Повністю гомоморфне шифрування: святий грааль захисту конфіденційності штучного інтелекту?
повністю гомоморфне шифрування(FHE) як важливий прорив у сфері шифрування, відкриває нові можливості для захисту приватності в застосуваннях штучного інтелекту. У сучасну цифрову епоху ми, з одного боку, насолоджуємося зручністю персоналізованих рекомендацій, а з іншого боку, все більше турбуємося про витік приватності. FHE, можливо, зможе вирішити цей конфлікт, дозволяючи нам насолоджуватися кастомізованими послугами без жертвування приватністю.
Поява штучного інтелекту як послуги ( AIaaS ) дозволила звичайним користувачам отримати доступ до передових нейронних мереж. Проте, сучасний AIaaS, забезпечуючи зручність, також жертвує конфіденційністю користувачів, оскільки сервери можуть отримувати доступ до введених даних користувачів. З появою регуляцій щодо захисту конфіденційності, таких як GDPR, нам терміново потрібно розробити потужні механізми захисту конфіденційності в процесі AIaaS.
FHE забезпечує рішення для проблеми конфіденційності даних у хмарних обчисленнях. Він підтримує виконання операцій, таких як додавання та множення над зашифрованими даними, що дозволяє серверам виконувати обчислення над зашифрованими даними без їх розшифровки. У глибоких нейронних мережах на основі FHE користувачеві потрібно лише передати зашифровані вхідні дані на хмарний сервер, сервер виконує гомоморфні обчислення над зашифрованими даними та повертає зашифровані виходи, при цьому дані користувача завжди залишаються у зашифрованому стані.
FHE має широкі перспективи застосування в таких сферах, як реклама, медицина, обробка даних, фінанси тощо. Проте FHE наразі стикається з певними обмеженнями, такими як складна підтримка кількох користувачів, величезні обчислювальні витрати та обмежена кількість підтримуваних операцій. Незважаючи на це, деякі компанії, такі як Zama, Privasee, Octra та Mind Network, вже почали досліджувати застосування FHE в галузі штучного інтелекту та шифрування.
Хоча FHE все ще стикається з численними викликами у практичному застосуванні, проте з постійним удосконаленням алгоритмів та апаратного забезпечення, він має потенціал стати революційною зміною у сфері штучного інтелекту, досягнувши балансу між захистом конфіденційності та ефективними обчисленнями. У майбутньому FHE може стати ключовою технологією для побудови безпечних і захищених AI-сервісів.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
13 лайків
Нагородити
13
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
Ser_APY_2000
· 12год тому
Шкода, що витік приватності можна вирішити.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BitcoinDaddy
· 12год тому
Приватний захист - це що? Невдахи є невдахи.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockchainFries
· 12год тому
Цілий день говоримо про приватність, а хто ж може її захистити?
Переглянути оригіналвідповісти на0
SerumSqueezer
· 12год тому
Так набридло, не розумію, чи потрібен пароль, чи ні.
повністю гомоморфне шифрування：новий прорив у захисті приватності в еру ІІ
Повністю гомоморфне шифрування: святий грааль захисту конфіденційності штучного інтелекту?
повністю гомоморфне шифрування(FHE) як важливий прорив у сфері шифрування, відкриває нові можливості для захисту приватності в застосуваннях штучного інтелекту. У сучасну цифрову епоху ми, з одного боку, насолоджуємося зручністю персоналізованих рекомендацій, а з іншого боку, все більше турбуємося про витік приватності. FHE, можливо, зможе вирішити цей конфлікт, дозволяючи нам насолоджуватися кастомізованими послугами без жертвування приватністю.
Поява штучного інтелекту як послуги ( AIaaS ) дозволила звичайним користувачам отримати доступ до передових нейронних мереж. Проте, сучасний AIaaS, забезпечуючи зручність, також жертвує конфіденційністю користувачів, оскільки сервери можуть отримувати доступ до введених даних користувачів. З появою регуляцій щодо захисту конфіденційності, таких як GDPR, нам терміново потрібно розробити потужні механізми захисту конфіденційності в процесі AIaaS.
FHE забезпечує рішення для проблеми конфіденційності даних у хмарних обчисленнях. Він підтримує виконання операцій, таких як додавання та множення над зашифрованими даними, що дозволяє серверам виконувати обчислення над зашифрованими даними без їх розшифровки. У глибоких нейронних мережах на основі FHE користувачеві потрібно лише передати зашифровані вхідні дані на хмарний сервер, сервер виконує гомоморфні обчислення над зашифрованими даними та повертає зашифровані виходи, при цьому дані користувача завжди залишаються у зашифрованому стані.
FHE має широкі перспективи застосування в таких сферах, як реклама, медицина, обробка даних, фінанси тощо. Проте FHE наразі стикається з певними обмеженнями, такими як складна підтримка кількох користувачів, величезні обчислювальні витрати та обмежена кількість підтримуваних операцій. Незважаючи на це, деякі компанії, такі як Zama, Privasee, Octra та Mind Network, вже почали досліджувати застосування FHE в галузі штучного інтелекту та шифрування.
Хоча FHE все ще стикається з численними викликами у практичному застосуванні, проте з постійним удосконаленням алгоритмів та апаратного забезпечення, він має потенціал стати революційною зміною у сфері штучного інтелекту, досягнувши балансу між захистом конфіденційності та ефективними обчисленнями. У майбутньому FHE може стати ключовою технологією для побудови безпечних і захищених AI-сервісів.