Специалисты Microsoft значительно увеличили скорость гомоморфного шифрования |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-02-11 15:09 Специалисты Microsoft значительно увеличили скорость гомоморфного шифрования Теги: Microsoft, исследование, шифрование, криптография, нейронные сети Использование нейронных сетей значительно повысило скорость работы системы. Исследователи Microsoft смогли значительно увеличить скорость гомоморфного шифрования – системы, позволяющей работать с закодированными данными без необходимости в расшифровке. Как сообщается на сайте Microsoft Research, осуществить прорыв в сфере криптографии специалистам помогли нейронные сети. В обычных криптосистемах обработка зашифрованных данных невозможна. Информацию необходимо расшифровать, создавая угрозу похищения или компрометации конфиденциальных данных. Гомоморфное шифрование позволяет анализировать и модифицировать информацию, оставляя данные в зашифрованном виде. Технология появилась еще в 1978 году, но из-за крайне низкой скорости обработки данных (ранние системы анализировали зашифрованную информацию в 100 млрд раз медленнее по сравнению с обычными данными) не стала популярной. Как сообщила профессор Кристин Лаутер (Kristin Lauter), команда Microsoft разработала искусственный интеллект CryptoNet, способный обрабатывать зашифрованные данные без необходимости в расшифровке. По словам специалистов Microsoft, система распознавания изображений на основе CryptoNet способна делать 51 тысячу предсказаний в час с точностью в 99%. В целях предотвращения перегрузки компьютеров, работающих с нейросетью, исследователи специальным образом структурировали сеть. Эксперты разработали библиотеку Simple Encrypted Arithmetic Library (SEAL) с открытым исходным кодом. Для успешной обработки информации подробные параметры необходимо вводить вручную. В ходе тестирования команда использовала изображения размером в 28х28 пикселей. Для обучения нейронной сети исследователи загрузили 50 тысяч изображений, а позже – еще 10 тысяч для проверки точности. Работа проводилась на компьютере под управлением Windows 10, оснащенном процессором Intel Xeon E5-1620 и 16 ГБ оперативной памяти. Комментарии: |
|