24、机器学习中的安全与隐私及人在回路的机器学习

机器学习中的安全与隐私及人在回路的机器学习

在机器学习领域，数据的安全与隐私保护以及人在模型构建过程中的作用至关重要。下面将详细介绍几种关键的技术和概念。

同态加密

同态加密是一种允许对加密数据进行计算的技术。在机器学习场景中，它非常有用，例如可以在不进行解密的情况下对加密数据进行模型推理。不过，实现全同态加密可能会很复杂，计算成本高且内存效率低。

有一些Python库可以帮助我们实践同态加密方案：
- TenSEAL (https://github.com/OpenMined/TenSEAL)，可与PyTorch和NumPy集成。
- PySEAL (https://github.com/Huelse/PySEAL)
- HElib (https://github.com/homenc/HElib)

下面是一个使用TenSEAL进行同态加密的简单示例：

import tenseal as ts
context = ts.context(ts.SCHEME_TYPE.BFV,
                      poly_modulus_degree=4096, plain_modulus=1032193)

在上述代码中， poly_modulus_degree 参数用于确定多项式模数的次数，它是一个具有整数系数的多项式。 plain_modulus 参数用于指定将明文消息编码为可以进行同态加密和处理的多项式的模数。如果 plain