Obecné ML zachovávající soukromí: Zabezpečení učení s typovou bezpečností

Rychlý pokrok v oblasti strojového učení (ML) zahájil éru bezprecedentních inovací a pohání pokrok napříč nesčetnými odvětvími. Tento pokrok je však stále více stíněn rostoucími obavami o soukromí a bezpečnost dat. Vzhledem k tomu, že modely ML jsou stále sofistikovanější a založené na datech, citlivé informace, které zpracovávají, se stávají hlavním cílem narušení a zneužití. Obecné strojové učení zachovávající soukromí (PPML) si klade za cíl řešit tuto kritickou výzvu tím, že umožňuje školení a nasazení modelů ML, aniž by byla ohrožena důvěrnost základních dat. Tento příspěvek se ponoří do základních konceptů PPML, se zvláštním zaměřením na to, jak se typová bezpečnost stává mocným mechanismem pro zlepšení bezpečnosti a spolehlivosti těchto sofistikovaných učebních systémů v globálním měřítku.

Rostoucí imperativ soukromí v ML

V dnešním propojeném světě se data často označují jako nový olej. Firmy, výzkumníci i vlády využívají rozsáhlé datové sady k trénování modelů ML, které dokážou předpovídat chování spotřebitelů, diagnostikovat nemoci, optimalizovat dodavatelské řetězce a mnoho dalšího. Tato závislost na datech však přináší inherentní rizika:

• Citlivé informace: Datové sady často obsahují osobní identifikační údaje (PII), zdravotní záznamy, finanční údaje a proprietární obchodní data.
• Regulační prostředí: Přísné předpisy na ochranu dat, jako je GDPR (obecné nařízení o ochraně osobních údajů) v Evropě, CCPA (kalifornský zákon o ochraně osobních údajů spotřebitelů) ve Spojených státech a podobné rámce po celém světě, vyžadují robustní opatření na ochranu soukromí.
• Etické úvahy: Kromě právních požadavků existuje rostoucí etický imperativ chránit soukromí jednotlivců a zabránit algoritmickému zkreslení, které by mohlo vzniknout v důsledku nesprávně zpracovaných dat.
• Kybernetické hrozby: Modely ML samotné mohou být zranitelné vůči útokům, jako je otravování dat, inverze modelu a útoky na odvozování členství, které mohou odhalit citlivé informace o tréninkových datech.

Tyto výzvy vyžadují změnu paradigmatu v tom, jak přistupujeme k vývoji ML, přechod od přístupu zaměřeného na data k přístupu založenému na soukromí. Obecné PPML nabízí sadu technik navržených tak, aby budovaly systémy ML, které jsou inherentně robustnější vůči porušování soukromí.

Pochopení obecného strojového učení zachovávajícího soukromí (PPML)

Obecné PPML zahrnuje širokou škálu technik, které umožňují algoritmům ML pracovat s daty, aniž by odhalovaly surové, citlivé informace. Cílem je provádět výpočty nebo získávat poznatky z dat při zachování jejich soukromí. Klíčové přístupy v rámci PPML zahrnují:

1. Diferenciální soukromí (DP)

Diferenciální soukromí je matematický rámec, který poskytuje silnou záruku soukromí přidáním pečlivě kalibrovaného šumu k datům nebo výsledkům dotazů. Zajišťuje, že výsledek analýzy je zhruba stejný bez ohledu na to, zda jsou data jednotlivce v datové sadě zahrnuta či nikoli. To útočníkovi velmi ztěžuje odvození informací o konkrétním jednotlivci.

Jak to funguje:

DP se dosahuje vkládáním náhodného šumu do procesu výpočtu. Množství šumu je určeno parametrem soukromí, epsilon (ε). Menší epsilon indikuje silnější záruky soukromí, ale může také vést k méně přesnému výsledku.

Aplikace:

• Souhrnné statistiky: Ochrana soukromí při výpočtu statistik, jako jsou průměry nebo počty z citlivých datových sad.
• Trénování modelů ML: DP lze použít během trénování modelů ML (např. DP-SGD – diferenciálně soukromý stochastický gradientový sestup) k zajištění toho, že si model nezapamatuje jednotlivé tréninkové příklady.
• Uvolnění dat: Uvolnění anonymizovaných verzí datových sad se zárukami DP.

Globální význam:

DP je základní koncept s univerzální použitelností. Například technologičtí giganti jako Apple a Google používají DP ke shromažďování statistik využití ze svých zařízení (např. návrhy klávesnice, použití emotikonů) bez ohrožení soukromí jednotlivých uživatelů. To umožňuje zlepšení služeb na základě kolektivního chování při respektování práv uživatelů na data.

2. Homomorfní šifrování (HE)

Homomorfní šifrování umožňuje provádět výpočty přímo na šifrovaných datech, aniž by bylo nutné je nejprve dešifrovat. Výsledky těchto výpočtů, po dešifrování, jsou stejné, jako kdyby byly výpočty provedeny na původních nešifrovaných datech. To se často označuje jako „výpočet na šifrovaných datech“.

Typy HE:

• Částečné homomorfní šifrování (PHE): Podporuje pouze jeden typ operace (např. sčítání nebo násobení) neomezený počet krát.
• Do jisté míry homomorfní šifrování (SHE): Podporuje omezený počet sčítacích i násobících operací.
• Plně homomorfní šifrování (FHE): Podporuje neomezený počet sčítacích i násobících operací, což umožňuje libovolné výpočty na šifrovaných datech.

Aplikace:

• Cloud ML: Uživatelé mohou nahrát šifrovaná data na cloudové servery pro trénování nebo odvozování modelů ML, aniž by poskytovatel cloudu viděl nezpracovaná data.
• Zabezpečené outsourcing: Společnosti mohou outsourcovat citlivé výpočty poskytovatelům třetích stran při zachování důvěrnosti dat.

Výzvy:

HE, zejména FHE, je výpočetně náročné a může výrazně zvýšit dobu výpočtu a velikost dat, což je nepraktické pro mnoho aplikací v reálném čase. Výzkum probíhá za účelem zlepšení jeho účinnosti.

3. Zabezpečený výpočet více stranami (SMPC nebo MPC)

SMPC umožňuje více stranám společně vypočítat funkci nad jejich soukromými vstupy, aniž by si tyto vstupy navzájem odhalily. Každá strana se dozví pouze konečný výstup výpočtu.

Jak to funguje:

Protokoly SMPC typicky zahrnují rozdělení dat na tajné sdílení, distribuci těchto sdílení mezi stranami a poté provádění výpočtů na těchto sdíleních. K zajištění toho, aby žádná jednotlivá strana nemohla rekonstruovat původní data, se používají různé kryptografické techniky.

Aplikace:

• Kolaborativní ML: Více organizací může trénovat sdílený model ML na svých kombinovaných soukromých datových sadách, aniž by sdílely svá individuální data. Například několik nemocnic by mohlo spolupracovat na trénování diagnostického modelu, aniž by sdružovalo záznamy pacientů.
• Soukromá analýza dat: Umožnění společné analýzy citlivých datových sad z různých zdrojů.

Příklad:

Představte si konsorcium bank, které chce trénovat model ML proti podvodům. Každá banka má vlastní transakční data. Pomocí SMPC mohou kolektivně vycvičit model, který těží ze všech svých dat, aniž by některá banka odhalila historii transakcí svých zákazníků ostatním.

4. Federativní učení (FL)

Federativní učení je distribuovaný přístup ML, který trénuje algoritmus napříč několika decentralizovanými edge zařízeními nebo servery, které drží místní vzorky dat, aniž by si data samotná vyměňovaly. Místo toho se sdílejí a centrálně agregují pouze aktualizace modelu (např. gradienty nebo parametry modelu).

Jak to funguje:

1. Globální model je inicializován na centrálním serveru.
2. Globální model se odešle vybraným klientským zařízením (např. smartphony, nemocnice).
3. Každý klient trénuje model lokálně na svých vlastních datech.
4. Klienti posílají své aktualizace modelu (nikoli data) zpět na centrální server.
5. Centrální server agreguje tyto aktualizace, aby vylepšil globální model.

Vylepšení soukromí v FL:

Zatímco FL ze své podstaty snižuje pohyb dat, není sám o sobě plně zachovávající soukromí. Aktualizace modelu mohou stále uniknout informacím. Proto se FL často kombinuje s jinými technikami PPML, jako je diferenciální soukromí a zabezpečená agregace (forma SMPC pro agregaci aktualizací modelů), pro zlepšení soukromí.

Globální dopad:

FL přináší revoluci v mobilním ML, IoT a zdravotnictví. Například Gboard od společnosti Google používá FL ke zlepšení predikce dalšího slova na zařízeních Android. Ve zdravotnictví umožňuje FL trénování lékařských diagnostických modelů napříč několika nemocnicemi, aniž by centralizoval citlivé záznamy pacientů, což umožňuje lepší léčbu globálně.

Role typové bezpečnosti při zlepšování bezpečnosti PPML

Zatímco výše uvedené kryptografické techniky nabízejí silné záruky soukromí, jejich implementace může být složitá a náchylná k chybám. Zavedení typové bezpečnosti, inspirované principy návrhu programovacích jazyků, nabízí doplňkovou a zásadní vrstvu bezpečnosti a spolehlivosti pro systémy PPML.

Co je typová bezpečnost?

V programování typová bezpečnost zajišťuje, že operace se provádějí na datech příslušného typu. Například nemůžete přidat řetězec k celému číslu bez explicitní konverze. Typová bezpečnost pomáhá předcházet chybám za běhu a logickým chybám odchytáváním potenciálních nesouladů typů v době kompilace nebo prostřednictvím přísných kontrol za běhu.

Použití typové bezpečnosti pro PPML

Koncept typové bezpečnosti lze rozšířit do oblasti PPML, aby se zajistilo, že operace zahrnující citlivá data a mechanismy zachovávající soukromí jsou zpracovávány správně a bezpečně. To zahrnuje definování a vynucování specifických „typů“ pro data na základě:

• Úroveň citlivosti: Jsou data nezpracovanými PII, anonymizovanými daty, šifrovanými daty nebo statistickým agregátem?
• Záruka soukromí: Jaká úroveň soukromí (např. specifický rozpočet DP, typ šifrování, protokol SMPC) je spojena s těmito daty nebo výpočtem?
• Povolené operace: Které operace jsou pro tento datový typ povoleny? Například nezpracované PII mohou být přístupné pouze za přísných kontrol, zatímco šifrovaná data mohou být zpracovávána knihovnami HE.

Výhody typové bezpečnosti v PPML:

1. Snížené chyby implementace:

   Techniky PPML často zahrnují složité matematické operace a kryptografické protokoly. Systém typů může vést vývojáře a zajistit, aby pro každý mechanismus soukromí používali správné funkce a parametry. Například systém typů by mohl zabránit vývojáři v náhodném použití funkce určené pro homomorfně šifrovaná data na diferenciálně soukromá data, čímž by se zabránilo logickým chybám, které by mohly ohrozit soukromí.

2. Vylepšené záruky bezpečnosti:

   Díky přísnému vynucování pravidel o tom, jak lze zpracovávat různé typy citlivých dat, poskytuje typová bezpečnost silnou obranu proti náhodnému úniku dat nebo zneužití. Například „typ PII“ by mohl vynutit, aby jakákoli operace s ním musela být zprostředkována určeným API pro zachování soukromí, spíše než umožnit přímý přístup.

3. Vylepšená kompozice technik PPML:

   Řešení PPML v reálném světě často kombinují více technik (např. federativní učení s diferenciálním soukromím a zabezpečenou agregací). Typová bezpečnost může poskytnout rámec pro zajištění správné integrace těchto složených systémů. Různé „typy soukromí“ mohou reprezentovat data zpracovávaná různými metodami a systém typů může ověřit, že kombinace jsou platné a zachovávají požadovanou celkovou záruku soukromí.

4. Auditovatelné a ověřitelné systémy:

   Dobře definovaný systém typů usnadňuje audit a ověření vlastností soukromí systému ML. Typy fungují jako formální anotace, které jasně definují stav soukromí dat a výpočtů, což auditorům bezpečnosti usnadňuje hodnocení shody a identifikaci potenciálních zranitelností.

5. Produktivita vývojáře a vzdělávání:

   Díky abstrakci některých složitostí mechanismů PPML může typová bezpečnost zpřístupnit tyto techniky širšímu okruhu vývojářů. Jasné definice typů a kontroly v době kompilace snižují křivku učení a umožňují vývojářům soustředit se více na samotnou logiku ML s vědomím, že infrastruktura soukromí je robustní.

Ilustrativní příklady typové bezpečnosti v PPML:

Podívejme se na některé praktické scénáře:

Scénář 1: Federativní učení s diferenciálním soukromím

Zvažte model ML, který je trénován prostřednictvím federativního učení. Každý klient má lokální data. Pro přidání diferenciálního soukromí se šum přidává do gradientů před agregací.

Systém typů by mohl definovat:

• RawData: Reprezentuje nezpracovaná, citlivá data.
• DPGradient: Reprezentuje gradienty modelu, které byly narušeny diferenciálním soukromím, a nese přidružený rozpočet soukromí (epsilon).
• AggregatedGradient: Reprezentuje gradienty po zabezpečené agregaci.

Systém typů by vynucoval pravidla jako:

• Operace, které přímo přistupují k RawData, vyžadují specifické autorizační kontroly.
• Funkce výpočtu gradientu musí generovat typ DPGradient, když je zadán rozpočet DP.
• Agregační funkce mohou přijímat pouze typy DPGradient a generovat typ AggregatedGradient.

To zabraňuje scénářům, kdy jsou nezpracované gradienty (které mohou být citlivé) agregovány přímo bez DP, nebo kdy je šum DP nesprávně aplikován na již agregované výsledky.

Scénář 2: Zabezpečené outsourcování tréninku modelu s homomorfním šifrováním

Společnost chce trénovat model na svých citlivých datech pomocí poskytovatele cloudu třetí strany a používá homomorfní šifrování.

Systém typů by mohl definovat:

• HEEncryptedData: Reprezentuje data šifrovaná pomocí schématu homomorfního šifrování, nesoucí informace o schématu a parametrech šifrování.
• HEComputationResult: Reprezentuje výsledek homomorfního výpočtu na HEEncryptedData.

Vynucovaná pravidla:

• Pouze funkce určené pro HE (např. homomorfní sčítání, násobení) mohou pracovat na HEEncryptedData.
• Pokusy o dešifrování HEEncryptedData mimo důvěryhodné prostředí by byly označeny.
• Systém typů zajišťuje, že poskytovatel cloudu obdrží a zpracovává pouze data typu HEEncryptedData, nikdy původní nešifrovaná data.

To zabraňuje náhodnému dešifrování dat, když jsou zpracovávána cloudem, nebo pokusům o použití standardních, nehomomorfních operací na šifrovaná data, což by vedlo k nesmyslným výsledkům a potenciálně odhalilo informace o šifrovacím schématu.

Scénář 3: Analýza citlivých dat napříč organizacemi pomocí SMPC

Více výzkumných institucí chce společně analyzovat data pacientů, aby identifikovaly vzorce onemocnění, pomocí SMPC.

Systém typů by mohl definovat:

• SecretShare: Reprezentuje sdílení citlivých dat distribuovaných mezi stranami v protokolu SMPC.
• SMPCResult: Reprezentuje výstup společného výpočtu provedeného prostřednictvím SMPC.

Pravidla:

• Pouze funkce specifické pro SMPC mohou pracovat na typech SecretShare.
• Přímý přístup k jednomu SecretShare je omezen, což brání jakékoli straně v rekonstrukci individuálních dat.
• Systém zajišťuje, že výpočet provedený na sdílení správně odpovídá požadované statistické analýze.

To zabraňuje situaci, kdy by se strana mohla pokusit o přímý přístup k surovým datovým sdílením, nebo kdy by se na sdílení použily operace mimo SMPC, což by ohrozilo společnou analýzu a individuální soukromí.

Výzvy a budoucí směry

Zatímco typová bezpečnost nabízí významné výhody, její integrace do PPML není bez problémů:

• Složitost systémů typů: Navrhování komplexních a efektivních systémů typů pro složité scénáře PPML může být náročné. Klíčové je vyvážení výraznosti s ověřitelností.
• Režie výkonu: Kontrola typu za běhu, i když je to prospěšné pro zabezpečení, může zavést režii výkonu. Optimalizační techniky budou zásadní.
• Standardizace: Oblast PPML se stále vyvíjí. Zavedení průmyslových standardů pro definice typů a mechanismy vynucování bude důležité pro široké přijetí.
• Integrace se stávajícími rámci: Bezproblémová integrace funkcí typové bezpečnosti do oblíbených rámců ML (např. TensorFlow, PyTorch) vyžaduje pečlivý návrh a implementaci.

Budoucí výzkum se pravděpodobně zaměří na vývoj doménově specifických jazyků (DSL) nebo rozšíření kompilátoru, které vkládají koncepty PPML a typovou bezpečnost přímo do pracovního postupu vývoje ML. Automatizované generování kódu zachovávajícího soukromí na základě anotací typů je další slibná oblast.

Závěr

Obecné strojové učení zachovávající soukromí již není okrajovou oblastí výzkumu; stává se nezbytnou součástí odpovědného vývoje AI. Jak se pohybujeme ve stále datově intenzivnějším světě, techniky jako diferenciální soukromí, homomorfní šifrování, zabezpečený výpočet více stranami a federativní učení poskytují základní nástroje pro ochranu citlivých informací. Složitost těchto nástrojů však často vede k chybám implementace, které mohou podkopat záruky soukromí. Typová bezpečnost nabízí výkonný přístup zaměřený na programátora ke zmírnění těchto rizik. Definováním a vynucováním přísných pravidel o tom, jak lze zpracovávat data s různými charakteristikami soukromí, systémy typů zlepšují bezpečnost, zlepšují spolehlivost a zpřístupňují PPML globálním vývojářům. Přijetí typové bezpečnosti v PPML je kritickým krokem k budování důvěryhodnější a bezpečnější budoucnosti AI pro všechny, napříč všemi hranicemi a kulturami.

Cesta k skutečně zabezpečené a soukromé AI pokračuje. Kombinací pokročilých kryptografických technik s robustními principy softwarového inženýrství, jako je typová bezpečnost, můžeme odemknout plný potenciál strojového učení a zároveň chránit základní právo na soukromí.