Chiffrement homomorphe complet : le Saint Graal de la protection de la vie privée en intelligence artificielle ?
Le chiffrement homomorphe complet ( FHE ), en tant que percée importante dans le domaine de la cryptographie, offre de nouvelles possibilités pour la protection de la vie privée dans les applications d'intelligence artificielle. Dans l'ère numérique actuelle, d'une part, nous apprécions la commodité des services de recommandation personnalisée, mais d'autre part, nous sommes de plus en plus préoccupés par la fuite de nos données personnelles. Le FHE pourrait peut-être résoudre cette contradiction, nous permettant de bénéficier de services sur mesure sans sacrifier notre vie privée.
L'émergence de l'intelligence artificielle en tant que service ( AIaaS ) permet aux utilisateurs ordinaires d'accéder à des modèles de réseaux neuronaux avancés. Cependant, l'AIaaS actuel sacrifie également la vie privée des utilisateurs en permettant aux serveurs d'accéder aux données d'entrée des utilisateurs. Avec l'adoption de réglementations sur la protection de la vie privée telles que le RGPD, nous devons développer des mécanismes de protection de la vie privée robustes dans le processus de l'AIaaS.
Le FHE fournit une solution aux problèmes de confidentialité des données dans le cloud computing. Il prend en charge des opérations telles que l'addition et la multiplication sur des données chiffrées, permettant au serveur d'effectuer des calculs sur des données chiffrées sans décryptage. Dans les réseaux de neurones profonds basés sur le FHE, les utilisateurs n'ont qu'à transmettre les données d'entrée chiffrées au serveur cloud, qui effectue des calculs homomorphiques sur les données chiffrées et renvoie les sorties chiffrées, garantissant que les données de l'utilisateur restent toujours au stade chiffré.
Le FHE a de vastes perspectives d'application dans plusieurs domaines tels que la publicité, la santé, l'exploration de données et la finance. Cependant, le FHE fait encore face à certaines limitations, telles que le support complexe de plusieurs utilisateurs, les coûts de calcul énormes et les opérations limitées. Néanmoins, certaines entreprises comme Zama, Privasee, Octra et Mind Network ont déjà commencé à explorer l'application du FHE dans le domaine de l'intelligence artificielle et des cryptomonnaies.
Bien que le chiffrement homomorphe complet (FHE) soit encore confronté à de nombreux défis dans les applications pratiques, il a le potentiel d'apporter des changements révolutionnaires dans le domaine de l'intelligence artificielle grâce aux avancées continues des algorithmes et du matériel, réalisant un équilibre entre protection de la vie privée et calcul efficace. À l'avenir, le FHE pourrait devenir une technologie clé pour construire des services d'IA sécurisés et respectueux de la vie privée.
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Ser_APY_2000
· Il y a 14h
Mais la fuite de la vie privée peut encore être résolue.
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BitcoinDaddy
· Il y a 14h
La protection de la vie privée, c'est quoi ? Les pigeons sont juste des pigeons.
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BlockchainFries
· Il y a 14h
Tout le monde parle de la vie privée, mais qui peut vraiment la protéger ?
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SerumSqueezer
· Il y a 14h
C'est tellement ennuyeux, je ne comprends pas s'il faut un mot de passe ou pas.
Chiffrement homomorphe complet : nouvelle percée dans la protection de la vie privée à l'ère de l'IA
Chiffrement homomorphe complet : le Saint Graal de la protection de la vie privée en intelligence artificielle ?
Le chiffrement homomorphe complet ( FHE ), en tant que percée importante dans le domaine de la cryptographie, offre de nouvelles possibilités pour la protection de la vie privée dans les applications d'intelligence artificielle. Dans l'ère numérique actuelle, d'une part, nous apprécions la commodité des services de recommandation personnalisée, mais d'autre part, nous sommes de plus en plus préoccupés par la fuite de nos données personnelles. Le FHE pourrait peut-être résoudre cette contradiction, nous permettant de bénéficier de services sur mesure sans sacrifier notre vie privée.
L'émergence de l'intelligence artificielle en tant que service ( AIaaS ) permet aux utilisateurs ordinaires d'accéder à des modèles de réseaux neuronaux avancés. Cependant, l'AIaaS actuel sacrifie également la vie privée des utilisateurs en permettant aux serveurs d'accéder aux données d'entrée des utilisateurs. Avec l'adoption de réglementations sur la protection de la vie privée telles que le RGPD, nous devons développer des mécanismes de protection de la vie privée robustes dans le processus de l'AIaaS.
Le FHE fournit une solution aux problèmes de confidentialité des données dans le cloud computing. Il prend en charge des opérations telles que l'addition et la multiplication sur des données chiffrées, permettant au serveur d'effectuer des calculs sur des données chiffrées sans décryptage. Dans les réseaux de neurones profonds basés sur le FHE, les utilisateurs n'ont qu'à transmettre les données d'entrée chiffrées au serveur cloud, qui effectue des calculs homomorphiques sur les données chiffrées et renvoie les sorties chiffrées, garantissant que les données de l'utilisateur restent toujours au stade chiffré.
Le FHE a de vastes perspectives d'application dans plusieurs domaines tels que la publicité, la santé, l'exploration de données et la finance. Cependant, le FHE fait encore face à certaines limitations, telles que le support complexe de plusieurs utilisateurs, les coûts de calcul énormes et les opérations limitées. Néanmoins, certaines entreprises comme Zama, Privasee, Octra et Mind Network ont déjà commencé à explorer l'application du FHE dans le domaine de l'intelligence artificielle et des cryptomonnaies.
Bien que le chiffrement homomorphe complet (FHE) soit encore confronté à de nombreux défis dans les applications pratiques, il a le potentiel d'apporter des changements révolutionnaires dans le domaine de l'intelligence artificielle grâce aux avancées continues des algorithmes et du matériel, réalisant un équilibre entre protection de la vie privée et calcul efficace. À l'avenir, le FHE pourrait devenir une technologie clé pour construire des services d'IA sécurisés et respectueux de la vie privée.