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英特尔开源HE-Transformer,让AI模型能够处理加密隐私数据:雅博体育

点击次数: 76309    更新时间:2021-05-13
本文摘要:雅博体育,雅博体育app,全部的大数据工程师都是会对你说:数据是人工智能技术AI的命运线。

全部的大数据工程师都是会对你说:数据是人工智能技术AI的命运线。但针对必须解决很多个人信息信息内容的领域比如健康医疗领域而言,怎样兼具AI的互联网大数据训炼与与私人信息维护是个严峻的挑戰。

但幸运的是,业内在AI模型学习培训中应用密名加密数据信息的方式层面获得了催人奋进的进度。今日在澳大利亚多伦多市举办的NeurIPS2018大会上,英特尔公布发布开源系统式HE-Transformer,它是一种容许AI对系统隐秘数据开展实际操作的专用工具。它是nGraph——英特尔神经网络c语言编译器的后端开发,根据简易加密优化算法库SEAL,该加密库这周早已由微软公司研究所开源系统。英特尔和微软公司俩家企业将HE-Transformer界定为“个人隐私保护”机器学习的一个楷模。

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“他容许对加密数据信息开展测算。当运用于机器学习时,此作用容许数据信息使用者得到有使用价值的剖析结果,另外又不容易曝露数据资料;并且,该专用工具能够使AI模型使用者根据以加密方式布署来维护她们的模型,“英特尔科学研究生物学家FabianBoemer和英特尔科学研究高級负责人CasimirWierzynski在一篇网络文章中写到。HE-Transformer中的“HE”是同态加密的简称,是一种加密方法,能够根据保密被优化算法加密的密文或文档內容上开展测算,转化成一个加密結果,在破译时,与未加密文字上实行的实际操作結果彻底配对。

HE是一项相对性较新的技术性–IBM研究者CraigGentry在2009年开发设计了第一个详细的HE计划方案。如同Boemer和Wierzynski所讲,设计方案应用HE的AI模型不但必须机器学习技术性,还必须加密和软件开发层面的专业技能。HE-Transformer出示了一个可运用于开源框架如Google的TensorFlow,Facebook的PyTorch和MXNet上的神经网络的抽象性层,来协助开发设计全过程,大家不用再将模型手动式集成化到HE加密库文件。

HE-Transformer融合了Cheon-Kim-Kim-SongCKKS加密计划方案及其加减法和乘法运算,比如加减法、广播节目、参量、卷积和、乘、否认、添充、整形美容、切成片和加减法。除此之外,它还适用HE特殊技术性,如密文值旁通,SIMD装包,OpenMP并行处理化和密文实际操作。

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根据以上特点和其他提升,Intel宣称HE-Transformer在cryptonets上的特性主要表现一流。-后面一种应用在TensorFlow中训炼的浮点模型。微软公司研究所顶尖研究者兼密码算法科学研究主管斯图尔·劳特表明:“大家很高兴能与英特尔协作,为大量的大数据工程师和个人隐私保护机器学习系统软件开发者产生同态加密技术性。

”现阶段,HE-Transformer立即与TensorFlow的nGraphc语言编译器和运作时集成化,对PyTorch的适用也将要发布。针对这些可以将神经网络导出来到ONXX的深度神经网络架构,比如PyTorch,CNTK和MXNet,能够根据将模型导进ONXX中的nGraph并以实例化文件格式导出来他们来应用这种架构。Boemer和Wierzynski表明,将来版本号的HE-Transformer将适用大量类型的神经网络模型。

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她们写到:“做为全新的进度成效,HE早已变成一种有使用价值的深度神经网络专用工具。”“科学研究工作人员现如今能够运用TensorFlow迅速开发的朝向HE的深度神经网络拓扑结构。

”。


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