МФТИ и ВТБ тестируют уникальное технологическое решение для безопасного объединения больших данных в финансовом и высокотехнологичном секторах экономики — криптоанклав. Сервис, не имеющий аналогов в России, позволит организациям передавать информацию в криптозащищенную область для получения прогнозных моделей на основе объединения данных. Опытный образец криптоанклава протестируют в первой половине 2023 года.
Большие данные являются источником знаний о клиентском поведении и позволяют выяснять закономерности и предпочтения разных категорий потребителей. Именно аналитика больших данных помогает предлагать клиентам персонифицированные продукты или выстраивать таргетированные коммуникации. В других сферах, например в ритейле, большие данные обеспечивают эффективную работу рекомендательных систем, а данные о геолокации, взятые у телеком-операторов, помогают оптимизировать маршруты общественного транспорта.
Сбор персональной информации финансовыми организациями также помогает пресекать мошенничество. Например, когда пользователь со стабильным доходом и накоплениями резко снимает все деньги и пытается перевести их на другие счета, ИИ воспринимает это как подозрительную операцию и подает сигнал тревоги. Тогда банковские операции могут быть приостановлены до момента, когда клиент подтвердит свое намерение сделать перевод. К тому же большие данные — это способ банка обезопасить себя и своих клиентов от чрезмерных рисков. Например, геоаналитические модели, разрабатываемые банком на основании объединения внутренних и внешних данных о финансовой активности клиентов, позволяют компаниям более эффективно открывать точки продаж, одновременно минимизируя бизнес-риски и повышая свою доступность для потенциальных покупателей.
Криптоанклав как инструмент подобных сложных операций представляет собой специализированный комплекс, защищенный физически и программно. Используя его, различные компании, например банки и сотовые операторы, смогут передавать массивы данных в защищенное криптошифрованием пространство. Информация в нем может храниться и обрабатываться по принципу «черного ящика» — в зашифрованном виде, без доступа к ней человека.
Технология криптоанклавов в мире уже применяется, но ощутимого тренда пока не представляет. Кроме того, самое распространенное решение в этой сфере принадлежит зарубежной компании, и его проблематично сертифицировать и использовать в России.
Кроме банковско-финансового сектора, защищенное объединение данных может быть реализовано, например, в сфере медицины или госуправления, где, с одной стороны, чрезвычайно важна защита персональных данных, а с другой — очень высоко востребована возможность построения прогнозов на основе имеющейся информации.
Задача извлечения из общего массива данных прогнозов и построения моделей полностью лежит на AutoML-алгоритмах — роботах внутри криптоанклава. Для анализа этих данных применяются строго регламентированные алгоритмы: в криптоанклав можно отдать любые данные, а получить обратно на различные устройства — информацию в форме прогнозов и рекомендаций. То есть не сами данные, а только результаты применения AutoML-алгоритма на нужных данных.
«Мы сталкиваемся с проблемой существования монополии на данные. Существуют банковские монополии по транзакциям, данные от сотовых операторов, мы видим, что уже возникают монополии в том числе на “умные” устройства и сведения от них. Коммерческие организации не торопятся обмениваться между собой информацией, опасаясь конкуренции. Но множество устройств никогда не превратятся в цифровую метавселенную вокруг человека без объединения кросс-индустриальных данных. Технология криптоанклавов может стать той самой точкой безопасного их объединения — метавселенной Data Fusion, что позволит нам окончательно перейти от продуктоцентричного к клиентоцентричному подходу, где все продукты станут для клиентов ненавязчивыми и удобными», — рассказал Вадим Кулик, заместитель президента-председателя правления ВТБ.
Над созданием криптоанклава ВТБ и МФТИ начали работать несколько лет назад, осознавая риски возможных международных санкций. Это стало возможным во многом благодаря уникальным компетенциям университета в сфере IT.
«Физтех-школа прикладной математики и информатики МФТИ — это топовый центр образования и науки в области математики, информатики и их приложений. Нашим студентам мы даем очень мощную базу, позволяющую решать наиболее амбициозные задачи фундаментальной и прикладной науки. Нынешний проект — тому отличное свидетельство», — подчеркнул Андрей Райгородский, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ.
Опытный образец криптоанклава планируется протестировать в первой половине этого года, а также провести необходимую сертификацию, что позволит в ближайшем будущем предложить продукт отечественному технологическому рынку.
