A homomorf titkosítás használata a DeepSeek modellképzésében számos jelentős előnyt kínál, elsősorban a fokozott biztonság és a magánélet megőrzésére összpontosítva. Íme egy részletes magyarázat arról, hogy a homomorf titkosítás hogyan előnyös a DeepSeek modellképzésének:
1. Fokozott biztonság: A homomorf titkosítás lehetővé teszi a számítások közvetlenül a titkosított adatokon történő elvégzését anélkül, hogy visszafejtésre lenne szükség. Ez azt jelenti, hogy még ha az illetéktelen felek is hozzáférnek az adatokhoz a feldolgozás során, akkor nem tudják kihasználni, mert az egész folyamat során titkosítva marad. A mélyöség számára ez biztosítja, hogy az érzékeny információk, például a személyes vagy védett adatok továbbra is biztonságosak a modellképzés során, csökkentve az adatok megsértésének kockázatát [1] [3].
2. Adatvédelmi megőrzés: A titkosított adatok számításának engedélyezésével a homomorf titkosítás biztosítja a magánélet védelmének megőrzését. Ez különösen fontos, ha érzékeny adatkészletekkel, például orvosi nyilvántartásokkal vagy pénzügyi információkkal való együttműködésben dolgozik. A DeepSeek modelleket képezhet az ilyen adatokra anélkül, hogy soha nem tesz fel a mögöttes információkat, elősegítve a bizalmat a felhasználók és az érdekelt felek között [1] [4].
3. Biztonságos adatmegosztás: A homomorf titkosítás megkönnyíti a biztonságos adatmegosztást a különböző entitások között. Az együttműködési környezetben a szervezetek hozzájárulhatnak adataikhoz a modell teljesítményének javításához a titoktartás veszélyeztetése nélkül. Ez a képesség elengedhetetlen a DeepSeek számára, mivel lehetővé teszi a robusztusabb és sokszínűbb edzési adatkészleteket, miközben fenntartja a magánélet védelmét [3] [4].
4. Innováció és együttműködés: Az a képesség, hogy a modelleket titkosított adatokon képzzen a homomorf titkosítás felhasználásával, új lehetőségeket nyit meg az iparágak közötti együttműködéshez. A DeepSeek több forrásból származó adatokat használhat fel a modell pontosságának javítása érdekében, anélkül, hogy érzékeny információkat tenné ki, ami hatékonyabb és biztonságosabb gépi tanulási alkalmazásokhoz vezethet [4].
5. Működési hatékonyság: Bár a homomorf titkosítás bevezeti a számítási általános költségeket, az eszközök és a keretek fejlődnek, hogy hozzáférhetőbbé és hatékonyabbá váljanak. Ez azt jelenti, hogy a DeepSeek a robusztus modellek kidolgozására összpontosíthat, miközben a homomorf titkosításra támaszkodik a biztonsági szempontok kezelésére, biztosítva mind a magánélet, mind a hasznosság fenntartását [2] [4].
Összefoglalva: a homomorf titkosítás hatékony eszköz a DeepSeek számára, lehetővé téve a biztonságos, magán- és együttműködési modellképzési folyamatokat. Biztosítja, hogy az érzékeny adatok védett maradjanak, miközben továbbra is lehetővé teszik az értékes betekintés kinyerését, ami elengedhetetlen a fejlett AI modellek kidolgozásához.
Idézetek:
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek-handle-data-ncryption-during-model-train
[2] https://www.kdnuggets.com/end-to-end-privacy-formodel-train-d-inference-with-crecon-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-encryption-guide-secure-edeed-ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on- encrypted-data--fully-homomorph-encryption
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-thraining-of-deepseek-r1-and-ways-touse-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomorphic-encryption
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomorphic-encryption-we-must-trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration