英特尔近日公布开源释出深度学习编译器nGraph後端的资料加密工具HE-Transformer，保护训练模型的敏感资料，HE-Transformer工具采用微软研究院开源的加密运算函式库Simple Encrypted Arithmetic Library，来实现底层的加密功能，让资料科学家能够用热门的开源框架，像是TensorFlow、MXNet、PyTorch等，开发神经网络模型，且资料经过加密的处理。

　　nGraph是英特尔於今年3月开源释出的深度神经网络编译器，让开发人员不需要担心深度学习模型训练，以及模型执行在不同装置上的配置问题。
　　资料对於打造神经网络模型相当重要，有足够的资料作为训练样本，才能训练出准确的模型，然而在许多含有敏感个人资料的行业，却是一大挑战，举例来说，注重病患隐私的医疗业，大多数的资料都需要经过加密处理，才能够用来训练AI模型。
　　这次英特尔在2018全球AI大会上，宣布开源释出该加密工具，针对加密数据进行运算，在使用机器学习的过程，也不会敏感资料泄漏的疑虑，HE-Transformer能够让开发人员，透过加密的形式，来部署并保护模型中的资料。