Homomorfinio šifravimo naudojimas „Deepseek“ modelio mokymuose siūlo keletą reikšmingų privalumų, daugiausia dėmesio skiriant sustiprintam saugumui ir privatumo išsaugojimui. Čia pateiktas išsamus paaiškinimas, kaip homomorfinis šifravimas suteikia naudos „Deepseek“ modelio mokymui:
1. Patobulintas saugumas: Homomorfinis šifravimas leidžia skaičiavimus atlikti tiesiogiai užšifruotuose duomenimis, nereikalaujant iššifravimo. Tai reiškia, kad net jei neteisėtos šalys gauna prieigą prie duomenų apdorojimo metu, jos negali jų išnaudoti, nes ji išlieka šifruojama visame procese. „Deepseek“ tai užtikrina, kad modelio mokymo metu yra saugi neskelbtina informacija, tokia kaip asmeniniai ar patentuoti duomenys, mažinant duomenų pažeidimų riziką [1] [3].
2. Privatumo išsaugojimas: Įjungdamas užšifruotų duomenų skaičiavimus, homomorfinis šifravimas užtikrina, kad privatumas būtų išsaugotas. Tai ypač svarbu dirbant su jautriais duomenų rinkiniais, tokiais kaip medicinos įrašai ar finansinė informacija. „Deepseek“ gali mokyti tokių duomenų modelius, niekada neatskleisdamas pagrindinės informacijos, skatindamas vartotojų ir suinteresuotųjų šalių pasitikėjimą [1] [4].
3. Saugus duomenų dalijimasis: homomorfinis šifravimas palengvina saugų duomenų dalijimąsi skirtingais subjektais. Bendradarbiavimo aplinkoje organizacijos gali prisidėti prie savo duomenų, siekdamos pagerinti modelio veiklą, nepakenkiant konfidencialumui. Ši galimybė yra labai svarbi „Deepseee“, nes tai leidžia atlikti tvirtesnius ir įvairius mokymo duomenų rinkinius, išlaikant privatumą [3] [4].
4. Inovacijos ir bendradarbiavimas: gebėjimas treniruoti užšifruotų duomenų modelius naudojant homomorfinį šifravimą atveria naujas galimybes bendradarbiauti įvairiose pramonės šakose. „Deepseek“ gali panaudoti duomenis iš kelių šaltinių, kad pagerintų modelio tikslumą, neatskleidžiant neskelbtinos informacijos, o tai gali sukelti veiksmingesnes ir saugesnes mašininio mokymosi programas [4].
5. Operatyvinis efektyvumas: Nors homomorfinis šifravimas pristato skaičiavimo pridėtines išlaidas, įrankiai ir sistemos vystosi, kad jis būtų prieinamesnis ir efektyvesnis. Tai reiškia, kad „Deepseek“ gali sutelkti dėmesį į tvirtų modelių kūrimą, tuo pačiu pasikliaudamas homomorfiniu šifravimu, kad galėtų tvarkyti saugumo aspektus, užtikrinant, kad būtų išlaikytas tiek privatumas, tiek naudingumas [2] [4].
Apibendrinant galima pasakyti, kad homomorfinis šifravimas yra galingas įrankis, skirtas „Deepseee“, įgalinanti saugius, privačius ir bendradarbiavimo modelio mokymo procesus. Tai užtikrina, kad neskelbtini duomenys išlieka apsaugoti, kartu leidžiant išgauti vertingas įžvalgas, o tai yra būtina kuriant patobulintus AI modelius.
Citatos:
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek-handle-data-cryption-during-model-training
[2] https://www.kdnuggets.com/end-oend-end-privacy-for-model-training ir inference-with-concrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-encryphtion-guide-secure-edge-ai//
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-encrypted-data-fulsy-homomomorphic-encrypenction
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-use-it-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomorphic-encrypation
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomorphic-encrypations-must-Trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration