L'uso della crittografia omomorfa nella formazione modello di DeepSeek offre diversi vantaggi significativi, concentrandosi principalmente sulla maggiore sicurezza e conservazione della privacy. Ecco una spiegazione dettagliata di come la crittografia omomorfica avvantaggia la formazione del modello di DeepSeek:
1. Sicurezza avanzata: la crittografia omomorfica consente di eseguire i calcoli direttamente su dati crittografati senza la necessità di decrittografia. Ciò significa che anche se le parti non autorizzate ottengono l'accesso ai dati durante l'elaborazione, non possono sfruttarli perché rimane crittografato durante l'intero processo. Per DeepSeek, ciò garantisce che informazioni sensibili, come i dati personali o proprietari, rimangono sicuri durante la formazione del modello, riducendo il rischio di violazioni dei dati [1] [3].
2. Preservazione della privacy: abilitando i calcoli sui dati crittografati, la crittografia omomorfica garantisce che la privacy sia preservata. Ciò è particolarmente importante quando si lavora con set di dati sensibili, come cartelle cliniche o informazioni finanziarie. DeepSeek può formare modelli su tali dati senza mai esporre le informazioni sottostanti, promuovendo la fiducia tra utenti e parti interessate [1] [4].
3. Sareggia la condivisione dei dati: la crittografia omomorfica facilita la condivisione dei dati sicura tra entità diverse. In ambienti collaborativi, le organizzazioni possono contribuire con i loro dati per migliorare le prestazioni del modello senza compromettere la riservatezza. Questa capacità è cruciale per DeepSeek, in quanto consente set di dati di formazione più robusti e diversi, mantenendo la privacy [3] [4].
4. Innovazione e collaborazione: la capacità di formare modelli su dati crittografati utilizzando la crittografia omomorfica apre nuove strade per la collaborazione tra le industrie. DeepSeek può sfruttare i dati da più fonti per migliorare l'accuratezza del modello senza esporre informazioni sensibili, che possono portare a applicazioni di apprendimento automatico più efficaci e sicure [4].
5. Efficienza operativa: sebbene la crittografia omomorfica introduca spese generali computazionali, strumenti e framework si stanno evolvendo per renderlo più accessibile ed efficiente. Ciò significa che DeepSeek può concentrarsi sullo sviluppo di modelli robusti facendo affidamento sulla crittografia omomorfica per gestire gli aspetti della sicurezza, garantendo che vengano mantenute sia la privacy che l'utilità [2] [4].
In sintesi, la crittografia omomorfica è un potente strumento per DeepSeek, consentendo processi di formazione modello sicuri, privati e collaborativi. Garantisce che i dati sensibili rimangono protetti pur consentendo l'estrazione di preziose intuizioni, che è essenziale per lo sviluppo di modelli AI avanzati.
Citazioni:
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek-hata-encryption-during-model-training
[2] https://www.kdnuggets.com/end-to-end-privacy-for-model-training-and-inference-with-concrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-entryption-guide-secure-edge-edge-ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-cripted-data-ly-homomorphic-entryption
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-res-ways-to-use-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomorphic-entryption
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomorphic-entryption-we-must-trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration