HERL (Homomorphic Encryption Reinforcement Learning): Оптимизация параметров шифрования с использованием Q-Learning
Проблема:
Федеративное обучение (FL) позволяет обучать модели машинного обучения на децентрализованных источниках данных, сохраняя при этом конфиденциальность. Однако включение Гомоморфного шифрования (HE) для защиты данных во время обучения сталкивается с проблемами.
Решение:
Исследователи представили метод Homomorphic Encryption Reinforcement Learning (HERL) на основе Reinforcement Learning. С помощью Q-Learning HERL динамически оптимизирует выбор параметров шифрования для различных групп клиентов, улучшая эффективность сходимости модели и общую полезность.
Значимость:
HERL продемонстрировал улучшение эффективности обучения на 30%, сокращение времени сходимости модели на 24% и увеличение полезности на 17%. Это позволяет интегрировать HE в FL в различных сценариях без ущерба для безопасности.
Применение в бизнесе:
Используйте HERL для оптимизации безопасности и производительности систем FL. Постепенно внедряйте ИИ-решения, анализируя результаты и KPI, чтобы повысить эффективность и автоматизировать процессы продаж.
