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同态加密和联邦学习正在重塑人工智能处理敏感数据的方式。它们共同实现了安全的协作式机器学习，而无需暴露原始数据。这种方法直接解决了医疗保健和金融等行业的隐私问题，在这些行业中，数据安全至关重要。关键要点包括：
尽管高计算成本和密钥管理等挑战仍然存在，但正在进行的研究正在提高效率和可扩展性。这些技术为各行各业安全、注重隐私的人工智能解决方案奠定了基础。
同态加密向前迈出了一大步，使联邦 AI 更加实用和安全。最近的进展是解决计算障碍，同时引入了增强安全性的技术。这些进展建立在前面讨论的隐私原则基础上。
一个显著的改进是 选择性参数加密，它专注于仅以高精度加密最敏感的参数。通过使用灵敏度图精确定位关键参数，与早期的方法相比，研究人员实现了3倍的速度提升。但是，这种方法可能会使不太敏感的数据暴露在外。
另一个关键进展是 优化的密文打包和批量操作。该方法将多个模型参数捆绑到单个密文中，并将差分隐私噪声直接纳入加密数据中，从而减少了所需的同态操作数量。
硬件加速也产生了巨大的影响。2023 年，使用 RNS-CKKS 的 GPU 库在短短 8.5 秒内完成了 ResNet-20 推理，速度比 CPU 性能提高了 267 倍。通过用低度多项式替换 ReLU，时间进一步缩短至 1.4 秒。同样，基于FPGA的加速器（FAB）在短短0.1秒内训练了一个包含11,982个样本和196个特征的逻辑回归模型，其速度比基准CPU快370倍。这些进步建立在先前努力的基础上，例如 微软研究的 加密网 （2016），得益于打包技术，它在200秒内处理了4,096张MNIST图像，准确率为99％。此类改进直接解决了联邦 AI 系统的部署挑战。
联邦学习系统还受益于互补的隐私保护方法。结合 差异隐私 和 安全的多方计算 (MPC) 有助于掩盖个人贡献，同时将沟通开销减少多达90％。行业框架通常依赖安全聚合来掩盖客户更新，事实证明，将MPC与差异隐私相结合可以有效防止串通。
混合方法 差分隐私 (DP)， 同态加密 (HE)，以及 安全的多方计算 (SMPC) 在隐私和性能之间取得最佳平衡。尽管同态加密的计算需求可能会限制其在实时场景中的使用，但差分隐私提供了一种可扩展性更强、但稍逊一筹的替代方案。这些技术共同增强了联邦学习工作流程的安全性，是对先前隐私措施的补充。
随着量子计算的进步， 抗量子加密 对于保护同态加密系统已变得至关重要。基于晶格的密码学正在成为抵御量子攻击的有力候选方案。同时，研究人员正在探索后量子安全秘密共享。例如，与现有方法相比，PQSF方案将计算开销减少了约20％，而Xu等人则推出了一种通信效率高的联邦学习协议（LaF），该协议将后量子安全与降低的通信成本相结合。这些创新确保了联邦人工智能在未来的量子挑战面前保持安全。
这些进步为人工智能系统奠定了基础，这些系统不仅可以提高运行效率，而且能够抵御新出现的威胁。正如 Mohit Sewak 博士恰当指出的那样：
“同态加密：数据隐私不仅受到保护，而且是不可战胜的。”
算法突破、注重隐私的技术和抗量子加密相结合，正在塑造联邦人工智能系统的新时代，该系统能够以无与伦比的安全性和性能处理敏感数据。
同态加密为联邦人工智能带来了巨大希望，但其采用面临着明显的障碍。这些问题从技术障碍和实施困难到特定的安全问题不等。
同态加密的最大缺点之一是 高计算开销。在纯文本上仅花费微秒的操作在加密后可能会延长到几秒钟，从而导致延迟增加和处理时间变慢。具有云原生技术专业知识的 IT 专业人员 Aditya Pratap Bhuyan 重点介绍了这个问题：
“同态加密最紧迫的挑战之一是性能。对加密数据执行操作的计算开销明显高于传统方法。这种低效率会导致延迟增加和处理时间变慢。”
实现同态加密绝非易事。许多方案难以直接处理人工智能工作流程中常见的某些数学函数，需要额外的变通方法。此外，对加密数据执行的每项操作都会产生噪音，噪音会随着时间的推移而累积，并限制了在需要重新加密之前可以进行多少次操作。
最重要的是，在分布式联合学习系统中管理加密密钥又增加了另一层复杂性。同态加密方案之间缺乏标准化进一步阻碍了互操作性，使实际实施变得更加困难。
除了技术效率低下之外，还需要注意安全风险。
尽管同态加密提供了强大的隐私保护，但它并非无懈可击。例如， 模型反转攻击 可以从加密的模型参数中提取敏感信息。同样， 成员资格推断攻击 可能会揭示特定数据点是否是训练数据集的一部分。
这种比较突出表明，尽管同态加密在保护隐私方面表现出色，但其局限性通常要求采用混合方法。例如，像 prompts.ai 这样处理各种 AI 工作流程的平台受益于将技术结合起来，平衡安全性与可用性。
在考虑对联邦 AI 进行同态加密时，组织必须仔细评估这些利弊。其强大的隐私功能使其成为安全优先于效率的场景的理想之选。
在保护隐私优先于计算成本的行业中，联邦 AI 中的同态加密越来越受欢迎。它的实际应用突显了组织如何利用加密计算来实现 协作 AI 同时确保数据保密。这些例子展示了其对重要领域的影响。
医疗保健和金融等行业在采用同态加密方面处于领先地位，这表明了其在隐私与功能之间取得平衡的能力。
医疗保健 脱颖而出，成为关键采用者。例如，一个应用程序将 BERT 与 Paillier 加密相结合，可在保持高质量结果的同时安全地分析患者数据。使用来自的数据 MIMIC-III 数据库，此设置获得了令人印象深刻的99.1％的F1分数，每条记录的加密开销仅为11.3毫秒。这证明敏感的患者记录可以在不离开加密状态的情况下进行自然语言处理。
另一项医疗创新涉及区块链集成的联邦学习系统。这些系统允许多个医疗保健组织协作训练 AI 模型，同时维护数据隐私。区块链确保过程透明度，同态加密在计算期间保护患者数据。
金融服务 是另一个采用这项技术的行业。例如， 迅速 和 谷歌云 正在使用联邦 AI 来增强欺诈检测。 IBM 研究 还演示了同态加密如何通过欺诈检测、信用风险评估和投资组合优化方面的应用，实现对AlexNet等大规模神经网络的高效处理。
Humain首席架构师、前IBM杰出工程师安东尼·巴特勒强调了这种方法的价值：
“它支持涉及敏感财务数据的保护隐私的外包形式，例如基于云的欺诈检测、信用风险评估、监管科技/高科技解决方案，甚至投资组合优化。这可以降低获得新服务或创新技术的边际成本。”
此外，像这样的公司 Lucinity 正在利用同态加密和联邦学习，在不暴露底层数据的情况下安全地共享 AI 见解。该技术还允许银行合作训练深度学习模型或分析组合数据集，同时保持单个数据加密。这种方法解决了在不影响监管合规性或竞争优势的情况下获得集体见解的挑战。
这些应用程序的成功凸显了对简化加密计算所涉及的复杂工作流程的平台的需求。现代人工智能平台正在加紧努力，通过集成使隐私保护策略更易于访问的工具来满足这一需求。
拿走 prompts.ai 举个例子。该平台提供了专门为应对在现实场景中实现同态加密的挑战而设计的工具。其加密数据保护功能可确保敏感信息在多模式 AI 工作流程中保持安全。这对于组织在遵守隐私法规的同时通过大型语言模型处理机密数据特别有用。此外，prompts.ai 与其矢量数据库集成，用于检索增强生成 (RAG) 应用程序，从而支持加密的数据集操作。
Prompts.ai 还支持实时协作，允许分散的团队在不影响数据安全性的情况下开展联邦 AI 项目。其可互操作的大型语言模型 (LLM) 工作流程可在不同的加密方法和联合学习设置中无缝运行，从而在保持数据隔离的同时更容易训练模型。
该平台的即用即付金融模式以及代币化跟踪，与联邦人工智能尤其相关。它可以帮助组织监控和管理与加密计算相关的成本，在不超支的情况下确保可扩展性。
此外，实时同步和增量部署工具使团队能够在受控环境中测试隐私保护工作流程，然后再将其部署到更广泛的网络中。
这些示例表明，尽管计算挑战依然存在，但联邦人工智能中的同态加密已经发展到可以带来实际好处。关键在于确定正确的用例，并利用配备的平台来处理复杂的加密计算。
同态加密为联邦人工智能带来了巨大的希望，潜在的应用远远超出了当前的用例。但是，进展取决于解决效率、监管协调和安全的多方计算方面的挑战。解决这些领域可能会塑造该行业及其监管格局的未来。
同态加密的最大障碍之一是其计算强度。当前的实现可以高达 慢了 360 倍 与传统方法相比，实时应用程序成为一项重大挑战。但也有好消息——正在进行的研究正在通过硬件进步和算法突破积极解决这些瓶颈。
在硬件方面，像SAFE这样的项目已经实现了 36 倍加速 在联邦逻辑回归训练中。同时，硅光子学等新兴技术有望进一步缩短处理时间。
算法创新同样至关重要。例如，已经证明了一种结合选择性参数加密、灵敏度映射和差分隐私噪声的新方法 效率提高了三倍 过时的方法。优化的密文打包技术还有助于减少所需的同态操作数量。甚至量子计算也正在进入场景——谷歌2023年的研究探索了量子算法，这些算法可以显著降低计算开销，有可能为同态加密的实时应用提供支持。
随着这些效率提升变得更加明显，监管框架也在不断发展，以跟上这些进步的步伐。
同态加密的监管环境正在迅速变化，既带来了挑战，也带来了机遇。GDPR 等法律和 你好最初是为集中式系统设计的，并不能完全满足联邦 AI 的独特隐私需求。为了弥合这一差距，诸如《欧盟数据治理法》之类的新法规正在出现，要求组织在人工智能协作项目中表现出强有力的隐私保护。
在医疗保健领域，监管机构如 食品药品管理局 正在推出鼓励符合隐私要求的人工智能系统的指导方针。联邦学习可确保患者数据保留在现场，预计将增长 400% 未来三年在医疗保健领域。同样，随着各国采用更严格的数据保护法，例如GDPR和 CCPA，金融部门越来越多地转向高级加密技术来满足合规标准。同态加密正在成为这项工作的关键工具。网络安全支出也在增加，预计每名员工的预算将增加 2018 年为 5 美元，到 2028 年为 26 美元。
联邦人工智能中同态加密的未来充满了研究可能性。一个关键领域是后量子密码学。IBM等正在与研究机构合作开发保护数据免受量子计算威胁的技术。密钥管理协议（包括加密密钥的安全生成、分发和轮换）对于扩展联合系统也至关重要。
另一个令人兴奋的前沿领域是多模态人工智能集成，它侧重于对文本、图像、音频和视频等各种数据类型进行加密计算。但是，实现不同同态加密方案之间的无缝互操作性仍然是一项重大挑战。解决这个问题可以在不同平台之间实现更顺畅的集成。
基于晶格的密码学也越来越受欢迎。研究人员正在探索机器学习如何增强基于晶格的方法，有可能在强大的安全性和更好的性能之间取得平衡。
随着这些研究领域的发展，同态加密有望成为联邦人工智能的基石。随着计算效率的提高和更清晰的监管框架，该技术将把高级加密与隐私保护分析和机器学习相结合，为实用而有影响力的业务应用铺平道路。
事实证明，同态加密是联邦人工智能的变革力量，它提供了一种保护隐私的强大方法，同时支持各行各业的协作式机器学习。通过将联邦学习与同态加密相结合，数据存储和计算都受到保护，确保每一步的隐私。
潜在的好处是惊人的。例如，在医疗保健领域，联邦学习的采用率预计将在未来三年内增加400％。这种增长是由其在不暴露敏感患者信息的情况下促进人工智能研究的能力所推动的。这些进步凸显了这项技术如何从理论转向实际应用。
领先的科技公司已经通过将联邦学习整合到消费者应用程序中来展示其潜力。这不仅增强了用户体验，而且表明了对强有力的隐私保护的承诺。
效率是另一个进步领域。当前的实现分配给加密和解密过程的计算时间不到5％。随着硬件和算法的持续改进，仍然存在的挑战正在稳步得到解决，这使得大规模部署变得更加可行。
随着 GDPR 和 CCPA 等法规的不断发展，采用同态加密和联邦学习的组织将发现自己更有能力满足合规要求。投资这些技术具有双重优势：在保持竞争优势的同时，在监管合规方面保持领先地位。增强隐私、提高人工智能性能和监管协调之间的协同作用为希望安全利用人工智能的企业提供了明确的路线图。
联邦人工智能中同态加密的未来看起来很有希望。随着研究的突破，医疗保健和金融等领域的潜在应用正在迅速扩大。对于准备采用这项技术的企业来说，在不影响分析能力的情况下保护数据的能力使其成为一种有吸引力的解决方案。像 prompts.ai 这样的平台已经通过启用将高级加密技术与联邦学习相结合的隐私保护工作流程来做出贡献，为安全高效的人工智能解决方案铺平了道路。这种演变凸显了人们对保护数据完整性、同时释放人工智能全部潜力的承诺越来越强烈。
同态加密在保护联邦 AI 系统中的隐私方面起着关键作用。它之所以脱颖而出，是因为它能够对数据进行加密，即使在处理过程中也能保持数据加密。这意味着即使在多方协作的情况下，敏感信息在训练和聚合模型等任务中也能保持安全。它改变了机器学习中隐私的游戏规则。
也就是说，它并非没有挑战。计算需求巨大，增加的通信开销会减慢训练过程，需要大量资源来管理。最重要的是，处理加密密钥和缓解模型更新期间泄漏等风险会带来额外的复杂性。尽管如此，在解决这些问题方面，持续的进展仍在取得长足的进步，逐步提高了其在现实场景中的实用性和效率。
最近在硬件和算法设计方面取得了突破 同态加密 更实用，便于实时使用。例如，像 CMP-FHE 这样的 GPU 加速系统显著提高了处理速度，允许完全同态加密 (FHE) 处理需要快速计算的任务。在算法方面，诸如以下的创新 Cheon-Kim-Kim-Song（CKKS）计划 已经过微调，可以更有效地处理浮点运算，从而减轻了计算压力。
这些发展通过提高加密速度和降低资源需求，为联合人工智能系统的实时数据处理打开了新的大门。通过持续的研究，同态加密正稳步成为安全高效的人工智能运营的更强有力选择。
隐私保护方法，例如 差异隐私， 安全的多方计算 (SMPC)，以及 同态加密 在保护联邦学习系统内的数据方面起着至关重要的作用。
通过结合这些技术，联邦学习可以实现对敏感信息的强大分层防御。这种方法不仅可以确保安全协作，还可以在不影响人工智能模型准确性的情况下保护隐私。
