El uso del cifrado homomórfico en la capacitación modelo de Deepseek ofrece varios beneficios significativos, centrándose principalmente en una mayor seguridad y preservación de la privacidad. Aquí hay una explicación detallada de cómo el cifrado homomórfico beneficia a la capacitación del modelo de Deepseek:
1. Seguridad mejorada: el cifrado homomórfico permite que los cálculos se realicen directamente en datos encriptados sin la necesidad de descifrado. Esto significa que incluso si las partes no autorizadas obtienen acceso a los datos durante el procesamiento, no pueden explotarlos porque permanece encriptado durante todo el proceso. Para Deepseek, esto asegura que la información confidencial, como datos personales o patentados, siga siendo segura durante el entrenamiento del modelo, reduciendo el riesgo de violaciones de datos [1] [3].
2. Preservación de la privacidad: al habilitar los cálculos en los datos cifrados, el cifrado homomórfico asegura que se conserve la privacidad. Esto es particularmente importante cuando se trabaja con conjuntos de datos confidenciales, como registros médicos o información financiera. Deepseek puede capacitar modelos en dichos datos sin exponer la información subyacente, fomentando la confianza entre los usuarios y las partes interesadas [1] [4].
3. Compartir datos seguros: el cifrado homomórfico facilita el intercambio de datos seguros entre diferentes entidades. En entornos colaborativos, las organizaciones pueden contribuir con sus datos para mejorar el rendimiento del modelo sin comprometer la confidencialidad. Esta capacidad es crucial para Deepseek, ya que permite conjuntos de datos de capacitación más robustos y diversos mientras se mantiene la privacidad [3] [4].
4. Innovación y colaboración: la capacidad de entrenar modelos en datos encriptados utilizando cifrado homomórfico abre nuevas vías para la colaboración entre las industrias. Deepseek puede aprovechar los datos de múltiples fuentes para mejorar la precisión del modelo sin exponer información confidencial, lo que puede conducir a aplicaciones de aprendizaje automático más efectivo y seguro [4].
5. Eficiencia operativa: aunque el cifrado homomórfico introduce gastos generales computacionales, las herramientas y los marcos están evolucionando para hacerlo más accesible y eficiente. Esto significa que Deepseek puede centrarse en desarrollar modelos robustos al tiempo que depende del cifrado homomórfico para manejar los aspectos de seguridad, asegurando que se mantengan la privacidad y la utilidad [2] [4].
En resumen, el cifrado homomórfico es una herramienta poderosa para Deepseek, que permite procesos de capacitación de modelos seguros, privados y colaborativos. Asegura que los datos confidenciales permanezcan protegidos al tiempo que permiten la extracción de ideas valiosas, lo cual es esencial para desarrollar modelos AI avanzados.
Citas:
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek-hata-data-encryption-during-model-entrenamiento
[2] https://www.kdnuggets.com/end-to-ing-privacy-for-model-training-and-inference- with-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-fly-homomorfic-encryption
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-ofdeepseek-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