同态加密技术将改写AI游戏规则？

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同态加密(Homomorphic Encryption)为AI系统汇整不同来源的数据，而非实际分享数据，让各方可在保有数据隐私的情况下进行训练与学习。同态加密技术可让加密数据实现更有意义的运算，最终是否将改写AI的游戏规则？

eet-china.com, Sept. 03, 2019 – 

同态加密"(Homomorphic Encrypon)经常被誉为"加密的圣杯"(Holy Grl of encryption)，因为它能够在无需先行解密数据的情况下，直接在经加密的数据上执行运算处理。

只需利用现有的加密机制，即可共享加密数据，但如果您想对其进行任何操作(但这就是关键的漏洞)，也必须共享密钥。使用同态加密技术，就可以加密敏感数据，然后在云端进行处理，并且在未解密数据的情况下返回加密结果。

同态加密最早在2009年被提出来，十年后的今年，它终于可以用在最初的商业应用了。到目前为止，理论上它虽然可以处理加密数据，但由于其运算密集的特性，因而被视为难以落实于实际应用。近来的进展使其首度步入可实际应用用的范畴。

""(AI)的影响至深且巨。在机器学习领域，大规模运算任务(尤其是训练)经常被卸除到远程运算资源或云端加速器。这是金融和医疗保健等隐私保护产业所关注的问题，这些产业在数据科学和AI拥有未开发的巨大潜力。此外，同态加密带来的一种观念是汇整来自不同来源的数据(用于训练AI系统)，而非实际分享数据––让各方面均能保有其数据隐私，同时有助于系统从中学习。

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