fully homomorphic encryption: Terobosan baru dalam perlindungan privasi di era AI

robot
Pembuatan abstrak sedang berlangsung

Fully homomorphic encryption: Cawan perlindungan privasi kecerdasan buatan?

fully homomorphic encryption(FHE) sebagai terobosan penting di bidang kriptografi, sedang membawa kemungkinan baru untuk perlindungan privasi dalam aplikasi kecerdasan buatan. Di era digital saat ini, kita di satu sisi menikmati kenyamanan layanan rekomendasi yang dipersonalisasi, di sisi lain semakin khawatir tentang kebocoran privasi. FHE mungkin dapat menyelesaikan kontradiksi ini, memungkinkan kita menikmati layanan yang disesuaikan tanpa mengorbankan privasi.

Mengapa disebut enkripsi homomorphic sepenuhnya (FHE) adalah Grail berikutnya untuk kecerdasan buatan?

Kebangkitan Kecerdasan Buatan sebagai Layanan ( AIaaS ) memungkinkan pengguna biasa untuk mengakses model jaringan saraf yang canggih. Namun, saat ini AIaaS memberikan kenyamanan tetapi juga mengorbankan privasi pengguna, karena server dapat mengakses data input pengguna. Dengan munculnya regulasi perlindungan privasi seperti GDPR, kita sangat membutuhkan pengembangan mekanisme perlindungan privasi yang kuat dalam proses AIaaS.

Mengapa dikatakan bahwa Enkripsi Homomorphic Penuh (FHE) adalah suci berikutnya bagi kecerdasan buatan?

FHE menyediakan solusi untuk masalah privasi data dalam komputasi awan. Ini mendukung operasi seperti penjumlahan dan perkalian pada ciphertext, sehingga server dapat melakukan perhitungan pada data terenkripsi tanpa mendekripsinya. Dalam jaringan saraf dalam berbasis FHE, pengguna hanya perlu mengirimkan data input terenkripsi ke server awan, server melakukan perhitungan homomorfik pada ciphertext dan mengembalikan output terenkripsi, selama seluruh proses data pengguna tetap dalam keadaan terenkripsi.

Mengapa dikatakan bahwa enkripsi homomorphic sepenuhnya (FHE) adalah piala suci berikutnya untuk kecerdasan buatan?

FHE memiliki prospek aplikasi yang luas di berbagai bidang seperti periklanan, kesehatan, penambangan data, dan keuangan. Namun, FHE saat ini masih menghadapi beberapa batasan, seperti dukungan multi-pengguna yang kompleks, beban komputasi yang besar, dan operasi yang didukung terbatas. Meskipun demikian, beberapa perusahaan seperti Zama, Privasee, Octra, dan Mind Network telah mulai mengeksplorasi aplikasi FHE di bidang kecerdasan buatan dan enkripsi.

Mengapa dikatakan bahwa Enkripsi Homomorphic Penuh (FHE) adalah Grail Suci berikutnya untuk Kecerdasan Buatan?

Mengapa dikatakan bahwa enkripsi homomorphic sepenuhnya (FHE) adalah piala suci berikutnya untuk kecerdasan buatan?

Meskipun FHE masih menghadapi banyak tantangan dalam aplikasi praktis, dengan kemajuan algoritma dan perangkat keras yang terus berlanjut, ia diharapkan dapat membawa perubahan revolusioner di bidang kecerdasan buatan, mencapai keseimbangan antara perlindungan privasi dan perhitungan yang efisien. Di masa depan, FHE mungkin menjadi teknologi kunci dalam membangun layanan AI yang aman dan melindungi privasi.

Mengapa dikatakan bahwa Enkripsi Homomorphic Penuh (FHE) adalah cawan suci berikutnya untuk kecerdasan buatan?

FHE-4.55%
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • 4
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
Ser_APY_2000vip
· 7jam yang lalu
Bahaya kebocoran privasi masih bisa diselesaikan ya
Lihat AsliBalas0
BitcoinDaddyvip
· 7jam yang lalu
Perlindungan privasi itu apa, suckers ya tetap suckers.
Lihat AsliBalas0
BlockchainFriesvip
· 7jam yang lalu
Sepanjang hari membicarakan privasi, siapa yang bisa melindunginya?
Lihat AsliBalas0
SerumSqueezervip
· 7jam yang lalu
Sangat mengganggu, tidak mengerti apakah perlu kata sandi atau tidak.
Lihat AsliBalas0
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)