HETAL推出保护隐私的迁移学习方法，采用同态加密技术提升AI训练安全性
talkingdev • 2024-03-25
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在最新的研究中，HETAL提出了一种新颖的迁移学习方法，该方法通过同态加密技术来确保数据隐私，这对于安全AI训练来说是一次重大的进步。同态加密允许在加密数据上直接进行计算，而无需解密，从而保护了数据的私密性。这一创新方法不仅提高了数据的安全性，还可以在不泄露个人信息的前提下，进行跨领域和跨应用的数据学习和应用。这对于医疗、金融等敏感数据领域尤为重要，HETAL的这一突破为AI的隐私保护提供了新的解决方案。