機密性の高いアプリケーションとワークフローを保護する
エコシステム全体でアクティブに使用されるデータを暗号化し、隔離されたランタイム環境でデータとアプリケーションを保護します。
大規模で複雑なデータセットを安全に検索
機密コンピューティングのパワーを利用して、レガシー データセットとクラウド データセットを安全なエンクレーブに複製し、データベースが復号化されている間、使用中のデータを保護します。準同型暗号化とは対照的に、この方法ではセキュリティを犠牲にすることなく、より高速な結果が得られます。
コンフィデンシャルAI を実現する
AI を安全に使用して成長と革新を行い、機密コンピューティングで機密データを安全に保ちます。 消費者向けの公的 LLM によってもたらされるリスクに組織がさらされることになります。組織に必要なプライバシー コンプライアンスを維持する、安全なオンデマンドの作業環境 (インフラストラクチャ、ソフトウェア、ワークフロー オーケストレーション) を作成します。
「UCSF の Center for Digital Health Innovation（CDHI）は、機密コンピューティングプラットフォームを確立し、プライバシーを保護する分析により臨床アルゴリズムの開発と検証を加速するため、Fortanix、Intel、Microsoft Azure と協業できることを嬉しく思います。本プラットフォームは、“ゼロトラスト”環境を提供し、アルゴリズムの知的財産と医療データのプライバシーの双方を保護します。Azure の機密コンピューティング基盤上で Azure Kubernetes Service（AKS）を用い、Intel の SGX セキュアエンクレーブのオーケストレーションに Fortanix Confidential Computing Manager を活用し、さらに CDHI 独自の BeeKeeperAI によるデータアクセス、変換、オーケストレーションのワークフローを組み合わせることで、本プラットフォームは臨床アルゴリズムの開発に要する時間とコストを削減します。」
マネージド プラットフォームで時間を取り戻しましょう
Fortanix なし
シンプルさ
Fortanix でローコード エンクレーブのライフサイクル管理を完了します。
エンジニアは複数のインフラストラクチャ コンポーネントを統合し、エンクレーブで実行されるアプリケーションを手動で構成および検証する必要があります。
アプリケーションサポート
レガシー、エンクレーブネイティブ、および事前にパッケージ化されたアプリケーションを組み合わせて、安全なエンクレーブで実行できるようにします。
開発者は、オープンソース SDK を使用して安全なエンクレーブで実行したい各アプリケーションを書き直す必要があり、数か月かかり、中核的な取り組みから気が散ってしまいます。
安全
データ、コード、アプリケーションの整合性と機密性を確保するための ID 検証、データ アクセス制御、証明などのセキュリティ ポリシーをすべて適用することで、規制を遵守します。監査ログと構成証明レポートでコンプライアンスを簡単に検証します。
開発者は、機密コンピューティングに必要なすべての可動部分を手動で構成するなど、組織にとって多大なコストをかけて社内のセキュリティ ソリューションを構築および維持する必要があります。
