迎接数据加密的新变化

人工智能和隐私不必然是彼此排出的。长达十年的尝试室研究表白，同态加密(HE)正逐渐成为在呆板进修(ML)和云计较中掩护数据隐私的首选要领。这是一个实时的打破：ML的数据每年翻一番。与此同时，业界、专业人士和公共对有关资料私隐的存眷一日千里。

英特尔(Intel)人工智能产物团体CTO办公室高级主管Casimir Wierzynski暗示:“这不是一场零和游戏。”因此，他支持人工智能在加密数据长举办计较，使数据科学家和研究职员可以或许在不解密底层数据或模子的环境下得到有代价的看法。这对付敏感的医疗、金融和客户数据尤其重要。——Wierzynski率领着英特尔掩护呆板进修隐私的全力，他的事变包罗但不限于为这项技能的行使拟定行业尺度。

任何加密方案都差不多一样，当底层的数学和技能具有互操纵性和靠得住性时，人们就会行使它。人们熟悉到，要真正扩大局限，为天下带来全部同态加密的甜头，就必要环绕它拟定尺度。跟着人们对掩护隐私的呆板进修要领越来越感乐趣，有须要就各类尺度举办接头并告竣同等，这些尺度涵盖了企业、当局和学术界。

用于呆板进修的隐私和安详技能已经筹备停当。这些都不再是学术操练了。这些都是真正面向市场的设法。总有一天，用别人的原始数据举办呆板进修的设法会显得很稀疏。现在正是一个冲感民气的新期间的初步，呆板进修将使人们可以或许试探亘古未有的新机会。

我们糊口在一个令人诧异的期间，你能用本身的脸打开手机，放射科大夫可以用体系在早期发明疾病等等，诸云云类，都依靠于呆板进修体系，这些体系由很是敏感的小我私人数据提供和塑造。因此，整个行业必需弄清晰，该如安在掩护底层数据隐私的同时，继承开释人工智能的全部成果。新的变革已经到来，适者，方能保留。

（编辑：湖南网）

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