ML genérico que preserva la privacidad: protegiendo el aprendizaje con seguridad de tipos

El rápido avance del aprendizaje automático (Machine Learning - ML) ha dado paso a una era de innovación sin precedentes, impulsando el progreso en innumerables industrias. Sin embargo, este progreso se ve cada vez más ensombrecido por las crecientes preocupaciones en torno a la privacidad y la seguridad de los datos. A medida que los modelos de ML se vuelven más sofisticados y se basan en datos, la información sensible que procesan se convierte en un objetivo principal para brechas y usos indebidos. El Aprendizaje Automático Genérico que Preserva la Privacidad (PPML, por sus siglas en inglés) tiene como objetivo abordar este desafío crítico al permitir el entrenamiento y despliegue de modelos de ML sin comprometer la confidencialidad de los datos subyacentes. Esta publicación profundiza en los conceptos centrales del PPML, con un enfoque particular en cómo la seguridad de tipos está emergiendo como un mecanismo poderoso para mejorar la seguridad y la fiabilidad de estos sofisticados sistemas de aprendizaje a escala global.

La creciente necesidad de privacidad en el ML

En el mundo interconectado de hoy, a menudo se dice que los datos son el nuevo petróleo. Empresas, investigadores y gobiernos por igual están aprovechando vastos conjuntos de datos para entrenar modelos de ML que pueden predecir el comportamiento del consumidor, diagnosticar enfermedades, optimizar cadenas de suministro y mucho más. Sin embargo, esta dependencia de los datos conlleva riesgos inherentes:

• Información sensible: Los conjuntos de datos a menudo contienen información de identificación personal (IIP), registros médicos, detalles financieros y datos comerciales propietarios.
• Panorama regulatorio: Regulaciones estrictas de protección de datos como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) en Europa, la CCPA (Ley de Privacidad del Consumidor de California) en los Estados Unidos y marcos similares en todo el mundo exigen medidas de privacidad robustas.
• Consideraciones éticas: Más allá de los requisitos legales, existe un imperativo ético creciente de proteger la privacidad individual y prevenir el sesgo algorítmico que podría surgir de datos mal gestionados.
• Amenazas de ciberseguridad: Los propios modelos de ML pueden ser vulnerables a ataques, como el envenenamiento de datos, la inversión de modelos y los ataques de inferencia de pertenencia, que pueden revelar información sensible sobre los datos de entrenamiento.

Estos desafíos requieren un cambio de paradigma en cómo abordamos el desarrollo de ML, pasando de un enfoque centrado en los datos a uno de privacidad por diseño. El PPML genérico ofrece un conjunto de técnicas diseñadas para construir sistemas de ML que son inherentemente más robustos contra las violaciones de la privacidad.

Entendiendo el ML genérico que preserva la privacidad (PPML)

El PPML genérico abarca una amplia gama de técnicas que permiten que los algoritmos de ML operen sobre datos sin exponer la información sensible en bruto. El objetivo es realizar cálculos u obtener conocimientos a partir de los datos manteniendo su privacidad. Los enfoques clave dentro del PPML incluyen:

1. Privacidad Diferencial (PD)

La privacidad diferencial es un marco matemático que proporciona una fuerte garantía de privacidad al agregar ruido cuidadosamente calibrado a los datos o a los resultados de las consultas. Asegura que el resultado de un análisis sea aproximadamente el mismo, independientemente de si los datos de un individuo en particular se incluyen o no en el conjunto de datos. Esto hace que sea extremadamente difícil para un atacante inferir información sobre un individuo específico.

Cómo funciona:

La PD se logra inyectando ruido aleatorio en el proceso de computación. La cantidad de ruido está determinada por un parámetro de privacidad, épsilon (ε). Un épsilon más pequeño indica garantías de privacidad más fuertes, pero también puede llevar a un resultado menos preciso.

Aplicaciones:

• Estadísticas agregadas: Proteger la privacidad al calcular estadísticas como promedios o recuentos a partir de conjuntos de datos sensibles.
• Entrenamiento de modelos de ML: La PD se puede aplicar durante el entrenamiento de modelos de ML (p. ej., DP-SGD - Descenso de Gradiente Estocástico con Privacidad Diferencial) para asegurar que el modelo no memorice ejemplos de entrenamiento individuales.
• Publicación de datos: Liberar versiones anonimizadas de conjuntos de datos con garantías de PD.

Relevancia global:

La PD es un concepto fundamental con aplicabilidad universal. Por ejemplo, gigantes tecnológicos como Apple y Google utilizan la PD para recopilar estadísticas de uso de sus dispositivos (p. ej., sugerencias de teclado, uso de emojis) sin comprometer la privacidad individual del usuario. Esto permite mejorar el servicio basándose en el comportamiento colectivo mientras se respetan los derechos de los datos del usuario.

2. Cifrado Homomórfico (HE)

El cifrado homomórfico permite realizar cálculos directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos primero. Los resultados de estos cálculos, una vez descifrados, son los mismos que si los cálculos se hubieran realizado sobre los datos originales en texto plano. A esto a menudo se le llama "computación sobre datos cifrados".

Tipos de HE:

• Cifrado Parcialmente Homomórfico (PHE): Admite solo un tipo de operación (p. ej., suma o multiplicación) un número ilimitado de veces.
• Cifrado Homomórfico Limitado (SHE): Admite un número limitado de operaciones tanto de suma como de multiplicación.
• Cifrado Totalmente Homomórfico (FHE): Admite un número ilimitado de operaciones tanto de suma como de multiplicación, lo que permite realizar cálculos arbitrarios sobre datos cifrados.

Aplicaciones:

• ML en la nube: Los usuarios pueden cargar datos cifrados a servidores en la nube para el entrenamiento o la inferencia de modelos de ML sin que el proveedor de la nube vea los datos en bruto.
• Externalización segura: Las empresas pueden externalizar cálculos sensibles a proveedores externos manteniendo la confidencialidad de los datos.

Desafíos:

El HE, especialmente el FHE, es computacionalmente intensivo y puede aumentar significativamente el tiempo de cálculo y el tamaño de los datos, lo que lo hace poco práctico para muchas aplicaciones en tiempo real. La investigación está en curso para mejorar su eficiencia.

3. Computación Segura Multipartita (SMPC o MPC)

El SMPC permite que múltiples partes calculen conjuntamente una función sobre sus entradas privadas sin revelarse esas entradas entre sí. Cada parte solo conoce el resultado final del cálculo.

Cómo funciona:

Los protocolos SMPC generalmente implican dividir los datos en participaciones secretas, distribuir estas participaciones entre las partes y luego realizar cálculos sobre estas participaciones. Se utilizan diversas técnicas criptográficas para garantizar que ninguna parte por sí sola pueda reconstruir los datos originales.

Aplicaciones:

• ML colaborativo: Varias organizaciones pueden entrenar un modelo de ML compartido en sus conjuntos de datos privados combinados sin compartir sus datos individuales. Por ejemplo, varios hospitales podrían colaborar para entrenar un modelo de diagnóstico sin poner en común los registros de los pacientes.
• Análisis de datos privados: Permitir el análisis conjunto de conjuntos de datos sensibles de diferentes fuentes.

Ejemplo:

Imagine un consorcio de bancos que quiere entrenar un modelo de ML antifraude. Cada banco tiene sus propios datos de transacciones. Usando SMPC, pueden entrenar colectivamente un modelo que se beneficia de todos sus datos sin que ningún banco revele el historial de transacciones de sus clientes a los demás.

4. Aprendizaje Federado (FL)

El aprendizaje federado es un enfoque de ML distribuido que entrena un algoritmo en múltiples dispositivos de borde descentralizados o servidores que contienen muestras de datos locales, sin intercambiar los datos en sí. En su lugar, solo se comparten y se agregan de forma centralizada las actualizaciones del modelo (p. ej., gradientes o parámetros del modelo).

Cómo funciona:

1. Se inicializa un modelo global en un servidor central.
2. El modelo global se envía a los dispositivos cliente seleccionados (p. ej., teléfonos inteligentes, hospitales).
3. Cada cliente entrena el modelo localmente con sus propios datos.
4. Los clientes envían las actualizaciones de su modelo (no los datos) de vuelta al servidor central.
5. El servidor central agrega estas actualizaciones para mejorar el modelo global.

Mejoras de privacidad en el FL:

Aunque el FL reduce inherentemente el movimiento de datos, no preserva completamente la privacidad por sí solo. Las actualizaciones del modelo aún pueden filtrar información. Por lo tanto, el FL a menudo se combina con otras técnicas de PPML como la Privacidad Diferencial y la Agregación Segura (una forma de SMPC para agregar actualizaciones de modelos) para mejorar la privacidad.

Impacto global:

El FL está revolucionando el ML móvil, el IoT y la atención médica. Por ejemplo, el Gboard de Google utiliza FL para mejorar la predicción de la siguiente palabra en dispositivos Android. En la atención médica, el FL permite entrenar modelos de diagnóstico médico en múltiples hospitales sin centralizar los registros sensibles de los pacientes, lo que permite mejores tratamientos a nivel mundial.

El papel de la seguridad de tipos para mejorar la seguridad del PPML

Si bien las técnicas criptográficas anteriores ofrecen potentes garantías de privacidad, pueden ser complejas de implementar y propensas a errores. La introducción de la seguridad de tipos, inspirada en los principios del diseño de lenguajes de programación, ofrece una capa complementaria y crucial de seguridad y fiabilidad para los sistemas PPML.

¿Qué es la seguridad de tipos?

En programación, la seguridad de tipos garantiza que las operaciones se realicen en datos del tipo apropiado. Por ejemplo, no se puede sumar una cadena de texto a un número entero sin una conversión explícita. La seguridad de tipos ayuda a prevenir errores de ejecución y fallos lógicos al detectar posibles discrepancias de tipo en tiempo de compilación o mediante estrictas verificaciones en tiempo de ejecución.

Aplicación de la seguridad de tipos al PPML

El concepto de seguridad de tipos puede extenderse al ámbito del PPML para garantizar que las operaciones que involucran datos sensibles y mecanismos de preservación de la privacidad se manejen de manera correcta y segura. Esto implica definir y hacer cumplir "tipos" específicos para los datos según su:

• Nivel de sensibilidad: ¿Son los datos IIP en bruto, datos anonimizados, datos cifrados o un agregado estadístico?
• Garantía de privacidad: ¿Qué nivel de privacidad (p. ej., presupuesto de PD específico, tipo de cifrado, protocolo SMPC) está asociado con estos datos o cálculo?
• Operaciones permitidas: ¿Qué operaciones son permisibles para este tipo de datos? Por ejemplo, los IIP en bruto solo podrían ser accesibles bajo estrictos controles, mientras que los datos cifrados pueden ser procesados por bibliotecas de HE.

Beneficios de la seguridad de tipos en el PPML:

1. Reducción de errores de implementación:

   Las técnicas de PPML a menudo involucran operaciones matemáticas complejas y protocolos criptográficos. Un sistema de tipos puede guiar a los desarrolladores, asegurando que utilicen las funciones y parámetros correctos para cada mecanismo de privacidad. Por ejemplo, un sistema de tipos podría evitar que un desarrollador aplique accidentalmente una función diseñada para datos cifrados homomórficamente a datos con privacidad diferencial, evitando así errores lógicos que podrían comprometer la privacidad.

2. Garantías de seguridad mejoradas:

   Al hacer cumplir estrictamente las reglas sobre cómo se pueden procesar los diferentes tipos de datos sensibles, la seguridad de tipos proporciona una fuerte defensa contra la fuga o el uso indebido accidental de datos. Por ejemplo, un "tipo IIP" podría exigir que cualquier operación sobre él sea mediada por una API designada que preserve la privacidad, en lugar de permitir el acceso directo.

3. Mejora de la componibilidad de las técnicas de PPML:

   Las soluciones de PPML del mundo real a menudo combinan múltiples técnicas (p. ej., Aprendizaje Federado con Privacidad Diferencial y Agregación Segura). La seguridad de tipos puede proporcionar un marco para garantizar que estos sistemas compuestos se integren correctamente. Diferentes "tipos de privacidad" pueden representar datos procesados por diferentes métodos, y el sistema de tipos puede verificar que las combinaciones sean válidas y mantengan la garantía de privacidad general deseada.

4. Sistemas auditables y verificables:

   Un sistema de tipos bien definido facilita la auditoría y verificación de las propiedades de privacidad de un sistema de ML. Los tipos actúan como anotaciones formales que definen claramente el estado de privacidad de los datos y los cálculos, lo que simplifica a los auditores de seguridad la evaluación del cumplimiento y la identificación de posibles vulnerabilidades.

5. Productividad y educación del desarrollador:

   Al abstraer algunas de las complejidades de los mecanismos de PPML, la seguridad de tipos puede hacer que estas técnicas sean más accesibles para una gama más amplia de desarrolladores. Las definiciones de tipo claras y las verificaciones en tiempo de compilación reducen la curva de aprendizaje y permiten a los desarrolladores centrarse más en la lógica del ML, sabiendo que la infraestructura de privacidad es robusta.

Ejemplos ilustrativos de seguridad de tipos en el PPML:

Consideremos algunos escenarios prácticos:

Escenario 1: Aprendizaje Federado con Privacidad Diferencial

Considere un modelo de ML que se está entrenando mediante aprendizaje federado. Cada cliente tiene datos locales. Para agregar privacidad diferencial, se agrega ruido a los gradientes antes de la agregación.

Un sistema de tipos podría definir:

• RawData: Representa datos sensibles y no procesados.
• DPGradient: Representa gradientes del modelo que han sido perturbados con privacidad diferencial, llevando asociado un presupuesto de privacidad (épsilon).
• AggregatedGradient: Representa los gradientes después de la agregación segura.

El sistema de tipos impondría reglas como:

• Las operaciones que acceden directamente a RawData requieren comprobaciones de autorización específicas.
• Las funciones de cálculo de gradientes deben producir un tipo DPGradient cuando se especifica un presupuesto de PD.
• Las funciones de agregación solo pueden aceptar tipos DPGradient y producir un tipo AggregatedGradient.

Esto evita escenarios en los que los gradientes en bruto (que podrían ser sensibles) se agregan directamente sin PD, o donde el ruido de la PD se aplica incorrectamente a resultados ya agregados.

Escenario 2: Externalización segura del entrenamiento de modelos con cifrado homomórfico

Una empresa quiere entrenar un modelo con sus datos sensibles utilizando un proveedor de nube de terceros, empleando cifrado homomórfico.

Un sistema de tipos podría definir:

• HEEncryptedData: Representa datos cifrados utilizando un esquema de cifrado homomórfico, llevando información sobre el esquema y los parámetros de cifrado.
• HEComputationResult: Representa el resultado de un cálculo homomórfico sobre HEEncryptedData.

Reglas aplicadas:

• Solo las funciones diseñadas para HE (p. ej., suma, multiplicación homomórfica) pueden operar sobre HEEncryptedData.
• Los intentos de descifrar HEEncryptedData fuera de un entorno de confianza serían marcados.
• El sistema de tipos garantiza que el proveedor de la nube solo reciba y procese datos de tipo HEEncryptedData, nunca el texto plano original.

Esto evita el descifrado accidental de datos mientras están siendo procesados por la nube, o los intentos de usar operaciones estándar no homomórficas en datos cifrados, lo que daría resultados sin sentido y podría revelar información sobre el esquema de cifrado.

Escenario 3: Análisis de datos sensibles entre organizaciones con SMPC

Varias instituciones de investigación quieren analizar conjuntamente datos de pacientes para identificar patrones de enfermedades, utilizando SMPC.

Un sistema de tipos podría definir:

• SecretShare: Representa una participación de datos sensibles distribuida entre las partes en un protocolo SMPC.
• SMPCResult: Representa el resultado de un cálculo conjunto realizado a través de SMPC.

Reglas:

• Solo las funciones específicas de SMPC pueden operar sobre tipos SecretShare.
• El acceso directo a un único SecretShare está restringido, evitando que cualquier parte reconstruya datos individuales.
• El sistema garantiza que el cálculo realizado sobre las participaciones se corresponda correctamente con el análisis estadístico deseado.

Esto evita una situación en la que una parte podría intentar acceder directamente a las participaciones de datos en bruto, o donde se apliquen operaciones no SMPC a las participaciones, comprometiendo el análisis conjunto y la privacidad individual.

Desafíos y futuras direcciones

Si bien la seguridad de tipos ofrece ventajas significativas, su integración en el PPML no está exenta de desafíos:

• Complejidad de los sistemas de tipos: Diseñar sistemas de tipos completos y eficientes para escenarios complejos de PPML puede ser un desafío. Equilibrar la expresividad con la verificabilidad es clave.
• Sobrecarga de rendimiento: La verificación de tipos en tiempo de ejecución, aunque beneficiosa para la seguridad, puede introducir una sobrecarga de rendimiento. Las técnicas de optimización serán cruciales.
• Estandarización: El campo del PPML todavía está evolucionando. Establecer estándares de la industria para las definiciones de tipos y los mecanismos de aplicación será importante para una adopción generalizada.
• Integración con los marcos existentes: Integrar sin problemas las características de seguridad de tipos en los marcos de ML populares (p. ej., TensorFlow, PyTorch) requiere un diseño e implementación cuidadosos.

La investigación futura probablemente se centrará en el desarrollo de lenguajes de dominio específico (DSL) o extensiones de compilador que incorporen conceptos de PPML y seguridad de tipos directamente en el flujo de trabajo de desarrollo de ML. La generación automatizada de código que preserva la privacidad basada en anotaciones de tipo es otra área prometedora.

Conclusión

El Aprendizaje Automático Genérico que Preserva la Privacidad ya no es un área de investigación de nicho; se está convirtiendo en un componente esencial del desarrollo responsable de la IA. A medida que navegamos por un mundo cada vez más intensivo en datos, técnicas como la privacidad diferencial, el cifrado homomórfico, la computación segura multipartita y el aprendizaje federado proporcionan las herramientas fundamentales para proteger la información sensible. Sin embargo, la complejidad de estas herramientas a menudo conduce a errores de implementación que pueden socavar las garantías de privacidad. La seguridad de tipos ofrece un enfoque potente y centrado en el programador para mitigar estos riesgos. Al definir y hacer cumplir reglas estrictas sobre cómo se pueden procesar los datos con diferentes características de privacidad, los sistemas de tipos mejoran la seguridad, aumentan la fiabilidad y hacen que el PPML sea más accesible para los desarrolladores de todo el mundo. Adoptar la seguridad de tipos en el PPML es un paso crítico hacia la construcción de un futuro de IA más confiable y seguro para todos, a través de todas las fronteras y culturas.

El viaje hacia una IA verdaderamente segura y privada está en curso. Al combinar técnicas criptográficas avanzadas con principios robustos de ingeniería de software como la seguridad de tipos, podemos desbloquear todo el potencial del aprendizaje automático mientras salvaguardamos el derecho fundamental a la privacidad.