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एमआईटी सिक्योरिटीज क्लाउड-आधारित एआई विथ नॉवेल 20 से 30 टाइम्स फास्टर मेथड


सार्वजनिक बादलों का उपयोग सलाहकार फर्म गार्टनर के पूर्वानुमान के साथ बढ़ रहा है जो कि एक तेजी है$ 186.4 बिलियन 2018 में विश्व स्तर पर सेवाओं पर खर्च किया जाएगा। अमेज़न, गूगल और माइक्रोसॉफ्ट जैसे टेक दिग्गजों ने क्लाउड-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्लेटफ़ॉर्म भी लॉन्च किया है, जो दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के माध्यम से संगणना-भारी कार्यों का संचालन करने में सक्षम हैं।

हालांकि, बड़ी शक्ति के साथ बड़ी जिम्मेदारी आती है। जैसे ही बादल कभी और अधिक अनुप्रयोगों में अधिक उपयोगी हो जाते हैं, सुरक्षा उल्लंघनों की संभावना भी बढ़ जाती है।

सिक्योरिटी ब्रेकिंग लूमिंग

2016 में McAfee द्वारा अधिग्रहित सुरक्षा फर्म Skyhigh Networks पर एक अध्ययन किया गया 30 लाख इसके सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ताओं ने बताया कि एक औसत उद्यम एक खतरनाक अनुभव करता है 23.2 प्रति माह बादल से संबंधित खतरे। पिछले कुछ वर्षों में शोधकर्ताओं ने क्लाउड-संबंधित अनुप्रयोगों के लिए कई सुरक्षित-संगणना तकनीकों की खोज की है।

हालाँकि, जब यह क्लाउड-आधारित AI प्लेटफ़ॉर्म की बात आती है, तो संग्रहीत डेटा को एन्क्रिप्ट करने का प्रयास अब तक की गई प्रणालियों को इतना दर्दनाक रूप से धीमा कर देता है कि वे अनुपयोगी हो जाते हैं। अब, एमआईटी शोधकर्ताओं द्वारा एक उपन्यास एन्क्रिप्शन विधि विकसित की गई है, जो नाटकीय रूप से धीमा किए बिना ऑनलाइन तंत्रिका नेटवर्क को सुरक्षित करने में सक्षम है।

नई सुरक्षा प्रणाली में दो पारंपरिक एन्क्रिप्शन तकनीकों, होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और गारबल्ड सर्किट के संयोजन शामिल हैं, इस तरह से तैयार किए गए हैं कि यह उनके व्यक्तिगत अंतर्निहित अक्षमताओं को दरकिनार करता है। इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान विभाग में पीएचडी के छात्र चिराग जुवेकर ने पहले लेखक को बताया, "हम केवल उन्हीं तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं, जहां वे सबसे अधिक कुशल हैं।"

शोधकर्ताओं ने तंत्रिका नेटवर्क को जल्दी से चलाने के दौरान डेटा की रक्षा करने की अपनी अनूठी क्षमता के संदर्भ में अपनी सरल नई प्रणाली GAZELLE को बुलाया। इसके बाद वे दो-पक्षीय छवि-वर्गीकरण कार्यों पर GAZELLE का परीक्षण करने के लिए आगे बढ़े।

यह प्रक्रिया कुशलतापूर्वक अपलोड किए गए डेटा और नेटवर्क के मापदंडों दोनों को एक पारंपरिक प्रणाली के रूप में सुरक्षित रूप से कार्य करती है। हालांकि, GAZELLE ने अत्याधुनिक मॉडलों की तुलना में 20 से 30 गुना अधिक तेजी से भाग लिया।

अभिनव प्रणाली में अनगिनत आशाजनक और रोमांचक अनुप्रयोग हैं। शायद सबसे उल्लेखनीय भूमिका वह है जो चिकित्सा क्षेत्र में एक दिन खेल सकती है।

मेडिकल डेटा को सुरक्षित रूप से साझा करना

जुवेकर ने कहा, "अगला कदम वास्तविक चिकित्सा डेटा लेना और यह दिखाना है कि जब हम अनुप्रयोगों के लिए वास्तविक उपयोगकर्ताओं की देखभाल करते हैं, तब भी यह स्वीकार्य प्रदर्शन प्रदान करता है।" चुंबकीय अनुनाद छवियों से हालत विशेषताओं।

GAZELLE का उपयोग करते हुए, अस्पताल तब सुरक्षित रूप से और कुशलता से अन्य स्वास्थ्य संस्थानों के साथ क्लाउड में अपने परिणाम साझा कर सकते थे, निजी रोगी डेटा की रक्षा करते हुए चिकित्सा प्रगति को आगे बढ़ा सकते थे। यदि इस तरह की उपलब्धि सच होने के लिए बहुत अच्छी लगती है, तो आपको यह जानकर आश्वस्त होना पड़ सकता है कि यह नहीं है।

क्लाउड फ़र्म इतना व्यापक हो गया है कि, उद्यम फर्म नॉर्थ ब्रिज द्वारा 2016 के वार्षिक क्लाउड कंप्यूटिंग सर्वेक्षण के अनुसार, 50% संगठनों ने या तो क्लाउड-फ़र्स्ट या क्लाउड-केवल नीति का अनुसरण किया जबकि 90% एक तरह से क्लाउड का उपयोग कर रहे थे। GAZELLE अब सुरक्षित क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग सिस्टम को सक्षम करने के साथ, यह बताने वाला नहीं है कि सर्वव्यापी क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म कैसे बनेंगे।


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