Deepseekのモデルトレーニングにおける同性愛暗号の使用は、主にセキュリティとプライバシーの保存の強化に焦点を当てたいくつかの重要な利点を提供します。ここでは、同型暗号化がDeepSeekのモデルトレーニングにどのように役立つかについての詳細な説明を示します。
1。セキュリティの強化：同音異常暗号化により、復号化を必要とせずに暗号化されたデータで計算を直接実行できます。これは、不正な関係者が処理中にデータにアクセスできる場合でも、プロセス全体を通して暗号化されたままであるため、それを悪用できないことを意味します。 DeepSeekの場合、これにより、個人や独自のデータなどの機密情報がモデルトレーニング中に安全なままであり、データ侵害のリスクを軽減することが保証されます[1] [3]。
2。プライバシーの保存：暗号化されたデータの計算を有効にすることにより、同型暗号化により、プライバシーが保存されます。これは、医療記録や財務情報など、機密性の高いデータセットを操作する場合に特に重要です。 Deepseekは、基礎となる情報を公開することなく、このようなデータのモデルをトレーニングし、ユーザーと利害関係者間の信頼を促進できます[1] [4]。
3.安全なデータ共有：同種暗号化は、異なるエンティティ間の安全なデータ共有を容易にします。共同環境では、組織はデータを提供して、機密性を損なうことなくモデルのパフォーマンスを向上させることができます。この機能は、プライバシーを維持しながらより堅牢で多様なトレーニングデータセットを可能にするため、DeepSeekにとって重要です[3] [4]。
4。イノベーションとコラボレーション：同型暗号化を使用して暗号化されたデータでモデルをトレーニングする機能は、業界全体のコラボレーションのための新しい道を開きます。 DeepSeekは、複数のソースからのデータを活用して、機密情報を公開することなくモデルの精度を向上させることができます。これにより、より効果的で安全な機械学習アプリケーションにつながる可能性があります[4]。
5.運用効率：同種暗号化は計算オーバーヘッドを導入しますが、ツールとフレームワークは進化して、よりアクセスしやすく効率的になります。これは、DeepSeekがセキュリティの側面を処理するための準同型暗号化に依存しながら、堅牢なモデルの開発に焦点を合わせ、プライバシーとユーティリティの両方が維持されることを意味します[2] [4]。
要約すると、同型暗号化は、DeepSeekの強力なツールであり、安全でプライベート、共同モデルのトレーニングプロセスを可能にします。高度なAIモデルの開発に不可欠な貴重な洞察の抽出を可能にしながら、機密データが保護されたままであることが保証されます。
引用：
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek handle-data-encryption-during-model-training
[2] https://www.kdnuggets.com/end-to-end-privacy-for-model-training-inference-concrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-encryption-guide-secure-edge-ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-encrypted-data-fuld-homomorphic-encryption
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-ned-ways-to-use-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomorphic-encryption
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomorphic-encryption-we-must-trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration