कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित होमॉर्फिक एनक्रिप्शन तकनीक का उपयोग प्राइवेसी संरक्षण के लिए

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML), विशेष रूप से गहन शिक्षण की आमद ने कंप्यूटिंग संसाधनों की मांग को बढ़ा दिया है। हालांकि, उच्च हार्डवेयर आवश्यकताएँ कंपनियों के लिए चुनौतियाँ उत्पन्न करती हैं, जिससे उन्हें मशीन लर्निंग कार्यों को क्लाउड में आउटसोर्स करने के लिए मजबूर होना पड़ता है। फिर भी, क्लाउड की विश्वसनीयता के बारे में चिंताएँ ऐसी अनुप्रयोगों को सीमित करती हैं। क्लाउड में अपलोड करने से पहले डेटा को एन्क्रिप्ट करना डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक सीधा समाधान है। हालांकि, पारंपरिक एन्क्रिप्शन योजनाएँ ciphertext डेटा को ciphertext डोमेन में ऑपरेशनों में भाग लेने में असमर्थ बना देती हैं, जो डेटा विश्लेषण के लिए चुनौतियाँ पैदा करती हैं। यह पेपर मशीन लर्निंग में प्राइवेसी संरक्षण के महत्वपूर्ण मुद्दे को हल करने में होमॉर्फिक एनक्रिप्शन की केंद्रीय भूमिका पर चर्चा करता है।