DynamoFL获1510万美元A轮融资，专注大模型数据隐私保护
专注于数据隐私领域的 DynamoFL 宣布完成 1510万美元 A轮融资。本轮融资由 Canapi Ventures 和 Nexus Venture Partners 领投，Formus Capital、Soma Capital 等机构参投。至此，DynamoFL累计融资额达 1930万美元。
资金用途与融资历程
公司表示，将利用本轮资金拓展新市场并扩大客户群。DynamoFL于2021年由 Vaikkunth Mugunthan 和 Christian Lau 联合创立。
核心技术：防止大模型敏感数据泄露
DynamoFL致力于开发专用软件，防止大型语言模型（LLM）泄露敏感数据，阻断训练集中的机密信息外泄。虽然大模型通过海量数据学习以回答用户问题，但数据集可能包含敏感或机密信息。该技术旨在确保模型输出不包含训练数据中的机密内容，在保障个人隐私的同时，将潜在数据泄露风险降至最低。
联邦学习方案：降本增效保安全
DynamoFL采用“联邦学习”方法，允许在不转移数据集至中央环境的前提下，直接在源系统上进行训练。此举既减少了数据传输成本，又提升了安全性，有助于降低语言模型的开发门槛。
该方案确保了AI系统在高度重视数据隐私的领域实现安全、合规及合乎道德的应用。目前，DynamoFL已与金融、电子、保险及汽车行业的多家企业展开合作。