模型加密是保障人工智能系统安全的重要手段，通过加密算法对模型参数、结构或数据进行保护，防止未经授权的访问和攻击。以下是关键要点：
1. 加密方式分类
- 同态加密：允许在加密数据上直接进行计算，
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/同态加密/" alt="同态加密"/> - 联邦学习：在分布式训练中保护数据隐私，
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/联邦学习/" alt="联邦学习"/> - 模型水印：嵌入唯一标识以追踪模型使用，
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型水印/" alt="模型水印"/>
2. 应用场景
- 医疗诊断：加密患者数据模型，保护敏感信息
- 金融风控：防止模型被逆向工程窃取逻辑
- 工业控制：确保模型在边缘设备运行时的安全性
3. 技术挑战
- 性能损耗：加密可能增加计算开销
- 密钥管理：需安全存储与分发加密密钥
- 兼容性：加密后的模型需适配不同部署环境
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