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麻省理工学院科学家使用量子物理学保护 AI 模型中的敏感数据
研究人员使用量子力学来保护深度学习计算中的数据。
来源:ZME科学在麻省理工学院的实验室中，研究人员利用了光的量子特性来解决AI最棘手的问题之一 - 如何保护敏感数据而不破坏现代深度学习模型的力量。例如，医院很快就可以使用基于云的AI工具来分析机密患者数据，同时确保私人信息保持私人。这是一个融合物理学和机器学习的突破，光本身的基本特性起着主角的作用。
MIT的新量子协议通过将数据编码为激光光，然后通过光纤将其传输。这种基于光的编码不仅使窃听者无法检测到数据，而且研究人员说，可以保留AI模型的全部功能，而没有让包括黑客在内的任何人在引擎盖下窥视。
量子协议“像GPT-4这样的深度学习模型具有前所未有的功能，但需要大量的计算资源。我们的协议使用户能够利用这些强大的模型，而不会损害其数据的隐私或模型本身的专有性质。”
通过量子物理学的AI安全性
在典型的AI设置中，中央服务器拥有深度学习模型，而客户（例如，医院）的敏感数据需要保持私密。医院可能希望服务器的AI分析医疗扫描，寻找疾病的迹象，而不会透露患者信息。同时，AI公司希望保护其模型，这是一家经过多年研究而建立的珍贵的知识产权。
“双方都有他们想隐藏的东西，”合着者斯里·克里希纳·瓦德拉曼尼（Sri Krishna Vadlamani）说。
Sri Krishna Vadlamani “无键定理”，AI和数据隐私
这项工作是基于麻省理工学院对量子密码学的长期探索，该量子密码学已经在主校园和麻省理工学院林肯实验室之间建立了安全的通信。
量子加密工作 arxiv