اهمیت رمزنگاری در مدل‌های بزرگ زبان
مدل‌های زبانی عظیم (LLM) توانایی پردازش حجم عظیمی از داده را دارند و در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، مالی و حقوقی کاربرد می‌یابند. اما با این قدرت، نگرانی‌های جدی از حفظ حریم خصوصی کاربران پیش می‌آیند. در این مقاله نحوهٔ برخورد معاصر با این دغدغه‌ها بررسی خواهد شد.
FHE و چگونگی استفاده از آن در LLMها
Fully Homomorphic Encryption (FHE) امکان پردازش داده‌های رمزنگاری‌شده را بدون نیاز به رمزگشایی، در اختیار می‌گذارد. این فناوری در تمرین با کتابخانهٔ Transformers در Hugging Face به گونه‌ای پیاده‌سازی می‌شود که مدل بتواند ورودی‌های رمزنگاری‌شده را پردازش کرده و خروجی را باز هم رمزنگاری کند.
کاربرد واقعی Zama و همکاری با Hugging Face
با همکاری از جمله بلاگ رسمی Hugging Face، Zama به‌نحویی راهی ارائه کرده است که کاربران می‌توانند مدل‌های LLM را بر روی سرورهای خود مجوزبند و در عین حال حریم خصوصی داده‌ها را حفظ کنند. کدهای نمونه در گیت‌هاب و انجمن‌های Hugging Face قابل دسترسی است.
- پشتیبانی از رمزنگاری واقعی در محیط‌های سرور و کنداری
- کاهش ریسک افشا‌سازی داده‌ها و مالکیت فکری
- سازگاری با اکثر مدل‌های موجود در Hugging Face
- امکان اجرا در محیط‌های آنلاین و آفلاین
پرسش‌های پرتکرار
FHE چیست و چرا در LLM کاربرد دارد؟
Fully Homomorphic Encryption (FHE) به این امکان می‌دهد که پردازش‌ها بر روی داده‌های رمزنگاری‌شده انجام شود بدون اینکه داده‌ها قفل‌شده آزاد شوند. این ویژگی در LLMها برای بهبود امنیت و حفظ حریم خصوصی کاربران اساسی است.
Zama چگونه می‌تواند هم حریم خصوصی کاربر را و هم مالکیت مدل را حفظ کند؟
Zama با پیاده‌سازی FHE در کتابخانهٔ Transformers و ارائه نسخه‌ی قابلیت اجرا در سرورهای محلی، به کاربران اجازه می‌دهد مدل را بر روی داده‌های خود اجرا کنند و در عین حال داده‌ها و معماری مدل را در داخل فضای رمزنگاری‌شده نگه دارند. این روش از حریم خصوصی و مالکیت فکری بهره‌مند می‌شود.
