Використання гомоморфного шифрування в модельних тренуваннях DeepSeek пропонує кілька значних переваг, в першу чергу зосереджуючись на підвищеній безпеці та збереженні конфіденційності. Ось детальне пояснення того, як гомоморфне шифрування приносить користь модельному тренінгу DeepSeek:
1. Посилена безпека: гомоморфне шифрування дозволяє проводити обчислення безпосередньо за зашифрованими даними без необхідності дешифрування. Це означає, що навіть якщо несанкціоновані сторони отримують доступ до даних під час обробки, вони не можуть використовувати їх, оскільки вони залишаються зашифрованими протягом усього процесу. Для DeepSeek це гарантує, що конфіденційна інформація, така як особисті чи фірмові дані, залишається безпечною під час тренувань моделі, зменшуючи ризик порушення даних [1] [3].
2. Збереження конфіденційності: Увімкнувши обчислення зашифрованих даних, гомоморфне шифрування забезпечує збереження конфіденційності. Це особливо важливо при роботі з чутливими наборами даних, такими як медичні записи чи фінансова інформація. DeepSeek може навчати моделі за такими даними, не розкриваючи основну інформацію, сприяючи довірі серед користувачів та зацікавлених сторін [1] [4].
3. Безпечний обмін даними: гомоморфне шифрування сприяє безпечному обміну даними між різними організаціями. У спільних умовах організації можуть внести свої дані для підвищення продуктивності моделі без шкоди конфіденційності. Ця здатність має вирішальне значення для DeepSeek, оскільки вона дозволяє отримати більш надійні та різноманітні набори даних про навчання, зберігаючи конфіденційність [3] [4].
4. Інновації та співпраця: Можливість тренувати моделі за шифрованими даними за допомогою гомоморфного шифрування відкриває нові шляхи для співпраці між галузями. DeepSeek може використовувати дані з декількох джерел для підвищення точності моделі без розкриття конфіденційної інформації, що може призвести до більш ефективних та безпечних програм машинного навчання [4].
5. Оперативна ефективність: Хоча гомоморфне шифрування вводить обчислювальні накладні витрати, інструменти та рамки розвиваються, щоб зробити його більш доступним та ефективним. Це означає, що DeepSeek може зосередитись на розробці надійних моделей, покладаючись на гомоморфне шифрування для обробки аспектів безпеки, забезпечуючи підтримку як конфіденційності, так і корисності [2] [4].
Підсумовуючи це, гомоморфне шифрування є потужним інструментом для DeepSeek, що забезпечує безпечні, приватні та спільні моделі навчання моделі. Це гарантує, що конфіденційні дані залишаються захищеними, поки все ще дозволяють вилучити цінні уявлення, що є важливим для розробки вдосконалених моделей AI.
Цитати:
[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-training-ndence-inference-withcrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomomphic-encryption-guide-secure-edge-ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-encrypted-data-ly-homomophic-encryption
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomomphic-encryption
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomomphic-encryption-we-must-trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepkeek-integration