Wenn KI auf vollhomomorphe Verschlüsselung trifft: Eine aufkommende Open-Source-Bewegung

Künstliche Intelligenz (KI) dringt immer tiefer in Kernbereiche wie die Medizin, die Finanzbranche und die Verwaltung ein. Doch die Datenschutzfrage bleibt dabei immer ein unausweichliches Hindernis. Krankenhäuser wagen es nicht, Krankenakten an Cloud-Modelle zu übergeben, Banken lassen keine Dritten an Transaktionsdaten heran, und Unternehmen nutzen keine externen KI-Systeme zur Analyse ihrer internen Daten. Es liegt nicht an der Technik, sondern an den hohen Vertrauenskosten.

Vollhomomorphe Verschlüsselung (FHE) ändert dies. Sie ermöglicht es der KI, direkt auf verschlüsselten Daten zu arbeiten – das Modell sieht die Originaldaten nicht, und die Datenbesitzer sehen die Modellparameter nicht, aber das Rechenergebnis ist völlig korrekt. Es klingt wie Magie, aber es ist eine reale Kryptografie. Und sie geht von der Theorie in die Praxis.

CipherFlow startet das „Prometheus-Projekt“

Kürzlich hat CipherFlow offiziell das Open-Source-Projekt LattiAI – das „Prometheus-Projekt“ – gestartet. Es richtet sich an Entwickler, Hochschulforscher und KI-Engineer weltweit, um gemeinsam LattiAI, das erste chinesische Framework für homomorphe KI-Inferenz auf verschlüsselten Daten, zu verbessern.

Als Auftaktveranstaltung wird CipherFlow am 1. April (Mittwoch) um 19:00 Uhr ein Online-Workshop veranstalten. Vier Experten aus Peking-Universität, Tsinghua-Universität und CipherFlow werden über den aktuellen Stand und die zukünftigen Richtungen von FHE + KI berichten:

• Talk 1: Die Privatsphärekrise im Zeitalter der KI und der Ausweg mit FHE – Fan Junfeng · CipherFlow
• Talk 2: Die Kollision von KI und Kryptografie: Eine anhaltende Paradigmenwende – Li Meng · Peking-Universität
• Talk 3: Am Vorabend des Aufbruchs: Forschungschancen und -richtungen in FHE – Wang Anyu · Tsinghua-Universität
• Talk 4: Einführung in das Open-Source-Projekt latti-ai und Leitfaden für die gemeinsame Entwicklung – Chen Si · CipherFlow

Drei Wettbewerbsbereiche für Teilnehmer mit unterschiedlichem Hintergrund

Im ersten Abschnitt des „Prometheus-Projekts“ werden drei Wettbewerbsbereiche eingerichtet:

In dieser Veranstaltung haben wir drei Wettbewerbsbereiche eingerichtet, die Teilnehmer mit unterschiedlichem Hintergrund abdecken:  Wettbewerbsbereich 1: Aufbau von Fähigkeiten im Bereich KI + FHE-Framework Geeignet für: Deep-Learning-Engineer und Framework-Entwickler.

• Aufgabe 1: Implementierung der Verschlüsselung eines klassischen CNN-Modells, wie z. B. VGG, Inception, SSD
• Aufgabe 2: Implementierung der homomorphen Berechnung der Softmax-Schicht

Dieser Wettbewerbsbereich richtet sich an Deep-Learning-Engineer. Teilnehmer benötigen keine Kryptografie-Kenntnisse, da das Framework den FHE-Verschlüsselungs- und Entschlüsselungsprozess bereits kapselt. Die Teilnehmer können sich auf die Anpassung der Modellstruktur und die Implementierung der Inferenz konzentrieren.

Wettbewerbsbereich 2: Umsetzung von sicherer KI in Branchen

Geeignet für: Forscher und Engineer in der Finanz- und Medizinbranche.

• Aufgabe 3: Implementierung einer verschlüsselten Inferenz in der Finanzbranche, wie z. B. Preisprognose, Kreditbewertungsmodell
• Aufgabe 4: Implementierung einer verschlüsselten Inferenz für ein medizinisches Modell, wie z. B. EKG-Analyse, medizinische Bildverarbeitung

Dieser Wettbewerbsbereich richtet sich an Forscher und Engineer mit Branchenmodell-Erfahrung. Die Teilnehmer werden auf Basis des latti-ai-Frameworks bestehende Branchen-KI-Modelle für verschlüsselte Inferenz anpassen und die technische Machbarkeit von FHE in realen Szenarien überprüfen.

Wettbewerbsbereich 3: Optimierung der FHE-Grundlagen

Geeignet für: Kryptografieforscher und Forscher im Bereich Hochleistungsrechnen.

• Aufgabe 5: Verbesserung der Rechenleistung durch die Verwendung von „sparse packing“ Bootstrapping-Operatoren
• Aufgabe 6: Optimierung der FHE-Parameter für niedrigpräzise neuronale Netze

Dieser Wettbewerbsbereich richtet sich an Forscher in Kryptografie und Hochleistungsrechnen und erfordert Kenntnisse in FHE-Algorithmen.

Zeitplan

• Workshop: 1. April 2026 (Mittwoch) 19:00 - 20:30 Uhr
• Deadline für die Aufgabe-Anmeldung: 15. April 2026, 19:00 Uhr
• Deadline für die Einreichung von Code und Präsentation: 30. April 2026, 19:00 Uhr
• Bewertung und Preisverleihung: Online-Veröffentlichung im Mai + Offline-Meetup

Preise

• Exzellenzpreis: 10.000 Yuan × 1
• Preis für hervorragende Beiträge: 5.000 Yuan × 2
• Ökosystem-Beitragspreis: 3.000 Yuan/Team oder Person

Die besten Ergebnisse werden in das Open-Source-Framework latti-ai integriert und Teil des Projektekosystems werden. Das Beratungsteam besteht aus Experten aus Universitäten wie Peking-Universität, Fudan-Universität, Beihang-Universität und Nanjing University of Aeronautics and Astronautics.

Weitere Informationen zur Veranstaltung finden Sie auf der offiziellen WeChat-Account von CipherFlow.