التشفير المتماثل بالكامل(FHE) كاختراق مهم في مجال التشفير، يفتح آفاق جديدة لحماية الخصوصية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. في عصر الرقمية اليوم، نحن نستمتع من جهة بوسائل الراحة التي توفرها خدمات التوصية الشخصية، ومن جهة أخرى نشعر بقلق متزايد بشأن تسرب الخصوصية. قد يكون FHE قادرًا على حل هذه التناقض، مما يسمح لنا بالاستمتاع بالخدمات المخصصة دون التضحية بالخصوصية.
أدى ظهور الذكاء الاصطناعي كخدمة ( AIaaS ) إلى تمكين المستخدمين العاديين من الوصول إلى نماذج الشبكات العصبية المتقدمة. ومع ذلك، فإن AIaaS الحالي، بينما يقدم الراحة، يضحي أيضًا بخصوصية المستخدمين، لأن الخوادم يمكنها الوصول إلى بيانات الإدخال الخاصة بالمستخدمين. مع ظهور لوائح حماية الخصوصية مثل GDPR، نحتاج بشكل عاجل إلى تطوير آليات قوية لحماية الخصوصية في عملية AIaaS.
يوفر FHE حلاً لمشكلة خصوصية البيانات في الحوسبة السحابية. يدعم إجراء عمليات مثل الجمع والضرب على النصوص المشفرة، مما يمكن الخادم من إجراء حسابات على البيانات المشفرة دون فك تشفيرها. في الشبكات العصبية العميقة المستندة إلى FHE، يحتاج المستخدم فقط إلى إرسال بيانات الإدخال المشفرة إلى الخادم السحابي، حيث يقوم الخادم بإجراء حسابات متماثلة على النصوص المشفرة وإرجاع المخرجات المشفرة، تظل بيانات المستخدم مشفرة طوال العملية.
التشفير المتماثل بالكامل لديه آفاق واسعة للتطبيق في مجالات متعددة مثل الإعلانات والرعاية الصحية واستخراج البيانات والتمويل. ومع ذلك، لا يزال التشفير المتماثل بالكامل يواجه بعض القيود، مثل دعم المستخدمين المتعددين المعقد، وارتفاع تكلفة الحساب، والعمليات المدعومة المحدودة. على الرغم من ذلك، بدأت بعض الشركات مثل Zama وPrivasee وOctra وMind Network في استكشاف تطبيقات التشفير المتماثل بالكامل في مجال الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.
على الرغم من أن التشفير المتماثل بالكامل لا يزال يواجه العديد من التحديات في التطبيقات العملية، إلا أن التقدم المستمر في الخوارزميات والأجهزة يوفر الأمل في إحداث تغييرات ثورية في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يحقق توازنًا بين حماية الخصوصية والحوسبة الفعالة. في المستقبل، قد يصبح التشفير المتماثل بالكامل تقنية رئيسية لبناء خدمات الذكاء الاصطناعي الآمنة والحمائية للخصوصية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 13
أعجبني
13
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
Ser_APY_2000
· منذ 17 س
يمكن حل تسرب الخصوصية!
شاهد النسخة الأصليةرد0
BitcoinDaddy
· منذ 17 س
ما هي حماية الخصوصية الحمقى هم الحمقى
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainFries
· منذ 17 س
من يتحدث عن الخصوصية طوال اليوم، من يستطيع حمايتها؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
SerumSqueezer
· منذ 17 س
أنا متضايق، لا أفهم، هل نحتاج إلى كلمة مرور أم لا؟
التشفير المتماثل بالكامل:突破 جديد في حماية الخصوصية في عصر الذكاء الاصطناعي
التشفير المتماثل بالكامل: الكأس المقدسة لحماية خصوصية الذكاء الاصطناعي؟
التشفير المتماثل بالكامل(FHE) كاختراق مهم في مجال التشفير، يفتح آفاق جديدة لحماية الخصوصية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. في عصر الرقمية اليوم، نحن نستمتع من جهة بوسائل الراحة التي توفرها خدمات التوصية الشخصية، ومن جهة أخرى نشعر بقلق متزايد بشأن تسرب الخصوصية. قد يكون FHE قادرًا على حل هذه التناقض، مما يسمح لنا بالاستمتاع بالخدمات المخصصة دون التضحية بالخصوصية.
أدى ظهور الذكاء الاصطناعي كخدمة ( AIaaS ) إلى تمكين المستخدمين العاديين من الوصول إلى نماذج الشبكات العصبية المتقدمة. ومع ذلك، فإن AIaaS الحالي، بينما يقدم الراحة، يضحي أيضًا بخصوصية المستخدمين، لأن الخوادم يمكنها الوصول إلى بيانات الإدخال الخاصة بالمستخدمين. مع ظهور لوائح حماية الخصوصية مثل GDPR، نحتاج بشكل عاجل إلى تطوير آليات قوية لحماية الخصوصية في عملية AIaaS.
يوفر FHE حلاً لمشكلة خصوصية البيانات في الحوسبة السحابية. يدعم إجراء عمليات مثل الجمع والضرب على النصوص المشفرة، مما يمكن الخادم من إجراء حسابات على البيانات المشفرة دون فك تشفيرها. في الشبكات العصبية العميقة المستندة إلى FHE، يحتاج المستخدم فقط إلى إرسال بيانات الإدخال المشفرة إلى الخادم السحابي، حيث يقوم الخادم بإجراء حسابات متماثلة على النصوص المشفرة وإرجاع المخرجات المشفرة، تظل بيانات المستخدم مشفرة طوال العملية.
التشفير المتماثل بالكامل لديه آفاق واسعة للتطبيق في مجالات متعددة مثل الإعلانات والرعاية الصحية واستخراج البيانات والتمويل. ومع ذلك، لا يزال التشفير المتماثل بالكامل يواجه بعض القيود، مثل دعم المستخدمين المتعددين المعقد، وارتفاع تكلفة الحساب، والعمليات المدعومة المحدودة. على الرغم من ذلك، بدأت بعض الشركات مثل Zama وPrivasee وOctra وMind Network في استكشاف تطبيقات التشفير المتماثل بالكامل في مجال الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.
على الرغم من أن التشفير المتماثل بالكامل لا يزال يواجه العديد من التحديات في التطبيقات العملية، إلا أن التقدم المستمر في الخوارزميات والأجهزة يوفر الأمل في إحداث تغييرات ثورية في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يحقق توازنًا بين حماية الخصوصية والحوسبة الفعالة. في المستقبل، قد يصبح التشفير المتماثل بالكامل تقنية رئيسية لبناء خدمات الذكاء الاصطناعي الآمنة والحمائية للخصوصية.