VAST Data lanza DataEnclave para usar modelos de IA sobre datos que no salen de casa
La arquitectura se apoya en computación confidencial y atestación criptográfica: la empresa conserva las claves de sus datos y el proveedor las de sus pesos.
VAST Data ha presentado DataEnclave, una arquitectura con la que pretende que una empresa use modelos de terceros sobre información sensible sin entregar el control de esos datos, y que el dueño del modelo no tenga que soltar sus pesos. El anuncio es del 22 de septiembre y llega como una capacidad dentro de su VAST AI Operating System.
El problema de fondo es viejo y conocido por cualquiera que haya tenido que integrar un servicio SaaS en un entorno regulado. Si los datos viajan a la nube del proveedor, cruzan redes externas, pasan por infraestructura de otra organización y acaban en manos de más sistemas, conexiones y operadores de los que uno puede auditar. El modelo más capaz suele llegar además como servicio, porque es la forma más simple que tiene su creador de distribuirlo y protegerlo. Al final, quien responde ante el regulador si algo se filtra es la empresa que envió los datos.
De ahí que muchas organizaciones acaben en una estrategia mixta. Alon Horev, CTO y cofundador de VAST Data, lo resume así: "Naturalmente, muchas organizaciones están adoptando una estrategia híbrida. Algunas aplicaciones y conjuntos de datos pueden ir a la nube, mientras que otros tienen que permanecer en las instalaciones, a veces incluso en el edificio, o en el país". Horev también apunta al límite práctico de las promesas de anonimización: "Incluso si hoy le pides al modelo que ofusque una conversación o que elimine los datos personales, es difícil tener un 100% de confianza de que eso haya ocurrido".
Cómo se reparten las llaves
El cifrado en reposo y en tránsito protege los datos mientras están guardados o en movimiento, pero no cuando se están procesando. La computación confidencial cubre ese hueco con un enclave aislado por hardware: datos y pesos permanecen cifrados hasta que se liberan a una carga de trabajo aprobada. La atestación criptográfica verifica el hardware, la máquina virtual, el software y la configuración que piden acceso antes de soltar las claves.
El detalle interesante es el reparto. El proveedor del modelo cifra su modelo con la clave pública de una máquina virtual confidencial concreta; solo la clave privada correspondiente a esa VM puede descifrarlo dentro de memoria protegida. La empresa puede ejecutar el modelo sin ver los pesos. Cada lado mantiene el control de sus propias claves y el operador de la infraestructura no tiene ninguna de las dos mientras el trabajo corre.
VAST sostiene que esto importará aún más cuando los agentes tomen decisiones con menos intervención humana. "Este mundo de la IA agéntica va muy rápido, y tenemos que limitar lo que un agente puede ver y hacer", dice Horev.
Lo que no hay es una demo ni cifras: ni latencia, ni sobrecoste del enclave, ni la lista de proveedores de modelos dispuestos a operar bajo estas reglas. VAST viene del almacenamiento y la gestión de datos, no de los laboratorios que entrenan modelos, y su apuesta es colocarse en medio del reparto de confianza. Que funcione dependerá de si los dueños de los modelos aceptan que sus pesos vivan cifrados en infraestructura ajena.
