Гомоморфное шифрование запросов в LLM
Инструменты LLM получили большую популярность практически во всех сферах IT, но из-за этого возникла очень серьёзная проблема: утечки информации. Многие пользователи случайно или по незнанию отправляют в облако конфиденциальную информацию о себе или своей компании. А попав на серверы AI-разработчика, эти данные могут (и будут) использоваться для обучения LLM, профилирования, социального моделирования, перепродажи и др. В любом случае, компании выгодно сохранять запросы пользователей навечно. Пользовательские данные — главный актив таких компаний, включая чат-сессии и документы.
Возникает вопрос: как работать с LLM, но отправлять запросы и получать ответы в зашифрованном виде, чтобы даже провайдер услуг и владелец LLM не имел доступа к этой информации? Эту проблему решает гомоморфное шифрование. Выполнение зашифрованных операций над зашифрованным текстом.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- 74% российских компаний рассматривают привлечение трафика через нейросети
- Опубликованы списки финалистов Workspace Digital Awards-2026
- Шифруем ID сетью Фейстеля: защита API без правок в базе
- mTLS: руководство — от теории к практике с управлением сертификатами и защиты сервисов
- Не кибербез, а цифро-ТБ
- Атакуем LLM — дешево, сердито, ИИ-шно
- Echo Layer: как я пытался встроить приватность в обычную клавиатуру
- Тактильная эпоха — Часть 2: Складной планшет vs раскладной смартфон. И почему вы не понимаете, чего хотите
- Скрываясь на виду: как PhantomCore маскирует свою активность с помощью легитимных инструментов
- Максим Немов: Почему бизнес-гипотезы почти всегда ошибочны — и как на этом зарабатывают те, кто это понял