Названы три сценария работы с большими данными и ИИ

Для работы с большими данными и ИИ у российского бизнеса есть три сценария: обрабатывать информацию в доверенных средах, объединяться для совместных вычислений или инвестировать в гомоморфное шифрование. Детальный разбор каждой стратегии провел в рамках форума «Цифровые решения» Сергей Карпович, заместитель руководителя направления Т1 ИИ (входит в ИТ-холдинг Т1)

Выступая на сессии «Инновации в конфиденциальности: новые инструменты для работы с большими данными», Сергей Карпович отметил стремительный рост рынка конфиденциальных вычислений. Если еще несколько лет назад его объем оценивался в несколько миллиардов рублей, то к 2030-м прогнозируется достижение отметки в 100 миллиардов. Рост обусловлен, прежде всего, возросшими требованиями к безопасности данных — эта тема стала приоритетной не только для российского, но и для мирового бизнеса. Динамика глобального рынка — плюс 25% ежегодно. 

Компании увеличивают инвестиции в технологии защиты информации, к чему подталкивает ужесточающаяся регуляторика, и ищут новые подходы к обеспечению приватности. Предприятия больше не хотят предоставлять собственные данные для создания аналитических кейсов и моделей — напротив, участники рынка все чаще «суверенизируют» обработку клиентской информации. 

Однако это сопряжено с рядом барьеров, в числе которых высокие инвестиционные затраты. По словам Сергея Карповича,  серверные комплексы обойдутся в 15–20 миллионов рублей. Кроме того, для эксплуатации современных ИТ-решений необходима высококвалифицированная команда. Все это делает технологии конфиденциальных вычислений малодоступными, особенно для представителей МСП.

Сергей Карпович видит три возможных сценария, при которых компании всех размеров и форматов смогут эффективно работать с большими данными. Во-первых, перенос вычислений в доверенные облачные среды, в которых данные могут храниться и обрабатываться без прямого доступа операторов к содержимому.

Во-вторых, развитие технологий безопасных совместных вычислений (Secure Multi-Party Computation, SMPС). В этом случае несколько организаций, обладающих схожими данными, могут совместно формировать аналитические модели, не раскрывая исходные данные друг другу. В банковском секторе подобные технологии уже применяются для построения коллективных моделей рисков и совместного анализа информации при обмене ключами шифрования. Распределенное хранение фрагментов ключей у разных владельцев позволяет обеспечить высокий уровень защиты: только совместное использование всей совокупности ключей дает возможность расшифровки данных при необходимости.

Третье перспективное направление — гомоморфное шифрование, позволяющее производить вычисления внутри зашифрованных массивов данных. Хотя подобные технологии пока далеки от зрелости из-за сложности самой процедуры шифрования и последующей расшифровки, опыт их применения уже есть — например, в решениях для электронного голосования и при обработке информации с новых устройств.

«Уже в ближайшие два года технология конфиденциальных вычислений станет одной из ключевых, формирующих новый технологический уклад. Анализ преимуществ и ограничений различных технологий показывает, что они дополняют друг друга и подходят для решения специфических задач. Ключевая задача участников рынка — адекватно оценивать применимость каждого подхода и выбирать наиболее эффективное решение для наилучшей защиты, анализа и использования данных», —- уверен Сергей Карпович.