ホモモルフィック暗号（同相暗号）による暗号化状態でのAIモデル再学習プロトコル

ホモモルフィック暗号（同相暗号）による暗号化状態でのAIモデル再学習プロトコルとは

ホモモルフィック暗号（同相暗号）による暗号化状態でのAIモデル再学習プロトコルとは、AIモデルを学習または再学習する際に、入力データが常に暗号化された状態を維持しながら計算処理を行うための技術的枠組みです。これは、データが暗号化されたままでも特定の演算を可能にするホモモルフィック暗号技術を基盤としており、AIモデルのファインチューニングや更新プロセスにおいて、元の生データが第三者に漏洩するリスクを根本的に排除します。親トピックである「データ漏洩対策」の一環として、特にAIモデルの学習フェーズにおけるデータセキュリティとプライバシー保護を極めて高いレベルで実現する重要なプロトコルとして位置づけられます。

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