การใช้การเข้ารหัส homomorphic ในการฝึกอบรมแบบจำลองของ Deepseek นำเสนอประโยชน์ที่สำคัญหลายประการโดยเน้นไปที่การรักษาความปลอดภัยและการรักษาความเป็นส่วนตัวที่เพิ่มขึ้น นี่คือคำอธิบายโดยละเอียดว่าการเข้ารหัส homomorphic เป็นประโยชน์ต่อการฝึกอบรมแบบจำลองของ Deepseek อย่างไร:
1. การรักษาความปลอดภัยขั้นสูง: การเข้ารหัส homomorphic ช่วยให้การคำนวณสามารถดำเนินการโดยตรงกับข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่จำเป็นต้องถอดรหัส ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าฝ่ายที่ไม่ได้รับอนุญาตจะสามารถเข้าถึงข้อมูลระหว่างการประมวลผลได้ แต่ก็ไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้เพราะมันยังคงเข้ารหัสตลอดกระบวนการทั้งหมด สำหรับ Deepseek สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเช่นข้อมูลส่วนบุคคลหรือกรรมสิทธิ์ยังคงปลอดภัยในระหว่างการฝึกอบรมแบบจำลองลดความเสี่ยงของการละเมิดข้อมูล [1] [3]
2. การอนุรักษ์ความเป็นส่วนตัว: โดยการเปิดใช้งานการคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสการเข้ารหัส homomorphic ทำให้มั่นใจได้ว่าความเป็นส่วนตัวจะถูกเก็บรักษาไว้ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเช่นเวชระเบียนหรือข้อมูลทางการเงิน Deepseek สามารถฝึกอบรมแบบจำลองข้อมูลดังกล่าวโดยไม่เปิดเผยข้อมูลพื้นฐานส่งเสริมความไว้วางใจระหว่างผู้ใช้และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย [1] [4]
3. การแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัย: การเข้ารหัส homomorphic ช่วยให้การแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัยระหว่างเอนทิตีที่แตกต่างกัน ในสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันองค์กรสามารถมีส่วนร่วมข้อมูลของพวกเขาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลโดยไม่ลดทอนความลับ ความสามารถนี้มีความสำคัญสำหรับ Deepseek เนื่องจากช่วยให้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แข็งแกร่งและหลากหลายมากขึ้นในขณะที่ยังคงความเป็นส่วนตัว [3] [4]
4. นวัตกรรมและการทำงานร่วมกัน: ความสามารถในการฝึกอบรมแบบจำลองบนข้อมูลที่เข้ารหัสโดยใช้การเข้ารหัส homomorphic เปิดช่องทางใหม่สำหรับการทำงานร่วมกันในอุตสาหกรรม Deepseek สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองโดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งสามารถนำไปสู่แอพพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยยิ่งขึ้น [4]
5. ประสิทธิภาพการดำเนินงาน: แม้ว่าการเข้ารหัส homomorphic จะแนะนำค่าใช้จ่ายในการคำนวณเครื่องมือและกรอบการทำงานกำลังพัฒนาเพื่อให้สามารถเข้าถึงได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งหมายความว่า Deepseek สามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองที่แข็งแกร่งในขณะที่อาศัยการเข้ารหัส homomorphic เพื่อจัดการด้านความปลอดภัยเพื่อให้มั่นใจว่าทั้งความเป็นส่วนตัวและยูทิลิตี้จะได้รับการดูแล [2] [4]
โดยสรุปการเข้ารหัส homomorphic เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับ Deepseek ทำให้กระบวนการฝึกอบรมแบบจำลองที่ปลอดภัยเป็นส่วนตัวและทำงานร่วมกัน ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนยังคงได้รับการปกป้องในขณะที่ยังคงอนุญาตให้มีการสกัดข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง AI ขั้นสูง
การอ้างอิง:
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek-randle-data-enction-during-model-training
[2] https://www.kdnuggets.com/end-to-end-privacy-for-model-training และ inference-with-concrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homomorphic-encryption-guide-secure-edge-ed/ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-encrypted-data-fuly-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
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homomorphic-encryption-we-must-trust/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration