Aquí se describen situaciones concretas: mesas de riesgo que necesitan seguir puntuando solicitudes sin exponer los historiales de crédito, y equipos de derivados que valoran posiciones mientras protegen la lógica interna de sus modelos frente a la computación cuántica.
Qué cambia cuando la inferencia se ejecuta sobre datos cifrados y por qué el pipeline de scoring bancario no puede seguir descifrando en memoria. Repasa ML-KEM y ML-DSA con coste real en producción.
Firma de órdenes, verificación de contrapartes y libros de órdenes. Qué componentes migrar primero en una mesa de negociación y cómo convivir con esquemas híbridos durante la transición.
Latencias, consumo de CPU y orden de envío de órdenes filtran señales de trading. Técnicas de mitigación con ruido controlado, enclaves y rotación de parámetros del modelo.
Si necesitas aterrizar esto en un caso concreto, revisa también los escenarios por tipo de operación o escríbenos a info@evisa-sa.com.
La diferencia no está en sumar otra capa de cifrado, sino en cómo se combina la inferencia del modelo con esquemas postcuánticos sin frenar la decisión. Estas son las razones que aparecen una y otra vez cuando comparamos con alternativas.
El modelo puntúa sobre representaciones cifradas. El historial de crédito y las señales de morosidad nunca se descifran en memoria durante el scoring, así que un volcado de proceso no expone la cartera.
Convivimos ML-KEM y ML-DSA con las primitivas actuales hasta que la normativa y vuestros proveedores permitan cortar. No obliga a reescribir las mesas de derivados de golpe.
El cifrado clásico no cubre latencias ni consumo energético. Añadimos ruido controlado en tiempos de ejecución y aislamiento por enclaves para que la estrategia algorítmica no se reconstruya desde fuera.
Publicamos el coste real del encapsulado y la verificación de firmas en scoring en tiempo real. Si el presupuesto de milisegundos no cuadra, se ajusta el circuito antes de desplegar.