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2024-04-11 02:14:02
PVML は、AI を活用した安全なプラットフォームの一般提供を発表しました。 データ アクセスと800万ドル シード資金調達 NFX が主導し、FJ Labs と Gefen Capital が参加しています。
複雑さ、多様性、規模は組織によって異なりますが、データを処理するすべての企業はプライバシー リスクと闘っています。 へのアクセスを確保する 企業データ 脅威をもたらすだけでなく、機会も阻害します。 最も明らかなのは、 AI。 約 51% の企業では依然として AI の導入が限定的かまったく導入されておらず、56% がセキュリティとコンプライアンスが大きな障壁であると述べています。
PVML は、差分プライバシーと AI の 2 つの柱に基づいて、企業データへの安全なアクセスを民主化します。
「脅威を最小限に抑え、機会を一度に最大化するというのは、あまりにもうますぎるように聞こえますが、実際その通りです。私たちが当初対処したかった問題点は、データへのアクセスを合理化することでした。私たちは、データへのアクセスがいかに煩雑であるかを知った、私たち自身の経験に動機づけられました。最も洗練された企業であってもです。私たちは、もっと良い方法があるに違いないと考えました」と PVML の共同創設者兼 CEO の Shachar Schnapp 氏は述べています。
PVML は、複数のデータ ソース間での接続、アクセスの提供、プライバシーの保証を支援し、機密データからも生きた洞察を引き出します。 その基盤は、独自の差分プライバシー データ保護にあります。 Differential Privacy は、制御されたノイズを出力に追加することにより、データ駆動型システムにおいて最も強力なデータ保護を提供する数学的フレームワークです。 PVML は、Google、Apple、Microsoft などが独自の実装を通じて開拓したこの画期的なフレームワークへのアクセスを民主化しています。
「私たちは、組織がデータを移動することなく、すべてを 1 か所で可視化できるよう支援します。PVML は、データへのアクセス方法 (SQL、BI、API 経由) に関係なく、アクセス許可を保護し、制御します。しかし、私たちは考えました。なぜそこで終わるのでしょう? 私たちはさらに一歩前進しました。 PVML は、技術者以外のユーザーが複雑なデータにアクセスできるようにし、AI でデータを分析するための自然言語インターフェイスを提供します」と PVML の共同創設者兼 CTO の Rina Galperin 氏は述べています。
Galperin と Schnapp は、2022 年に PVML を共同設立しました。PVML は、差分プライバシーと高度な RAG (検索拡張生成) を組み合わせ、構造化データへの安全なだけでなく信頼できるアクセスを可能にし、非構造化データの追加サポートも提供します。 PVML は、企業データへの安全な生成 AI アクセスを固定することで、プライバシーを損なうことなく信頼性の高い回答を保証します。 このプラットフォームは、ID およびアクセス管理のワンストップ ショップとして動作することも、既存のものと統合することもできます。
- 2024 年 4 月 11 日午前 7 時 44 分 (IST) に公開
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