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人工智能:MIT提出不降速的云AI

导读: 据外媒报道,美国MIT(麻省理工学院)提出一种可以保护基于云的AI系统,可以在不降低速度的情况下保护云计算的AI人工智能。这种基于云的AI人工智能系统的安全性非常重要,特别是当人们使用像照片或医疗记录这样的敏感数据时。

据外媒报道,美国MIT(麻省理工学院)提出一种可以保护基于云的AI系统,可以在不降低速度的情况下保护云计算的AI人工智能。这种基于云的AI人工智能系统的安全性非常重要,特别是当人们使用像照片或医疗记录这样的敏感数据时。

迄今为止,使用传统方法,使得加密数据可以使机器学习系统如此缓慢,以致于几乎无法使用。

然而,值得庆幸的是,美国MIT提出一种GAZELLE形式的解决方案,这项技术使用加密卷积神经网络且不会出现急剧减速。更关键的是将两种现有技术融为一体,避免了这些方法产生的常见瓶颈。

首先,用户依靠“乱码电路”方法将数据上传到AI,该方法采用输入并向会话的每一方发送两个不同的输入,为用户和神经网络隐藏数据,同时使相关输出可访问。然而,如果该方法被用于整个系统,则通常过于密集,因此MIT在发送给用户之前,使用更高要求的计算层的同态加密(它既取又产加密数据)。同态方法须引入噪声才能工作,因此它只限于在传输信息之前一次压缩一层。简而言之:MIT正在根据每一方做得最好的方式分担工作量。

测试结果表明,其方法性能比传统方法快了30倍,MIT承诺按照他们的要求将所需的网络带宽缩减一个数量级。传统方法迫使公司和机构要么建立昂贵的本地神经网络,要么完全忽略基于AI人工智能的系统。而MIT提出的云AI方法将会导致更多使用基于互联网的神经网络来处理重要信息。例如,医院可以让AI发现MRI扫描中的医学问题,并与其他医院专家或医生共享,而不暴露患者数据和隐私敏感数据即保持安全性,又保持时效性

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