חדש תמונה, וידאו, קריינות ותמלול בקריאה אחת, בלי להריץ מודל. מנסים בלי שרת

GPT
E

encrypted_health_prediction

רץ בדפדפן

zama-fheרישיון לא דווח2023-06-06

  • gradio
  • FHE
  • PPML
  • privacy
  • privacy preserving machine learning

הדגמה של חיזוי מצב רפואי על בסיס תסמינים מוצפנים לחלוטין. מיועד למפתחים וחוקרים שרוצים לבדוק איך הצפנה הומומורפית מלאה עובדת בפועל.

  • —הורדות בחודש
  • 63לייקים

מה זה

אתם מסמנים לפחות חמישה תסמינים מתוך רשימות סגורות שמחולקות לקטגוריות. אפשר לבחור ידנית או לבחור מחלה מתוך תיבת בחירה כדי למלא תסמינים מוכנים מראש. לאחר מכן הממשק ממיר את התלונות לוקטור, מייצר מפתחות הצפנה, ומצפין את הנתונים בשיטת הצפנה הומומורפית מלאה.

מאחורי הקלעים רץ שרת שמקבל רק את המידע המוצפן ומבצע עליו חישוב בעזרת ספריית Concrete ML. השרת פולט תחזית בלי לראות את התסמינים שהזנתם, ומחזיר זמן ריצה של החישוב המוצפן בשניות לצד התוצאה הסופית שפוענחה בצד שלכם.

מתאים ל

  • בדיקת הצפנה הומומורפית

    המחשה של Concrete ML לחישוב מודל על גבי נתונים מוצפנים ללא חשיפת הקלט.

  • הערכת זמני חישוב

    מדידת הזמן שלוקח לשרת מעבד להריץ חיזוי על נתונים מוצפנים מקצה לקצה.

  • לימוד ארכיטקטורת FHE

    בחינת תהליך יצירת מפתחות, הצפנת וקטורים ושליחתם לשרת חיצוני לפי שלבים.

איפה זה נופל

המערכת מחייבת בחירה של לפחות חמישה תסמינים, כך שאי אפשר לבדוק מקרים פשוטים או חלקיים. המודל מוגבל לרשימת מחלות ותסמינים סגורה מראש ואינו מתאים לאבחון רפואי אמיתי. כל התהליך נועד להדגים את טכנולוגיית ההצפנה, ולא לספק כלי בריאות מעשי.

שאלות
נפוצות

האם השימוש בהדגמה כרוך בתשלום?

השימוש בדפדפן פתוח לחלוטין וללא עלות. אין צורך להירשם או להזין פרטי תשלום כדי להריץ את השלבים. כל התהליך זמין ישירות בעמוד.

מה קורה עם הנתונים שמזינים למערכת?

התסמינים שאתם בוחרים מוצפנים ישירות בצד הלקוח בעזרת מפתחות שנוצרים במקום. השרת מקבל וקטור מוצפן ומבצע עליו חישוב מבלי לפענח את התוכן. הפענוח של התוצאה מתבצע שוב בצד שלכם.

כמה זמן לוקח לקבל תחזית?

החישוב המוצפן לוקח מספר שניות בגלל מורכבות ההצפנה ההומומורפית. הממשק מציג בסיום תיבה עם זמן הביצוע המדויק שנמדד על השרת. בנוסף יש להמתין מעט בעת ייצור המפתחות הראשוני.

האם אפשר להריץ את היישום מקומית במחשב?

כן, הקוד כולל הנחיות התקנה מקומיות בעזרת סביבת פייתון והתקנת קובץ דרישות. מריצים את הסקריפט app.py בטרמינל ופותחים את הכתובת המקומית שמופיעה בפלט. בדרך זו החישוב כולו מתבצע על המחשב שלכם.

איך משתמשים

לוחצים על התסמינים ברשימה, מגישים את הבחירה, מייצרים מפתחות בלחיצת כפתור, ומצפינים את הנתונים. לאחר מכן שולחים את המידע המוצפן לשרת ומפענחים את התוצאה. אין צורך בהתחברות או יצירת חשבון, אבל החישוב רץ על מעבד בסיסי בלבד ולכן הוא איטי מחישוב רגיל.

הרישיון

הרישיון של הפרויקט לא דווח במאגר. המשמעות היא שאין הרשאה ברורה לשימוש מסחרי או להעתקת הקוד. הנתונים שאתם מזינים מוצפנים לפני שליחתם לשרת החישוב, אך הממשק עצמו רץ כהדגמה ציבורית.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗