Máxima privacidad
Multibiométrico
Algoritmos biométricos de huella dactilar, iris y facial.
Varias plataformas
Disponible para cloud computing, Edge computing, en servidores centralizados u on-device / sistemas embebidos.
Integración
Algoritmos diseñados para su sencilla integración y uso por parte de cualquier software.
La biometría 100% compatible con la protección de datos
Las políticas de protección de datos están restringiendo cada vez más el recabar y disponer de información personal, necesaria, por otra parte, para acceder a múltiples servicios. Y los datos biométricos de las personas están calificados en la ley europea de protección de datos, la GDPR, la más restrictiva a nivel mundial, como datos de categoría sensible o especial. Y de manera similar en las normativas de EE.UU. (HIPAA, BIPA, CCPA), y en menor medida en otros países.
Verázial ID Core son los algoritmos biométricos necesarios para poder utilizar soluciones biométricas sin restricciones y completo cumplimiento de las leyes de protección de datos. Diferentes dispositivos pueden almacenar información de los usuarios de forma cifrada y anonimizada, y utilizando técnicas de machine learning se identifica sin manejar datos biométricos asociados a personas, sino datos anonimizados.
Encriptación homomórfica
Anonimización
Federated Learning
Apoyado por la más importante entidad de I+D
El alcance de los resultados perseguidos por Verázial ID Core, así como el alto nivel tecnológico de VERAZIAL LABS en su ejecución, han sido reconocidos por el CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación), la entidad española más importante de apoyo a la I+D, con la concesión de una ayuda en el marco de un proyecto PID bajo el nombre “SIGUIENTE GENERACIÓN DE IDENTIFICACIÓN BIOMÉTRICA: MÁXIMA SEGURIDAD Y PRIVACIDAD MEDIANTE ENCRIPTACIÓN HOMOMÓRFICA, ANONIMIZACIÓN E IA DESCENTRALIZADA” y su acrónimo “PRIVACY BIOMETRICS”.
El proyecto tiene un presupuesto total de 695.000 € de los que 591.000 € son aportados por CDTI en forma de préstamo preferencial con fondos europeos FEDER.
Disponible en 2027
Fase 1
hasta 31/03/2026
Investigación, implementación y pruebas de funcionamiento de los algoritmos homomórficos y de anonimización y modelos de machine learning orientados a la biometría
Fase 2
hasta 31/05/2027
Optimización de los algoritmos de encriptación FHE, de los modelos de machine learning para la identificación biométrica, y de anonimización. Implementación de Federated Learning en una arquitectura descentralizada. Certificaciones NIST e IEEE 2410.
Pruebas de funcionamiento finales, validaciones, certificación de modelos y algoritmos, y despliegue y paso a producción.
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