Skyflow se presenta como una solución innovadora en el ámbito de la privacidad y seguridad de datos, ofreciendo una bóveda de privacidad de datos que permite aislar, proteger y gobernar la información sensible en cualquier aplicación, dato o modelo de lenguaje grande (LLM). Con una arquitectura de bóveda de confianza cero, Skyflow facilita la implementación rápida y eficiente, reduciendo significativamente el costo total de propiedad. Esta plataforma está diseñada para tratar la información personal identificable (PII) de manera diferente, permitiendo a las organizaciones proteger los datos sensibles mientras mantienen su usabilidad para casos de uso como soporte, análisis y marketing.
Skyflow ofrece una protección integral de PII, gobernando el flujo de datos sensibles a través de toda la pila tecnológica con políticas globales y controles de acceso granulares. Los datos se mantienen cifrados en reposo, en tránsito y en memoria, asegurando un alto nivel de seguridad. Además, su cifrado polimórfico permite proteger la privacidad de los datos sin sacrificar su usabilidad, beneficiando a equipos distribuidos como ciencia de datos, marketing y servicio al cliente.
La plataforma también se enfoca en la protección de pagos, eliminando los datos PCI del entorno del usuario y modernizando la pila de pagos para disminuir el fraude y controlar los datos de pago. En el contexto de los LLM, Skyflow identifica y redacta información sensible y propiedad intelectual durante la recopilación, entrenamiento, ajuste fino e inferencia de datos, asegurando la privacidad y seguridad en cada etapa.
Skyflow simplifica el cumplimiento de las leyes de residencia de datos globales, permitiendo a las organizaciones recopilar, gestionar y almacenar datos regulados mientras cumplen con normativas como GDPR, DCIA, LGPD, PDPA, DPDP y PIPL. Como tejido de privacidad en la pila tecnológica, Skyflow protege, gobierna y utiliza datos sensibles en toda la organización, ofreciendo detección de PII en LLM, cifrado polimórfico, gobernanza, seguridad en la inferencia de LLM, flujos de trabajo seguros y tokenización para eliminar el impacto de una violación de datos.
