Homomorfiskās šifrēšanas izmantošana DeepSeek modeļa apmācībā piedāvā vairākas nozīmīgas priekšrocības, galvenokārt koncentrējoties uz uzlabotu drošību un privātuma saglabāšanu. Šeit ir detalizēts skaidrojums par to, kā homomorfā šifrēšana dod labumu DeepSeek modeļa apmācībai:
1. Uzlabota drošība: homomorfā šifrēšana ļauj aprēķinus veikt tieši šifrētos datos bez nepieciešamības atšifrēt. Tas nozīmē, ka pat tad, ja nesankcionētas puses apstrādes laikā iegūst piekļuvi datiem, tās nevar to izmantot, jo tās joprojām ir šifrētas visā procesā. DeepSeek tas nodrošina, ka sensitīva informācija, piemēram, personiski vai patentēti dati, joprojām ir droša modeļa apmācības laikā, samazinot datu pārkāpumu risku [1] [3].
2. Privātuma saglabāšana: ļaujot aprēķināt šifrētus datus, homomorfā šifrēšana nodrošina privātuma saglabāšanu. Tas ir īpaši svarīgi, strādājot ar sensitīvām datu kopām, piemēram, medicīnisko dokumentāciju vai finanšu informāciju. DeepSeek var apmācīt modeļus šādos datos, nekad nepakļaujot pamatinformāciju, veicinot uzticību lietotājiem un ieinteresētajām personām [1] [4].
3. Droša datu apmaiņa: Homomorfā šifrēšana atvieglo drošu datu apmaiņu starp dažādām entītijām. Sadarbības vidē organizācijas var ieguldīt savus datus, lai uzlabotu modeļa veiktspēju, neapdraudot konfidencialitāti. Šī spēja ir būtiska DeepSeek, jo tā ļauj veikt stabilākas un daudzveidīgākas apmācības datu kopas, vienlaikus saglabājot privātumu [3] [4].
4. Inovācijas un sadarbība: spēja apmācīt modeļus šifrētiem datiem, izmantojot homomorfu šifrēšanu, paver jaunas iespējas sadarbībai visās nozarēs. DeepSeek var izmantot datus no vairākiem avotiem, lai uzlabotu modeļa precizitāti, nepakļaujot sensitīvu informāciju, kas var izraisīt efektīvākas un drošākas mašīnmācīšanās lietojumprogrammas [4].
5. Darbības efektivitāte: lai arī homomorfā šifrēšana ievieš skaitļošanas pieskaitāmās izmaksas, rīki un ietvari attīstās, lai padarītu to pieejamāku un efektīvāku. Tas nozīmē, ka DeepSeek var koncentrēties uz stabilu modeļu izstrādi, vienlaikus paļaujoties uz homomorfu šifrēšanu, lai apstrādātu drošības aspektus, nodrošinot gan privātumu, gan lietderību [2] [4].
Rezumējot, homomorfā šifrēšana ir spēcīgs rīks DeepSeek, nodrošinot drošus, privātus un sadarbības modeļa apmācības procesus. Tas nodrošina, ka sensitīvie dati joprojām ir aizsargāti, vienlaikus ļaujot iegūt vērtīgu atziņu, kas ir būtisks progresīvu AI modeļu izstrādei.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.kdnuggets.com/end-to-end-privacy-for-model-training-and-inference-with-concrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-cryption-guide-secure-edge-ai/
.
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--and-ways-to-use-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomorphic-cryption
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomorphic-cryption-we-must-trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-depseek-integration