Použitie homomorfného šifrovania v modelovom tréningu DeepSeek ponúka niekoľko významných výhod, ktoré sa zameriavajú predovšetkým na zvýšenú bezpečnosť a ochranu súkromia. Tu je podrobné vysvetlenie toho, ako homomorfné šifrovanie prospieva modelovému tréningu Deepseek:
1. Vylepšená bezpečnosť: Homomorfné šifrovanie umožňuje vykonávanie výpočtov priamo na šifrovaných údajoch bez potreby dešifrovania. To znamená, že aj keď neoprávnené strany získajú prístup k údajom počas spracovania, nemôžu ich využívať, pretože zostávajú šifrované počas celého procesu. Pre Deepseek to zaisťuje, že citlivé informácie, ako sú osobné alebo patentované údaje, zostávajú počas modelového tréningu bezpečné, čím sa znižuje riziko porušenia údajov [1] [3].
2. Zachovanie ochrany súkromia: Povolením výpočtov na šifrovaných údajoch je homomorfné šifrovanie zaisťuje zachovanie súkromia. Toto je obzvlášť dôležité pri práci s citlivými súbormi údajov, ako sú lekárske záznamy alebo finančné informácie. DeepSeek môže trénovať modely na takéto údaje bez toho, aby odhaľoval základné informácie, podporoval dôveru medzi používateľmi a zúčastnenými stranami [1] [4].
3. Zabezpečené zdieľanie údajov: Homomorfné šifrovanie uľahčuje bezpečné zdieľanie údajov medzi rôznymi entitami. V prostrediach spolupráce môžu organizácie prispievať svojimi údajmi k zlepšeniu výkonnosti modelu bez ohrozenia dôvernosti. Táto schopnosť je rozhodujúca pre DeepSeek, pretože umožňuje robustnejšie a rozmanitejšie súbory údajov o školení pri zachovaní súkromia [3] [4].
4. Inovácie a spolupráca: Schopnosť trénovať modely šifrovaných údajov pomocou homomorfného šifrovania otvára nové cesty pre spoluprácu v priemysle. DeepSeek môže využívať údaje z viacerých zdrojov, aby sa zlepšila presnosť modelu bez odhalenia citlivých informácií, čo môže viesť k efektívnejším a bezpečnejším aplikáciám strojového učenia [4].
5. Prevádzková účinnosť: Aj keď homomorfné šifrovanie predstavuje výpočtové režijné náklady, nástroje a rámce sa vyvíjajú, aby bolo prístupnejšie a efektívnejšie. To znamená, že DeepSeek sa môže zamerať na vývoj robustných modelov a zároveň sa spoliehať na homomorfné šifrovanie na zvládnutie bezpečnostných aspektov, čím sa zabezpečí zachovanie súkromia a užitočnosti [2] [4].
Stručne povedané, homomorfné šifrovanie je výkonným nástrojom pre DeepSeek, ktorý umožňuje bezpečné, súkromné a kolaboratívne tréningové procesy modelu. Zaisťuje, že citlivé údaje zostávajú chránené a zároveň umožňujú extrakciu cenných poznatkov, čo je nevyhnutné pre vývoj pokročilých modelov AI.
Citácie:
[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--inference--inference-with-concrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-encryption-guide-secure-edge-edge-ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-crypted-data-flunt-homomorphic-cryption
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-us-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homorphic-cryption
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomorphic-encryption-we-must-trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integrácia