In un mondo in cui le aziende ricorrono sempre più a potenti modelli linguistici come ChatGPT, Gemini o Claude, le preoccupazioni riguardo alla sicurezza e alla tutela dei dati sensibili si moltiplicano. Cubig, startup sudcoreana specializzata in dati sintetici, ha risposto con eleganza e pragmatismo, presentando LLM Cápsula, un filtro di sicurezza per LLM progettato per preservare la privacy in modo intelligente e trasparente.

Fondata nel 2021 da Bae Ho e Jung Min‑chan, Cubig aveva già fatto parlare di sé per l’impiego di tecnologie di differential privacy durante la generazione di dati sintetici. Tali dati mantengono l’essenza degli originali, ma senza rivelare informazioni sensibili, mettendo in sicurezza processi di training e utilizzo in ambito AI.

LLM Cápsula si distingue non solo per filtrare i dati sensibili, ma per farlo con consapevolezza del contesto. È una soluzione che va oltre le limitazioni dei semplici filtri basati su regole, introducendo un modello LLM interno che comprende il linguaggio e riconosce le minacce in modo dinamico.

Il risultato? Un sistema che rileva, anonimizza e “sigilla” le informazioni sensibili prima che queste vengano elaborate da modelli esterni, trasformando la sicurezza da un ostacolo a una risorsa fluida e integrata.

Tra le caratteristiche che rendono LLM Cápsula particolarmente efficace c’è la velocità: la decrittazione avviene in appena 0,09 secondi, rendendo quasi impercettibile l’impatto sulle prestazioni dell’IA. Questo supera il pregiudizio comune secondo cui la sicurezza sia sempre un freno alla produttività.

Uno dei vantaggi più pratici è che le aziende non devono installare o ospitare modelli propri (come GPT o Gemini): basta utilizzare il gateway offerto da Cubig e sfruttare i modelli pubblici in modo protetto ed efficiente, riducendo costi e complessità infrastrutturale.

LSM Cápsula è particolarmente adatto a settori critici come finanza, sanità, diritti e pubblico, dove la compliance con le normative e la riservatezza dei dati sono fondamentali. Inoltre, può essere personalizzato per rilevare sia informazioni standard (ad es. numeri identificativi) sia frasi non strutturate o specifiche aziendali (termini interni, note strategiche, ecc.).

Cubig ha già ottenuto certificazioni rilevanti – come la GS e il riconoscimento come prodotto innovativo – sviluppando così una solida base tecnica e governativa.

La necessità di soluzioni come LLM Cápsula non è astratta: numerosi esempi dimostrano i rischi reali legati all’uso di LLM, soprattutto nel caso di RAG (Retrieval-Augmented Generation), dove modelli AI possono avere accesso diretto a dati sensibili. Anche sistemi costruiti in autonomia non garantiscono sicurezza piena: potrebbero includere backdoor o esporre i dati in caso di attacco

Di Fantasy