同态加密是什么,它与联邦学习有什么关系?

同态加密是什么,它与联邦学习有什么关系?

同态加密是一种允许在加密数据上进行计算而无需先解密的加密方式。这意味着开发人员可以直接在密文上执行加法、乘法等操作,从而生成加密结果,当解密后,该结果与在明文数据上执行操作的结果相匹配。这个特性是有益的,因为它增强了隐私和安全性;敏感数据可以在不暴露原始信息的情况下进行处理。例如,如果一个健康组织希望在不直接访问敏感医疗记录的情况下分析患者数据,同态加密使他们能够对加密数据进行统计计算,确保个别患者信息的保密性。

联邦学习是一种机器学习方法,能够在多个分散的设备或服务器上协作训练算法,同时保持数据的本地化。在这个背景下,数据保留在用户的设备上,只有模型更新或梯度被共享到中央服务器。这有助于保护用户隐私并减少数据传输的需求。当与同态加密结合时,联邦学习可以进一步增强隐私,因为模型更新可以被加密。这意味着即使在传输过程中更新被截获,它们所代表的敏感数据仍然保持安全。

同态加密和联邦学习共同构建了一个强大的隐私保护数据分析框架。在一个典型的场景中,想象多个医院希望训练一个预测患者结果的模型,但由于法规不能共享患者数据。他们可以使用联邦学习通过对本地加密患者数据进行计算来训练一个全球模型。利用同态加密,他们不仅无需暴露个别记录,还可以确保在训练模型过程中涉及的计算是安全的。这种协同作用使组织能够利用数据获得洞察,而不会妥协隐私,这在当今数据驱动的环境中至关重要。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
机器学习中有哪些开源的例子?
开源机器学习是指可供任何人自由使用、修改和分发的软件和库。这些工具使开发人员能够构建和部署机器学习模型,而无需承担与专有软件相关的高昂成本。通过利用开源资源,开发人员可以协作、分享见解并改进现有算法。这种协作性质促进了创新,并允许机器学习技
Read Now
组织在灾难恢复规划中如何对资产进行优先级排序?
组织在灾难恢复(DR)规划中通过根据业务运营的关键性对资产进行分类,评估其恢复需求,并确保遵守相关法规来确定优先级。该过程的第一步是识别所有资产,包括硬件、软件、数据和人员。然后对每个资产进行评估,以确定其对组织持续运营的重要性。例如,由于
Read Now
自注意力在视觉语言模型中扮演什么角色?
自注意力是视觉-语言模型(VLMs)的一个关键组成部分,使模型能够有效地将视觉信息与自然语言连接起来。简单来说,自注意力帮助模型在进行预测或理解上下文时权衡图像和文本中不同部分的重要性。这意味着当一个VLM处理一张图像及其相应的文本描述时,
Read Now