Deepseek'in model eğitiminde homomorfik şifreleme kullanımı, öncelikle gelişmiş güvenlik ve gizlilik korumasına odaklanan birkaç önemli fayda sunmaktadır. İşte homomorfik şifrelemenin Deepseek'in model eğitimine nasıl fayda sağladığına dair ayrıntılı bir açıklama:
1. Geliştirilmiş Güvenlik: Homomorfik şifreleme, hesaplamaların şifreleme gerek kalmadan doğrudan şifreli veriler üzerinde gerçekleştirilmesini sağlar. Bu, yetkisiz taraflar işleme sırasında verilere erişse bile, tüm süreç boyunca şifrelenmiş kaldığı için bundan yararlanamayacakları anlamına gelir. Deepseek için bu, kişisel veya tescilli veriler gibi hassas bilgilerin model eğitimi sırasında güvenli kalmasını ve veri ihlalleri riskini azaltmasını sağlar [1] [3].
2. Gizliliğin korunması: Şifreli verilerdeki hesaplamalar sağlayarak, homomorfik şifreleme gizliliğin korunmasını sağlar. Bu, özellikle tıbbi kayıtlar veya finansal bilgiler gibi hassas veri kümeleriyle çalışırken önemlidir. Deepseek, altta yatan bilgileri ortaya çıkarmadan, kullanıcılar ve paydaşlar arasında güveni artırmadan bu tür veriler üzerinde modelleri eğitebilir [1] [4].
3. Güvenli Veri Paylaşımı: Homomorfik şifreleme, farklı varlıklar arasında güvenli veri paylaşımını kolaylaştırır. İşbirlikçi ortamlarda kuruluşlar, gizlilikten ödün vermeden model performansını artırmak için verilerine katkıda bulunabilirler. Gizliliği korurken daha sağlam ve çeşitli eğitim veri kümelerine izin verdiği için bu özellik Deepseek için çok önemlidir [3] [4].
4. İnovasyon ve İşbirliği: Homomorfik şifreleme kullanarak şifrelenmiş veriler üzerinde modelleri eğitme yeteneği, sektörler arasında işbirliği için yeni yollar açar. Deepseek, hassas bilgileri açığa çıkarmadan model doğruluğunu artırmak için birden fazla kaynaktan veri kullanabilir, bu da daha etkili ve güvenli makine öğrenimi uygulamalarına yol açabilir [4].
5. Operasyonel Verimlilik: Homomorfik şifreleme hesaplama yükü getirmesine rağmen, daha erişilebilir ve verimli hale getirmek için araçlar ve çerçeveler gelişmektedir. Bu, Deepseek'in güvenlik yönlerini ele almak için homomorfik şifrelemeye güvenirken güçlü modeller geliştirmeye odaklanabileceği ve hem gizliliğin hem de faydanın korunmasını sağlayabileceği anlamına gelir [2] [4].
Özetle, homomorfik şifreleme, Deepseek için güvenli, özel ve işbirlikçi model eğitim süreçlerini sağlayan güçlü bir araçtır. Hassas verilerin korunmasını sağlarken, gelişmiş AI modelleri geliştirmek için gerekli olan değerli bilgilerin çıkarılmasına izin verir.
Alıntılar:
[1] https://zilliz.com/ai-faq/how-does-deepseek-data-cryption-during-model-training
[2] https://www.kdnuggets.com/end-to-end-privacy-for-model-training- anderge-with-concrete-ml
[3] https://dialzara.com/blog/homorphic-ryryptiption-guide-cure-inde-ai/
[4] https://www.zama.ai/post/training-predictive-models-on-fcrepted-data-wille-homomorfik-
[5] https://www.vellum.ai/blog/the-feain-feepseek-r1-and-to-to-use-it
[6] https://machinelearning.apple.com/research/homomorphic-icryption
[7] https://www.bigdatawire.com/2021/09/03/in-homorphic-icryption-we-must trost/
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-eepseek-nevrasyon