$WiMiホログラム・クラウド (WIMI.US)$ ホモモルフィック暗号は、データを復号化することなく、暗号化された状...

ホモモルフィック暗号は、データを復号化することなく、暗号化された状態で計算操作を実行できる特殊な暗号化技術です。

ホモモルフィック暗号を利用することで、機密データを保護しながら暗号化された状態でデータを計算して共有することができます。これは、機密データが関係するいくつかの場面で有用です。

フェデレーテッドラーニングは、複数の参加者が各々のローカルデータセットでモデルをトレーニングし、これらのモデルの学習パラメータを集約してグローバルモデルに改善する分散機械学習技術です。

データ構造化において、フェデレーテッドラーニングはデータプライバシーやデータセキュリティの問題に対処できます。

ホモモルフィック暗号とフェデレーテッドラーニングの応用は、ユーザープライバシーを保護しながら効率的な計算と分析能力を提供することができるため、テクノロジー業種での技術利用により多くの可能性をもたらします。

この応用は、医療関連や金融分野で重要な役割を果たし、安全なデータ共有や革新的な研究を促進し、ビッグデータ分野の持続的な発展を推進することが期待されています。