasan buatan.
Data dienkripsi di sumber sebelum disimpan sebagai blob terlindungi di Walrus. Ketika pekerjaan pelatihan dimulai, Seal mengambil bagian-bagian terenkripsi tertentu ke dalam enclave aman di mana dekripsi hanya terjadi untuk komputasi aktif. Karena gradien dienkripsi kembali sebelum meninggalkan lingkungan, sistem ini menghilangkan kebutuhan akan operator tepercaya terpusat.
Pendekatan terdesentralisasi ini menghilangkan kompromi tradisional antara utilitas data dan keamanan pengguna. Pengembang kini dapat membangun model yang kuat sambil menjamin bahwa data mentah tetap tidak dapat diakses pihak ketiga kapan pun.
