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
多智能体系统与单智能体系统有何不同?
“多智能体系统(MAS)和单智能体系统(SAS)都是计算和人工智能中使用的框架,但它们在结构和功能上有显著的不同。在单智能体系统中,只有一个智能体独立操作以完成任务。这个智能体有自己的目标,并在一个独特的环境中工作,在这个环境中它感知输入、
Read Now
数据质量问题如何影响自动机器学习(AutoML)的结果?
“数据质量问题会严重影响自动机器学习(AutoML)流程的结果。当输入AutoML工具的数据不准确、不完整或不一致时,生成的模型可能无法表现良好。这可能导致误导性的预测或洞察,导致企业在错误的分析基础上做出决策。数据质量差可能源于多种来源,
Read Now
深度学习如何推动图像识别?
深度学习通过使用神经网络,特别是卷积神经网络(CNN),增强了图像识别的能力,这些网络专门设计用于处理像素数据。这些网络由多个层组成,自动学习从图像中识别特征,例如边缘、纹理和模式。当一幅图像输入模型时,它会经过这些层,从而使网络能够检测和
Read Now

AI Assistant