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隨著ChatGPT的爆發，人工智能技術得到了快速發展。

但人工智能系統需要大量數據進行訓練和推理，其中可能包含敏感的個人信息或商業機密。

如何保護這些數據的安全成為當務之急。讓我們來看看在人工智能領域有哪些加密應用。

加密算法

數據加密的核心是加密算法，它可以將明文數據轉換為密文。

只有擁有正確密鑰的授權方才能解密和恢復數據，從而保護數據安全。

各種加密算法被廣泛應用于人工智能領域，如AES、RAS等，

人工智能系統可以使用對稱加密或非對稱加密算法將敏感數據存儲在云服務器上，或者通過不安全的通道進行傳輸。

此外，哈希、消息認證等算法，如SHA-2、MD5等，在人工智能領域被廣泛應用，以確保數據完整性，避免數據篡改。

加密應用程序

身份認證技術

數據加密后，誰或什么設備可以訪問加密后的數據?這就需要使用通用的互聯網身份認證技術，才能對用戶進行身份認證。

人工智能領域常見的認證方法包括數字證書、數字簽名等，可以驗證用戶的真實信息，

避免未經授權的用戶訪問敏感信息，有效防止身份欺詐等問題。

加密應用程序

同態加密

同態加密是一種特殊的加密技術，它允許在不解密的情況下對加密數據執行計算。

這樣，我們可以最大限度地保證數據在計算過程中不被泄露或篡改。

人工智能系統可以使用同態加密對加密數據進行機器學習或數據分析，

而不會暴露有關數據或模型的任何信息。

安全多方計算

安全的多方計算允許多個參與者一起計算一個函數的輸出，而不泄露他們自己的輸入，

并且是許多應用程序(如電子選舉、閾值簽名和電子拍賣)的密碼學基礎。它也被廣泛應用于人工智能領域。

人工智能系統可以使用安全的多方計算技術來實現保護隱私的聯合或聯合學習場景，

在這種場景中，多方希望在不共享個人數據的情況下訓練模型或進行預測。

安全的多方計算確保數據在協作過程中不被泄露或篡改。

加密應用程序

要想讓人工智能產品更“智能”，就必須使用大量的數據進行訓練，

而這就必須使用密碼學中的相關加密技術來保證數據安全，讓人工智能產業健康發展。