เราอยู่ใกล้กับวิธีการเข้ารหัสจำนวนมากที่ยังคงภักดีต่อสิ่งที่ผู้ใช้ทุกคนแสวงหานั่นคือความเป็นส่วนตัว ความเสี่ยงนับพันล้านของการละเมิดข้อมูลถูกนำเสนอในแต่ละวันโดยการแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลทางวิชาชีพ อินเทลหนึ่งในยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีระดับโลกเป็นอีกครั้งที่เป็นตัวชูโรงด้วยความคิดริเริ่มที่จะเปลี่ยนวิธีที่ Machine Learning ตอบสนองจุดประสงค์ของมัน
ความเป็นส่วนตัวในการประมวลผลข้อมูลเป็นจริง
ในโรงพยาบาลจะทำการศึกษาผู้ป่วยผ่านบริการตรวจรังสีวิทยาระยะไกล ข้อมูลทั้งหมดที่ได้รับจะถูกเข้ารหัสและแบ่งปันกับนักรังสีวิทยาผู้เชี่ยวชาญ มืออาชีพนี้ทำการประมวลผลที่จำเป็นทั้งหมดด้วยข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ ไม่จำเป็นต้องถอดรหัสข้อมูลที่สร้างขึ้นและเมื่อได้ผลลัพธ์ก็จะถูกเข้ารหัส เฉพาะเวลาที่ทำการตรวจสอบขั้นสุดท้ายและส่งมอบการวินิจฉัยแก่ผู้ป่วยเท่านั้นการถอดรหัสจะดำเนินการ คุณคิดว่าเป็นไปได้ไหม
Intel เสนอเทคโนโลยีที่เรียกว่า โฮโมมอร์ฟิก การเข้ารหัสลับ . การเรียนรู้ของเครื่องคือ ดึงดูดความโดดเด่นที่เพิ่มขึ้นในผลิตภัณฑ์และบริการที่มุ่งปัญญาประดิษฐ์ ดังนั้นอุปกรณ์เหล่านี้ใช้พลังงานและเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก ความท้าทายของ บริษัท รวมถึงอุตสาหกรรมโดยทั่วไปคือการภักดีต่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลนี้มากขึ้นเรื่อย ๆ
วิธีการเข้ารหัสนี้ทำงานอย่างไร
เพื่อให้ตัวเราอยู่ในบริบทของคำว่า โฮโมมอร์ฟิก ถูกแยกออกเป็น - โฮโม - (เหมือนกัน) และ - มอร์ - (แบบฟอร์ม). สิ่งนี้จะตอบสนองต่อวัตถุประสงค์ของการปฏิบัติงานตามปกติของข้อมูลที่เข้ารหัสด้วยความต้องการเพียงอย่างเดียวในการถอดรหัสเมื่อทำการส่งมอบ
จุดทั่วไปของข้อมูลที่ประมวลผลโดย ML คือพวกเขาถูกเข้ารหัสเฉพาะเมื่อพวกเขาถูกจับจากแหล่งที่มา อย่างไรก็ตามในช่วงเวลาของการประมวลผลพวกเขาจะถูกถอดรหัส ความเสี่ยงของข้อมูล การละเมิดความเป็นส่วนตัว และการโจมตีต่าง ๆ ใกล้เข้ามาแล้วและมีผลกระทบร้ายแรง
มันอาจดูดีเกินไปที่จะเป็นจริง แต่การเข้ารหัส Homomorphic นั้นเป็นทฤษฎีที่มีอายุ 20 ปีแล้ว ในช่วงห้าปีที่ผ่านมามีความก้าวหน้าหลายอย่างในเทคนิคการประมวลผลข้อมูลที่เข้ารหัส ดังนั้นความจริงที่ว่ามันต้องใช้เวลามากขึ้นในการทำงานกับการเข้ารหัสมากกว่าการถอดรหัสข้อมูลจึงถูกเพิกเฉย
แม้ว่า Intel จะเป็นผู้นำในการนำวิธีการเข้ารหัสนี้ไปใช้ แต่ก็ยังคงให้เหตุผลในการบรรลุข้อตกลงว่าอะไรดีที่สุดสำหรับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลใน ML Google, IBM, ไมโครซอฟท์ และยักษ์ใหญ่อื่น ๆ ได้พบกับ Intel เมื่อครึ่งปีก่อนเพื่อหารือเกี่ยวกับเรื่องนี้ วัตถุประสงค์อีกประการหนึ่งคือการแปลง Homomorphic Encryption เป็นมาตรฐานบางอย่างตาม ISO, IEEE, ITU และ บริษัท อื่น ๆ ในภาค
มีหลายพันโอกาสที่รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเมื่อทำงานกับพวกเขา มันเป็นไปได้ที่จะสร้างผลกำไรสูงและเหนือสิ่งอื่นใดรูปแบบธุรกิจที่โปร่งใสทั้งในส่วนที่ต้องการข้อมูลและสำหรับคนที่เป็นเจ้าของข้อมูล นี่เป็นโอกาสสำหรับผู้ใช้ในการรับรู้มากขึ้นและ ประโยชน์มากกว่าความเสียหาย เมื่อแบ่งปันข้อมูลกับบุคคลอื่น
