O que é encriptação homomórfica e por que ela é usada em ML?

A criptografia homomórfica é um método criptográfico que permite realizar cálculos sobre dados cifrados sem descodificá-los. O resultado desses cálculos, após a decodificação, coincide com o resultado que seria obtido ao realizar cálculos sobre os dados originais em texto claro.

No contexto do aprendizado de máquina, isso é importante para garantir a confidencialidade dos dados. Por exemplo, é possível treinar um modelo ou fazer previsões com dados cifrados do cliente, sem revelar seu conteúdo ao servidor ou ao serviço em nuvem.

Exemplo de aplicação:

• O cliente cifra seus dados e os envia ao serviço de ML.
• O serviço realiza cálculos (por exemplo, previsão) sobre os dados cifrados.
• O cliente decifra o resultado obtido e recebe a resposta, sem revelar seus dados.

Assim, a criptografia homomórfica ajuda a proteger a privacidade e a segurança dos dados em cenários de ML.