Cựu Cơ quan An ninh Quốc gia Hoa Kỳ, Google và Amazon Mọi người ở Dịch vụ Web bắt đầu phát triển Gretel giống Github để truy cập theo thời gian thực vào dữ liệu nhạy cảm. Quyền truy cập dữ liệu sẽ được cung cấp trên nền tảng mới, giống như quyền truy cập mã trên Github.
Khoảng sáu tháng trước, Cơ quan An ninh Quốc gia Hoa Kỳ (NSA), Google và Amazon Các kỹ sư cũ của Dịch vụ Web đã cùng nhau đưa ra một ý tưởng mới. Dữ liệu là tài sản quý giá trong việc giúp các nhà phát triển và kỹ sư tạo ra các tính năng và cải tiến mới. Tuy nhiên, dữ liệu thường nhạy cảm và nằm ngoài tầm với của các nhà phát triển. Loại dữ liệu này chỉ có thể được truy cập bằng các quyền đặc biệt và các quyền này có thể được hoàn thành. tuần có thể tìm.
Nền tảng mà các kỹ sư và nhà phát triển làm việc trên đó Gretelsẽ cho phép các nhà phát triển chia sẻ dữ liệu nhạy cảm trong thời gian thực. Được biết, các nhà phát triển thường không cần quyền truy cập đầy đủ vào khối dữ liệu người dùng mà chỉ cần một phần hoặc một mẫu để làm việc. Các nhà phát triển là có thật trong hầu hết các trường hợp. người dùng dữ liệu giống phải làm gì với dữ liệu nhìn thấy được.
Chia sẻ dữ liệu sẽ có GitHub
Alex Watson, một trong những người sáng lập nền tảng này, nói rằng nó bắt đầu bằng việc bảo mật việc chia sẻ dữ liệu. GitHub Watson, người đã chỉ ra rằng các trang web như . không nhắc nhở. Cùng với Watson, John Myers, Ali Golshan và Laszlo Bock đã nảy ra ý tưởng thành lập Gretel.
Watson hiện là nhà phát triển ẩn danh dữ liệu bộ của họ nói rằng họ đang làm việc trên phần mềm cho phép họ tự động kiểm soát nó. Dữ liệu nhân tạo này, được gọi là ‘dữ liệu tổng hợp’, sẽ trông và hoạt động giống như dữ liệu nhạy cảm thông thường của người dùng. Gretelsẽ sử dụng công nghệ học máy để phân loại tên, địa chỉ và dữ liệu nhận dạng khách hàng khác, đồng thời phân loại dữ liệu bằng nhiều thẻ nhất có thể.
Khi dữ liệu được dán nhãn, nó có thể được áp dụng cho các thỏa thuận truy cập. Sau đó, nền tảng sẽ triển khai quyền riêng tư theo tầng, một kỹ thuật được sử dụng để ẩn danh một lượng lớn dữ liệu để nó không bị ràng buộc với thông tin khách hàng. Watson nói rằng điều này được tạo ra bởi máy học. hoàn toàn giả mạo chỉ ra rằng sẽ có dữ liệu.
Sáng kiến này đã thu hút được sự chú ý và 3,5 triệu đô la đã thu thập một khoản quyên góp. Các nhà tài trợ bao gồm Greylock Partners, Moonshots Capital, Village Global và các nhà đầu tư khác.
