Uporaba homomorfnega šifriranja pri modelnem usposabljanju Deepseek ponuja več pomembnih prednosti, predvsem pa se osredotoča na izboljšano varnost in ohranjanje zasebnosti. Tu je podrobna razlaga, kako homomorfno šifriranje koristi modelnemu treningu Deepseeka:
1. Izboljšana varnost: homomorfno šifriranje omogoča izvajanje izračunov neposredno na šifriranih podatkih brez potrebe po dešifriranju. To pomeni, da tudi če nepooblaščene stranke med obdelavo dobijo dostop do podatkov, jih ne morejo izkoristiti, ker ostaja šifrirano skozi celoten postopek. Za Deepseek to zagotavlja, da občutljive informacije, kot so osebni ali lastniški podatki, med modelnim usposabljanjem ostajajo varne, kar zmanjšuje tveganje kršitev podatkov [1] [3].
2. Ohranjanje zasebnosti: Z omogočanjem izračunavanja šifriranih podatkov homomorfno šifriranje zagotavlja ohranitev zasebnosti. To je še posebej pomembno pri delu z občutljivimi nabori podatkov, kot so zdravstvena kartoteka ali finančne informacije. Deepseek lahko usposablja modele o takšnih podatkih, ne da bi kdaj izpostavil osnovne informacije, spodbudil zaupanje med uporabniki in zainteresiranimi stranmi [1] [4].
3. Varna izmenjava podatkov: homomorfno šifriranje olajša varno izmenjavo podatkov med različnimi subjekti. V skupnih okoljih lahko organizacije prispevajo svoje podatke za izboljšanje uspešnosti modela, ne da bi pri tem ogrozile zaupnost. Ta sposobnost je ključnega pomena za Deepseek, saj omogoča močnejše in raznolike nabore podatkov za usposabljanje, hkrati pa ohranja zasebnost [3] [4].
4. Inovacije in sodelovanje: Sposobnost usposabljanja modelov o šifriranih podatkih z uporabo homomorfnega šifriranja odpira nove poti za sodelovanje v panogah. Deepseek lahko izkoristi podatke iz več virov, da izboljša natančnost modela, ne da bi izpostavil občutljive informacije, kar lahko privede do učinkovitejših in varnih aplikacij za strojno učenje [4].
5. Operativna učinkovitost: Čeprav homomorfno šifriranje uvaja računske režijske stroške, se orodja in okviri razvijajo, da bi bila bolj dostopna in učinkovita. To pomeni, da se lahko Deepseek osredotoči na razvoj robustnih modelov, hkrati pa se zanaša na homomorfno šifriranje za ravnanje z varnostnimi vidiki, pri čemer zagotavljata ohranitev zasebnosti in uporabnosti [2] [4].
Če povzamemo, je homomorfno šifriranje močno orodje za Deepseek, ki omogoča varne, zasebne in skupne modelne procese usposabljanja. Zagotavlja, da občutljivi podatki ostanejo zaščiteni, hkrati pa še vedno omogočajo pridobivanje dragocenih vpogledov, kar je bistvenega pomena za razvoj naprednih modelov AI.
Navedbe:
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek-handle-data-Encrypy--wription-with-model-trening
[2] https://www.kdnuggets.com/end-do-nd-pRIVacy-for-model-raining-and-in-inference-woncrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-encryon-guide-secure-edge-ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-Encrypted-Data-Fly-Homomorphic-Encrypcija
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-aws-to-it-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomorphic-encrypcija
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomorphic-encryption-we-must-trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integracija