DeepSeek의 모델 교육에서 동종 암호화의 사용은 주로 보안 및 개인 정보 보호 보존에 중점을 둔 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다. Homomorphic 암호화가 DeepSeek의 모델 교육에 어떻게 도움이되는지에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.
1. 향상된 보안 : 동질성 암호화를 통해 암호 해독없이 암호화 된 데이터에서 계산을 직접 수행 할 수 있습니다. 이는 승인되지 않은 당사자가 처리 중에 데이터에 액세스하더라도 전체 프로세스에 걸쳐 암호화되어 있기 때문에이를 악용 할 수 없음을 의미합니다. DeepSeek의 경우 모델 교육 중에 개인 또는 독점 데이터와 같은 민감한 정보가 안전하여 데이터 유출의 위험을 줄입니다 [1] [3].
2. 개인 정보 보호 보존 : 암호화 된 데이터에 대한 계산을 활성화함으로써 동종 암호화는 개인 정보가 보존되도록합니다. 이는 의료 기록 또는 재무 정보와 같은 민감한 데이터 세트로 작업 할 때 특히 중요합니다. DeepSeek은 기본 정보를 노출시키지 않고 이러한 데이터에 대한 모델을 훈련시켜 사용자와 이해 관계자 간의 신뢰를 촉진 할 수 있습니다 [1] [4].
3. 보안 데이터 공유 : 동질성 암호화는 다른 엔티티간에 안전한 데이터 공유를 용이하게합니다. 공동 작업 환경에서 조직은 기밀성을 손상시키지 않고 모델 성능을 향상시키기 위해 데이터를 기여할 수 있습니다. 이 기능은 개인 정보를 유지하면서보다 강력하고 다양한 교육 데이터 세트를 허용하기 때문에 DeepSeek에게 중요합니다 [3] [4].
4. 혁신 및 협업 : 동종 암호화를 사용하여 암호화 된 데이터에 대한 모델을 훈련시키는 능력은 산업 전반의 협업을위한 새로운 길을 열어줍니다. DeepSeek은 여러 소스의 데이터를 활용하여 민감한 정보를 노출시키지 않고 모델 정확도를 향상시킬 수 있으며, 이는보다 효과적이고 안전한 기계 학습 애플리케이션으로 이어질 수 있습니다 [4].
5. 운영 효율성 : 동질성 암호화는 계산 오버 헤드를 도입하지만 도구와 프레임 워크가보다 접근 가능하고 효율적으로 만들기 위해 발전하고 있습니다. 이는 DeepSeek이 보안 측면을 처리하기 위해 동질성 암호화에 의존하면서 강력한 모델을 개발하는 데 집중할 수 있음을 의미합니다.
요약하면, Homomorphic 암호화는 Deepseek을위한 강력한 도구이며 안전하고 개인적이며 공동 작업 모델 교육 프로세스를 가능하게합니다. 민감한 데이터가 여전히 보호되지 않도록 유지하면서도 귀중한 통찰력의 추출을 허용하며, 이는 고급 AI 모델을 개발하는 데 필수적입니다.
인용 :
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek handle-data-cryption-during-model-training
[2] https://www.kdnuggets.com/end-to-end-privacy-for-model-training-nference-with-concrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-encryption-guide-secure-eded-ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-mencrypted-data-ly-homomomorphic-encryption
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-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