@Walrus 🦭/acc
Sự tích hợp giữa Walrus và Seal đánh dấu một bước chuyển lớn trong cách chúng ta xử lý thông tin nhạy cảm cho học máy. Kiến trúc này đảm bảo rằng quyền riêng tư được duy trì nguyên vẹn trong suốt vòng đời của một quy trình AI.
Dữ liệu được mã hóa tại nguồn trước khi được lưu trữ dưới dạng các khối được bảo vệ trên Walrus. Khi một công việc huấn luyện bắt đầu, Seal sẽ truy xuất các đoạn mã hóa cụ thể vào một môi trường bảo mật, nơi việc giải mã chỉ xảy ra cho các tính toán đang hoạt động. Vì các độ dốc được mã hóa lại trước khi rời khỏi môi trường, hệ thống loại bỏ nhu cầu về một nhà điều hành đáng tin cậy trung tâm.
Cách tiếp cận phi tập trung này loại bỏ sự đánh đổi truyền thống giữa tính hữu dụng của dữ liệu và bảo mật người dùng. Các nhà phát triển giờ đây có thể xây dựng các mô hình mạnh mẽ trong khi đảm bảo rằng dữ liệu thô luôn không thể truy cập được bởi bên thứ ba tại mọi thời điểm.
$WAL
