神經資料安全、隱私與密碼學
同態加密推論
使用同態加密直接對加密資料進行運算,使解碼器原則上能在密文的神經特徵上運行,並回傳只有使用者能解密的加密結果,過程中任何伺服器都不會看到明文。相關的安全運算工具——安全多方運算與函數加密——以不同手段追求相同目標。
對 BCI 而言這在很大程度上仍屬憧憬:實用方案(例如用於近似算術的 CKKS)在運算與延遲上帶來數個數量級的額外負擔,與數十毫秒的閉環預算及神經系統的功耗限制相衝突。今日它較可行的用途在於離線或批次的神經分析,以及將繁重運算外包,而非即時的植入物端解碼。
加密保護的是運算的機密性,而非模型的正確性或其輸出的隱私;它與差分隱私及完整性查核相輔相成,而非取而代之。
又称
另见