Temiz oda ve çok taraflı veri analitiği

Azure gizli bilgi işlem (ACC), birden çok tarafın veriler üzerinde işbirliği yapmasına olanak tanıyan çözümler için bir temel sağlar. Çeşitli yaklaşımlar mevcuttur ve büyüyen bir ortak ekosistemi, Azure müşterileri, araştırmacılar, veri bilimcileri ve veri sağlayıcılarının gizlilik korunurken veri üzerinde iş birliği yapmasını sağlar. Bu genel bakış, tümü ACC üzerinde çalışan bazı yaklaşımları ve kullanılabilecek mevcut çözümleri kapsar.

Veri ve model korumaları nelerdir?

Veri temiz odası çözümleri genellikle bir veya daha fazla veri sağlayıcısının verileri birleştirerek işleme için bir yol sunar. Genellikle, sağlayıcılar katılımcılardan biri tarafından, örneğin bir araştırmacı veya çözüm sağlayıcısı tarafından oluşturulan kod, sorgular veya modeller üzerinde anlaşırlar. Birçok durumda, veri hassastır ve doğrudan diğer katılımcılarla, ister başka bir veri sağlayıcısı, ister araştırmacı ya da bir çözüm sağlayıcısı olsun, paylaşılmamalıdır. Veri temiz odalarında kullanılan veriler ve modeller için güvenlik ve gizliliğin sağlanmasına yardımcı olmak amacıyla, gizli bilişim, katılımcıların işleme sırasında bile verilere veya modellere erişimi olmadığını kriptografik olarak doğrulayabilir. ACC kullanılarak, çözümler bulut operatöründen, çözüm sağlayıcısından ve veri iş birliği katılımcılarından veri ve model fikri mülkiyetini koruyabilir.

Sektör kullanım örnekleri nelerdir?

ACC kullanarak, müşteriler ve ortaklar gizliliği koruyan çok taraflı veri analitiği çözümleri geliştirir; bu çözümler bazen "gizli veri temiz odaları" olarak da adlandırılır. Bu çözümler, ACC kullanılarak gizli hale getirilen sıfırdan oluşturulmuş yeni çözümler veya mevcut temiz oda çözümleri olabilir.

• Scotiabank - Azure gizli hesaplama ve çözüm ortağı Opaque kullanarak para aklamayı tespit etmek ve insan kaçakçılığı örneklerini işaretlemek için bankalar arası para akışlarında yapay zeka kullanımını ortaya koydu.
• Novartis Biome – nadir hastalıklara yönelik klinik deneme adaylarını bulmak için ACC üzerinde çalışan BeeKeeperAI'den bir iş ortağı çözümü kullandı.
• Önde gelen ödeme sağlayıcıları, dolandırıcılık ve anomali tespiti için bankalar arasındaki verileri birleştirir.
• Veri analitiği hizmetleri ve veri temiz odası çözümleri, veri korumasını artırmak ve AB müşteri uyum ihtiyaçları ile gizlilik düzenlemelerini karşılamak için ACC'yi kullanır.

Neden gizli bilgi işlem?

Data cleanrooms yepyeni bir kavram değil. Ancak, gizli hesaplamadaki gelişmeler, daha geniş veri setleriyle bulut ölçeğinden faydalanma, yapay zeka modellerinin fikri mülkiyetini güvence altına alma ve veri gizliliği düzenlemelerine daha iyi uyum sağlama fırsatları sunar. Önceki durumlarda, gibi nedenlerle belirli verilere erişilemez olabilir

• Rekabet dezavantajları veya sektör şirketleri arasında veri paylaşımını engelleyen düzenleme.
• Anonimleştirme, veriler hakkındaki içgörülerin kalitesini azaltır veya çok maliyetli ve zaman alan bir özelliktir.
• Verilerin belirli konumlara bağlı olması ve güvenlik endişeleri nedeniyle bulutta işlenmemesi.
• Maliyetli veya uzun hukuki süreçler, verilerin açığa çıkması veya kötüye kullanılması durumunda sorumluluğu kapsar.

Bu gerçeklikler, daha zayıf içgörülere neden olan eksik veya etkisiz veri kümelerine veya yapay zeka modellerini eğitmek ve kullanmak için daha fazla zamana ihtiyaç duyulmasına neden olabilir.

Temiz oda çözümü oluştururken dikkat edilmesi gerekenler nelerdir?

Toplu analiz ve gerçek zamanlı veri boru hatları: Bir clean room çözümü tasarlarken veya kullanırken veri setlerinin büyüklüğünü ve içgörü elde etme hızını göz önünde bulundurun. Veri "çevrimdışı" olarak erişilebilir olduğunda, verinin büyük bölümleri üzerinde, hatta tüm veri kümesi üzerinde veri analitik işleme gerçekleştirmek için veriyi doğrulanmış ve güvenli bir hesaplama ortamında yükleyip işleyebilirsiniz. Bu toplu analitik yaklaşımı, büyük veri setlerinin, hemen sonuç vermesi beklenmeyen modeller ve algoritmalarla değerlendirilmesine olanak tanır. Örneğin, toplu analizler, milyonlarca sağlık kaydı üzerinde makine öğrenimi ile çıkarım yaparken klinik deneme için en iyi adayları bulurken iyi çalışır. Diğer çözümler ise, algoritmaların ve modellerin birden fazla varlık arasındaki neredeyse gerçek zamanlı işlemlerde dolandırıcılığı tespit etmeyi amaçladığı durumlarda olduğu gibi, verilere ilişkin gerçek zamanlı içgörüler gerektirir.

Sıfır güven katılımı: Gizli temiz odalarda en önemli ayırt edici unsurlardan biri, veri sağlayıcılarından kod ve model geliştiricilerine, çözüm sağlayıcılarına ve altyapı operatörü yöneticilerine kadar dahil olan hiçbir tarafa güvenmeme yeteneğidir. Hem veri hem de model IP'nin tüm taraflardan korunduğu çözümler sağlanabilir. Bir çözüm kurarken veya geliştirirken, katılımcılar hem neyi korumak istediklerini hem de her bir kod, model ve veriyi kimden koruyacaklarını düşünmelidir.

Federated learning: Federated learning, modellerin veri sahibinin ortamında işlendiği ve içgörülerin merkezi bir ortamda toplandığı bir çözüm oluşturmayı veya kullanmayı içerir. Bazı durumlarda, modeller Azure dışındaki verilerde bile çalışabilir ve model toplama hâlâ Azure'da gerçekleşir. Çoğu zaman, içgörüler toplandıktan sonra modelin parametreleri iyileştiği için federe öğrenim veriler üzerinde yineleme yapar. Modelin yineleme maliyetleri ve kalitesi çözüme ve beklenen sonuçlara katılmalıdır.

Veri yerleşimi ve kaynaklar: Müşterilerin verileri birden çok bulutta ve şirket içinde depolanır. İşbirliği, farklı kaynaklardan alınan verileri ve modelleri içerebilir. Temiz oda çözümleri, bu diğer konumlardan Azure'a gelen verileri ve modelleri kolaylaştırabilir. Veriler şirket içi veri deposundan Azure'a taşınamayınca, verilerin bulunduğu sitede bazı temiz oda çözümleri çalıştırılabilir. Yönetim ve ilkeler, kullanılabilir olduğu durumlarda ortak bir çözüm sağlayıcısı tarafından desteklenebilir.

Kod bütünlüğü ve gizli defterler: Azure gizli hesaplama üzerinde çalışan dağıtık defter teknolojisi (DLT) kullanarak, organizasyonlar arasında ağ üzerinde çalışan çözümler oluşturabilirsiniz. Kod mantığı ve analitik kurallar ancak çeşitli katılımcılar arasında uzlaşı olduğunda eklenir. Koddaki tüm güncellemeler, Azure Confidential Computing tarafından etkinleştirilen kurcalamaya dayanıklı günlükleme aracılığıyla denetim için kaydedilir.

Kullanmaya başlama seçenekleri nelerdir?

Azure Gizli Temiz Odalar (Önizleme)

Azure Confidential Clean Rooms (ACCR), kişisel tanımlayıcı bilgiler (PII) veya korunan sağlık bilgileri (PHI) gibi gizlilik hassasiyetine sahip verileri diğer kuruluşlarla güvenli bir şekilde paylaşarak iş açısından kritik içgörüler elde etmek, diğer kuruluşlardan alınan hassas verilerle ML modellerini daha iyi doğruluk için ayarlamak veya iş ortağı kuruluşlarla ortak veriler üzerinde güvenli analitikler gerçekleştirmek isteyen kuruluşlar için tasarlanmıştır. ACCR, verilerinizin diğer ortak çalışanlara ve Azure operatörlerine karşı korunmasını sağlamak için Azure Container Instances'ta gizli kapsayıcılar kullanır. Sağlık, reklamcılık, bankacılık ve finansal hizmetler ile perakende gibi birçok sektörü kapsayan uygulamalara sahiptir.

Bu formu göndererek ACCR önizlemesine kendinizi kaydedebilirsiniz.

Gizli temiz odaları etkinleştirmeye yardımcı olan ACC platformu teklifleri

Bu gizli bilgi işlem hizmeti tekliflerinde kollarınızı sıvayın ve doğrudan veri temizleme odası çözümü oluşturun.

Azure Container Instances (ACI) üzerindeki gizli işlem kapsayıcıları ve gizli VM düğüm havuzları, gizli işlem clean room çözümleri oluşturmak için bir kapsayıcı çözümü sunar. Intel SGX enclave seçenekleri özel senaryolar için hâlâ mevcuttur.

Gizli Sanal Makineler (VM'ler), gizli temiz oda çözümleri için bir VM platformu sağlar.

Güvenli kuşatmalardaki Azure SQL AE, çok taraf veri analizinde ve gizli temiz odalarda kullanılabilen SQL'deki verileri ve sorguları şifrelemek için bir platform hizmeti sağlar.

Confidential Consortium Framework, merkezi işlem kullanarak kolay kullanım ve yüksek performansı sağlarken merkezi olmayan güven sunan, yüksek erişilebilirliğe sahip durum odaklı hizmetler oluşturmaya yönelik açık kaynaklı bir çerçevedir. Birden çok tarafın birbirine veya ayrıcalıklı bir operatöre güvenmeden gizli veriler üzerinden denetlenebilir işlem yürütmesini sağlar.

Gizli temiz odaları etkinleştiren ACC iş ortağı çözümleri

Azure gizli hesaplama platformunun üzerine çok partili veri analitiği çözümü geliştiren bir iş ortağıyla çalışın.

• Anjuna , kuruluşların hassas bilgileri açığa çıkarmadan kredi riski puanlarını hesaplama veya makine öğrenmesi modelleri geliştirme gibi ortak analiz için veri paylaşması için güvenli temiz odalar da dahil olmak üzere çeşitli kullanım örneklerine olanak sağlayan gizli bir bilgi işlem platformu sağlar.
• BeeKeeperAI , algoritma sahipleri ve veri görevlileri için güvenli bir işbirliği platformu aracılığıyla sağlık yapay zekası sağlar. BeeKeeperAI, çok kurumlu korunan veriler üzerinde gizli bir hesaplama ortamında gizliliği koruyan analitikten yararlanır.
• Decentriq , verileri paylaşmadan güvenli veri işbirliğini sağlayan gizli bilgi işlem üzerine oluşturulmuş SaaS veri temizleme odaları sağlar. Veri bilimi temiz odaları esnek çok taraflı analize olanak tanır ve medya ve reklam için kod içermeyen temiz odalar, birinci taraf kullanıcı verilerine göre uyumlu hedef kitle etkinleştirme ve analiz olanağı sağlar. Gizli temiz odalar, Microsoft blogundaki bu makalede daha ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
• Duality Technologies, katılımcıların merkezileştiremediği veriler üzerinde çok taraflı analitik ve yapay zeka sağlar. Her iş yükünün gerektirdiği şekilde gizli hesaplama ve güvenilir yürütme ortamlarını, tam homomorfik şifrelemeyi, federe öğrenmeyi ve diferansiyel gizliliği birleştirir; her veri seti ise departmanlar veya organizasyonlar arasında sahibinin kontrolünde kalır. Kullanım örnekleri arasında kurumlar arası klinik ve gerçek dünya kanıt araştırmaları, dolandırıcılık tespiti ve kara para aklama karşıtı analiz bulunur.
• Fortanix, birden fazla kuruluşun çok taraflı analitik için birlikte iş birliği yapmasını da içeren mahrem yapay zekayı destekleyebilen bir mahrem hesaplama platformu sağlar.
• Opaque , işbirliğine dayalı analiz ve yapay zeka için gizli bir bilgi işlem platformu sunarak verileri uçtan uca koruyarak kuruluşların yasal ve mevzuata uygun davranmasını sağlarken işbirliğine dayalı ölçeklenebilir analizler gerçekleştirme olanağı sunar.