Wat is homomorfe encryptie en waarom wordt het in ML gebruikt?

Homomorfe encryptie is een cryptografische methode waarmee berekeningen kunnen worden uitgevoerd op versleutelde gegevens zonder deze te ontcijferen. Het resultaat van deze berekeningen, na ontcijfering, komt overeen met het resultaat dat zou worden verkregen bij berekeningen op de oorspronkelijke, onversleutelde gegevens.

In de context van machine learning is dit belangrijk om de vertrouwelijkheid van gegevens te waarborgen. Bijvoorbeeld, een model trainen of voorspellingen doen op versleutelde klantgegevens zonder de inhoud ervan te onthullen aan de server of cloudservice.

Voorbeeld van toepassing:

• De klant versleutelt zijn gegevens en stuurt ze naar de ML-service.
• De service voert berekeningen uit (bijvoorbeeld, voorspellingen) op de versleutelde gegevens.
• De klant ontcijfert het verkregen resultaat en ontvangt het antwoord, zonder zijn gegevens te onthullen.

Op deze manier helpt homomorfe encryptie om de privacy en veiligheid van gegevens te beschermen in ML-scenario's.