Matrix AI Network Turkey
Aug 12 · 2 min read

Veri gizliliği YapayZeka gelişimi için temel bir unsurdur ve Matrix AI Network’ün öncelikliklerinden biridir.

Veri, özellikle AI model eğitimi ile ilgili olduğu için, YapayZeka endüstrisinin temel taşlarından biridir. Ancak, veri saydamlığı büyük veri çağında giderek daha önemli bir konu haline geldiğinden, veri sızıntısının nasıl önleneceği konusu önem taşımaktadır. Bu, blockchain endüstrisi için özel olarak dikkat edilmesi gereken bir konudur. Bu makale, Matrix AI Network’ün veri yükleme sırasında Matrix 2.0 platformunu dağıtılmış depolama çözümleri ile destekleyerek ve federal öğrenme, homomorfik şifreleme ve veri hesaplama sırasında güvenli çok partili hesaplama kullanarak, veri gizliliğini nasıl koruduğunu açıklamaktadır.

Güvenli Upload

Veri paylaşımı günümüzün büyük veri çağında yaygınlaştığından, verileri açık bir şekilde depolamak için tasarlanan geleneksel blockchain çözümleri, artan veri koruma gereksinimlerini karşılayamaz. Sonuç olarak, blockchain endüstrisi, erişim, kullanım ve kendi verileri arasında bir ayrım yapılmasına izin vermek için çeşitli veri atıf formlarını desteklerken, veri korumasına daha fazla odaklanacaktır.

Matrix AI Network, doğrudan şifrelenmiş dağıtılmış bir deftere veri kaydetmenin, veri sahipliği haklarının münhasır olarak atfedilmesinin sağlandığı ve verilerin dikkatsizce çoğaltılmasının engellendiği blokchain tabanlı bir YapayZeka ekonomisi inşa ediyor.

Bu tür bir dağıtılmış depolama sistemi, veri adaları arasında köprü kurarken büyük verilerin gelişmesi için verimli yeni fırsatlar yaratarak veri gizliliğini sağlayabilir; işbirliği ve kar payları — veri oluşturma, modelleme ve uygulamalar arasında dağıtılır.

Güvenli Hesaplama

Veri gizliliğini etkin bir şekilde korumak için Matrix AI Network, aşağıdaki üç ana teknolojiyi birleştiriyor:

Federal Öğrenme

Federal öğrenme, makine öğrenimi (ML) için dağıtılmış bir eğitim yöntemidir. Her cihaz ML eğitim görevinin sadece bir kısmını işler ve eğitim sonuçları daha sonra birleştirilir. Bu teknolojiyle, hiçbir cihazın verilere erişme yetkisi yoktur, böylece veri gizliliği korunabilir.

Homomorfik şifreleme

Homomorfik şifreleme, şifreli metinlerde hesaplama yapılmasına olanak sağlayan ve şifresi çözüldüğünde düz metin üzerinde yapılmış gibi işlemlerin sonucuyla eşleşen şifreli bir sonuç üreten bir şifreleme yöntemidir. Bu teknolojiyle, bilgi işlem gücü isteyen kullanıcılar artık bulut sunucuya düz metin açamayacak ve buda veri sızıntısını etkili bir şekilde önleyebilecektir.

Güvenli çok partili hesaplama (SMC)(Secure multi-party computation)

SMC, tarafların girdilerini üzerinde bir işlevi ortak olarak hesaplarken, bu girdileri gizli tutup bağımsızlığı ve hesaplama doğruluğunu koruyarak yöntemler oluşturma hedefi olan bir şifreleme alt alanıdır. Böyle bir şifreleme yöntemi; müşteri davranışı, kimlik belirleme, kredi soruşturması ve bunun gibi hassas bilgilerle ilgili alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Matrix 2.0 YapayZeka destekli blockchain platformunda SMC, data bilimcilerin ayrı ayrı depolanmış verileri birlikte işlemesini sağlar ve hesaplama sonuçları dışında girdiler tüm node lara kesinlikle açılmaz.

Yüksek kaliteli veriler, YapayZeka teknolojisinin gelişimini etkin bir şekilde ilerletecek şekilde daha iyi eğitebildiğinden, Matrix AI Network veri gizliliğini korumak için yeni AI modellemeleri üzerinde çalışmaktadır.

akipte kalın..

Matrix AI Network, blockchain vaadi için en yeni YapayZeka teknolojisini kullanır.

MATRIX TURKEY sosyal medya hesapları:
Website | Telegram | Twitter | Linkedin | Youtube | Facebook

Owen Tao (CEO) | Steve Deng (Chief AI Scientist)

Welcome to a place where words matter. On Medium, smart voices and original ideas take center stage - with no ads in sight. Watch
Follow all the topics you care about, and we’ll deliver the best stories for you to your homepage and inbox. Explore
Get unlimited access to the best stories on Medium — and support writers while you’re at it. Just $5/month. Upgrade