Ciberseguridad y seguridad
Combate amenazas avanzadas compartiendo inteligencia sin compartir datos
La aplicación de la inteligencia artificial a través de la plataforma de protección de la privacidad de Sherpa.ai permitirá que el algoritmo de predicción mejore el diagnóstico sin necesidad de compartir los datos de los pacientes. Esta plataforma podría permitir la realización de pruebas de diagnóstico y terapéuticas para un grupo de enfermedades que actualmente no cuentan con opciones de tratamiento específicas.
Ex subdirector de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca.
El Aprendizaje Federado en la Ciberseguridad y Seguridad
Detección colectiva de amenazas
Agrupa señales de múltiples organizaciones para identificar patrones complejos sin exponer sus sistemas.
Modelos de defensa mejorados entre empresas
Entrena modelos federados con datos de diferentes compañías para prevenir ataques más sofisticados.
Prevención proactiva de ransomware
Detecta comportamientos sospechosos tempranamente sin necesidad de compartir logs internos.
Protección de infraestructuras críticas
Colabora con otras entidades para blindar entornos esenciales sin perder control sobre los datos.
Detección de objetos escalable y privada con Aprendizaje Federado
Este estudio evalúa cómo entrenar modelos de detección de objetos (YOLOv8) en entornos sensibles sin compartir datos ni metadatos. Con nuestro Aprendizaje Federado Horizontal se superan los modelos locales, demostrando un alto rendimiento mientras se preserva siempre la privacidad.
Detección de ransomware colaborativa y privada con Aprendizaje Federado
Este estudio demuestra cómo varias organizaciones pueden colaborar para detectar ransomware mediante nuestro Aprendizaje Federado Horizontal. El modelo federado supera a los modelos locales y se acerca al rendimiento de uno centralizado, sin comprometer la privacidad ni compartir datos sensibles.
