解锁数据隐私：同态加密引领机器学习新时代！

这张图详细展示了同态加密在隐私保护机器学习中的应用。

同态加密：使用加密数据进行计算

- 数据加密：原始数据首先通过加密得到加密数据。

- 计算过程：即使在加密状态下，也可以直接对数据进行计算，得到计算结果。

- 解密过程：计算后的结果可以被解密为可用的计算数据。

机器学习与同态加密

- 未加密 vs 加密：展示了两种服务器处理方式，一种是未加密的数据，另一种是经过同态加密的数据。两者在功能上是等价的。

- 用户交互：用户客户端接收原始数据并进行预测，无论数据是否加密，流程相同。对于加密的数据，预测结果会被解密以供用户使用。

联邦学习与同态加密

- 模型权重传输：本地模型的加权信息经过加密后发送到聚合服务器。

- 聚合过程：服务器聚合多个用户客户端的模型参数，并同步更新远程模型。

- 同步和解密：更新后的模型同步到各个本地客户端，并通过解密使其可用。

该图整体展示了如何在保护隐私的同时，利用同态加密技术实现安全高效的机器学习和联邦学习。