Việc sử dụng mã hóa đồng hình trong đào tạo mô hình của Deepseek mang lại một số lợi ích đáng kể, chủ yếu tập trung vào bảo mật bảo mật và bảo tồn quyền riêng tư nâng cao. Dưới đây là một lời giải thích chi tiết về cách mã hóa đồng nhất có lợi cho việc đào tạo mô hình của DeepSeek:
1. Bảo mật nâng cao: Mã hóa đồng hình cho phép các tính toán được thực hiện trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã. Điều này có nghĩa là ngay cả khi các bên trái phép có quyền truy cập vào dữ liệu trong quá trình xử lý, họ không thể khai thác nó vì nó vẫn được mã hóa trong toàn bộ quá trình. Đối với Deepseek, điều này đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như dữ liệu cá nhân hoặc độc quyền, vẫn an toàn trong quá trình đào tạo mô hình, giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu [1] [3].
2. Bảo quản quyền riêng tư: Bằng cách cho phép tính toán trên dữ liệu được mã hóa, mã hóa đồng nhất đảm bảo rằng quyền riêng tư được bảo tồn. Điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc với các bộ dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như hồ sơ y tế hoặc thông tin tài chính. Deepseek có thể đào tạo các mô hình trên dữ liệu đó mà không bao giờ tiết lộ thông tin cơ bản, thúc đẩy niềm tin giữa người dùng và các bên liên quan [1] [4].
3. Chia sẻ dữ liệu an toàn: Mã hóa đồng hình tạo điều kiện chia sẻ dữ liệu an toàn giữa các thực thể khác nhau. Trong môi trường hợp tác, các tổ chức có thể đóng góp dữ liệu của họ để tăng cường hiệu suất mô hình mà không ảnh hưởng đến tính bảo mật. Khả năng này là rất quan trọng đối với Deepseek, vì nó cho phép các bộ dữ liệu đào tạo mạnh mẽ và đa dạng hơn trong khi duy trì quyền riêng tư [3] [4].
4. Đổi mới và hợp tác: Khả năng đào tạo các mô hình trên dữ liệu được mã hóa bằng cách sử dụng mã hóa đồng hình mở ra những con đường mới để hợp tác giữa các ngành công nghiệp. Deepseek có thể tận dụng dữ liệu từ nhiều nguồn để cải thiện độ chính xác của mô hình mà không phơi bày thông tin nhạy cảm, điều này có thể dẫn đến các ứng dụng học máy hiệu quả và an toàn hơn [4].
5. Hiệu quả hoạt động: Mặc dù mã hóa đồng hình giới thiệu chi phí tính toán, các công cụ và khung đang phát triển để làm cho nó dễ tiếp cận và hiệu quả hơn. Điều này có nghĩa là Deepseek có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình mạnh mẽ trong khi dựa vào mã hóa đồng hình để xử lý các khía cạnh bảo mật, đảm bảo cả quyền riêng tư và tiện ích được duy trì [2] [4].
Tóm lại, mã hóa đồng nhất là một công cụ mạnh mẽ cho DeepSeek, cho phép các quy trình đào tạo mô hình an toàn, riêng tư và hợp tác. Nó đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm vẫn được bảo vệ trong khi vẫn cho phép trích xuất những hiểu biết có giá trị, điều này rất cần thiết để phát triển các mô hình AI tiên tiến.
Trích dẫn:
[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-and-inference-with-concrete-ml
[3] https:
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-encrypted-data-fully-homomorphic-encryption
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomorphic-encryption
.
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration