encriptación completamente homomórfica: ¿el santo grial de la protección de la privacidad en la inteligencia artificial?
La encriptación completamente homomórfica ( FHE ), como un importante avance en el campo de la criptografía, está ofreciendo nuevas posibilidades para la protección de la privacidad en las aplicaciones de inteligencia artificial. En la era digital actual, por un lado disfrutamos de la conveniencia de los servicios de recomendación personalizados, y por otro lado, estamos cada vez más preocupados por la filtración de datos personales. FHE podría resolver esta contradicción, permitiéndonos disfrutar de servicios personalizados sin sacrificar la privacidad.
El auge de la inteligencia artificial como servicio ( AIaaS ) ha permitido a los usuarios comunes acceder a modelos avanzados de redes neuronales. Sin embargo, el actual AIaaS sacrifica la privacidad del usuario al permitir que los servidores accedan a los datos de entrada de los usuarios. Con la llegada de regulaciones de protección de la privacidad como el GDPR, es urgente desarrollar mecanismos de protección de la privacidad robustos en el proceso de AIaaS.
FHE proporciona una solución a los problemas de privacidad de datos en la computación en la nube. Soporta operaciones como suma y multiplicación sobre datos cifrados, lo que permite que el servidor realice cálculos sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. En redes neuronales profundas basadas en FHE, el usuario solo necesita transmitir los datos de entrada encriptados al servidor en la nube, el servidor realiza cálculos homomórficos sobre el cifrado y devuelve la salida encriptada, manteniendo los datos del usuario en estado cifrado durante todo el proceso.
La FHE tiene amplias perspectivas de aplicación en varios campos como la publicidad, la medicina, la minería de datos y las finanzas. Sin embargo, la FHE todavía enfrenta algunas limitaciones, como el complejo soporte para múltiples usuarios, los enormes costos computacionales y las operaciones limitadas soportadas. A pesar de esto, algunas empresas como Zama, Privasee, Octra y Mind Network ya han comenzado a explorar la aplicación de la FHE en el campo de la inteligencia artificial y la encriptación.
Aunque el FHE todavía enfrenta varios desafíos en aplicaciones prácticas, con el continuo avance de los algoritmos y el hardware, se espera que traiga cambios revolucionarios al campo de la inteligencia artificial, logrando un equilibrio entre la protección de la privacidad y el cálculo eficiente. En el futuro, el FHE podría convertirse en la tecnología clave para construir servicios de IA seguros y que protejan la privacidad.
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Ser_APY_2000
· hace12h
¿Se puede solucionar la filtración de privacidad?
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BitcoinDaddy
· hace12h
¿Qué es la protección de la privacidad? tontos son tontos.
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BlockchainFries
· hace12h
Todo el día hablando de privacidad, ¿quién puede protegerla realmente?
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SerumSqueezer
· hace12h
Estoy tan molesto, no entiendo si se necesita contraseña o no.
encriptación completamente homomórfica: un nuevo avance en la protección de la privacidad en la era de la IA
encriptación completamente homomórfica: ¿el santo grial de la protección de la privacidad en la inteligencia artificial?
La encriptación completamente homomórfica ( FHE ), como un importante avance en el campo de la criptografía, está ofreciendo nuevas posibilidades para la protección de la privacidad en las aplicaciones de inteligencia artificial. En la era digital actual, por un lado disfrutamos de la conveniencia de los servicios de recomendación personalizados, y por otro lado, estamos cada vez más preocupados por la filtración de datos personales. FHE podría resolver esta contradicción, permitiéndonos disfrutar de servicios personalizados sin sacrificar la privacidad.
El auge de la inteligencia artificial como servicio ( AIaaS ) ha permitido a los usuarios comunes acceder a modelos avanzados de redes neuronales. Sin embargo, el actual AIaaS sacrifica la privacidad del usuario al permitir que los servidores accedan a los datos de entrada de los usuarios. Con la llegada de regulaciones de protección de la privacidad como el GDPR, es urgente desarrollar mecanismos de protección de la privacidad robustos en el proceso de AIaaS.
FHE proporciona una solución a los problemas de privacidad de datos en la computación en la nube. Soporta operaciones como suma y multiplicación sobre datos cifrados, lo que permite que el servidor realice cálculos sobre datos encriptados sin necesidad de desencriptarlos. En redes neuronales profundas basadas en FHE, el usuario solo necesita transmitir los datos de entrada encriptados al servidor en la nube, el servidor realiza cálculos homomórficos sobre el cifrado y devuelve la salida encriptada, manteniendo los datos del usuario en estado cifrado durante todo el proceso.
La FHE tiene amplias perspectivas de aplicación en varios campos como la publicidad, la medicina, la minería de datos y las finanzas. Sin embargo, la FHE todavía enfrenta algunas limitaciones, como el complejo soporte para múltiples usuarios, los enormes costos computacionales y las operaciones limitadas soportadas. A pesar de esto, algunas empresas como Zama, Privasee, Octra y Mind Network ya han comenzado a explorar la aplicación de la FHE en el campo de la inteligencia artificial y la encriptación.
Aunque el FHE todavía enfrenta varios desafíos en aplicaciones prácticas, con el continuo avance de los algoritmos y el hardware, se espera que traiga cambios revolucionarios al campo de la inteligencia artificial, logrando un equilibrio entre la protección de la privacidad y el cálculo eficiente. En el futuro, el FHE podría convertirse en la tecnología clave para construir servicios de IA seguros y que protejan la privacidad.