Bendras privatumą išsaugojantis ML: Mokymosi užtikrinimas su tipų sauga

Sparčiai tobulėjantis mašininis mokymasis (ML) įvedė precedento neturinčių naujovių erą, skatinančią pažangą nesuskaičiuojamose pramonės šakose. Tačiau šią pažangą vis labiau temdo augantys rūpesčiai dėl duomenų privatumo ir saugumo. ML modeliams tampant vis sudėtingesniems ir paremtiems duomenimis, jautri informacija, kurią jie apdoroja, tampa pagrindiniu pažeidimų ir netinkamo naudojimo taikiniu. Bendras privatumą išsaugojantis mašininis mokymasis (PPML) siekia spręsti šį kritinį iššūkį, suteikdamas galimybę apmokyti ir diegti ML modelius nepakenkiant pagrindinių duomenų konfidencialumui. Šis įrašas gilinasi į pagrindines PPML koncepcijas, ypatingą dėmesį skiriant tam, kaip tipų sauga tampa galingu mechanizmu, siekiant padidinti šių sudėtingų mokymosi sistemų saugumą ir patikimumą pasauliniu mastu.

Didėjantis privatumo ML poreikis

Šiandieniniame tarpusavyje susijusiame pasaulyje duomenys dažnai vadinami naujuoju naftos ištekliumi. Verslai, mokslininkai ir vyriausybės naudojasi didžiuliais duomenų rinkiniais, kad apmokytų ML modelius, galinčius nuspėti vartotojų elgseną, diagnozuoti ligas, optimizuoti tiekimo grandines ir daug daugiau. Tačiau šis pasikliovimas duomenimis kelia didelę riziką:

• Jautri informacija: Duomenų rinkiniuose dažnai yra asmeniškai identifikuojama informacija (PII), sveikatos įrašai, finansinė informacija ir nuosavybės verslo duomenys.
• Reguliavimo aplinka: Griežti duomenų apsaugos reglamentai, tokie kaip GDPR (Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas) Europoje, CCPA (Kalifornijos vartotojų privatumo aktas) Jungtinėse Amerikos Valstijose ir panašios sistemos visame pasaulyje, reikalauja patikimų privatumo priemonių.
• Etiški svarstymai: Be teisinių reikalavimų, auga etinis imperatyvas saugoti asmens privatumą ir užkirsti kelią algoritmų šališkumui, kuris gali kilti dėl netinkamai tvarkomų duomenų.
• Kibernetinio saugumo grėsmės: Patys ML modeliai gali būti pažeidžiami atakų, pavyzdžiui, duomenų užnuodijimo, modelio inversijos ir narystės išvados atakų, kurios gali atskleisti jautrią informaciją apie mokymo duomenis.

Šie iššūkiai reikalauja paradigmos pokyčio, kaip mes žiūrime į ML plėtrą, pereinant nuo į duomenis orientuoto požiūrio prie privatumo pagal dizainą požiūrio. Bendras PPML siūlo daugybę metodų, skirtų kurti ML sistemas, kurios iš prigimties yra patikimesnės privatumo pažeidimų atžvilgiu.

Bendro privatumą išsaugančio ML (PPML) supratimas

Bendras PPML apima platų metodų spektrą, leidžiantį ML algoritmams veikti su duomenimis neatskleidžiant neapdorotos, jautrios informacijos. Tikslas yra atlikti skaičiavimus arba gauti įžvalgas iš duomenų, išlaikant jų privatumą. Pagrindiniai PPML metodai yra šie:

1. Diferencinis privatumas (DP)

Diferencinis privatumas yra matematinė sistema, suteikianti tvirtą privatumo garantiją, į duomenis ar užklausų rezultatus įtraukiant kruopščiai kalibruotą triukšmą. Tai užtikrina, kad analizės rezultatas būtų maždaug toks pat, nepriklausomai nuo to, ar į duomenų rinkinį įtraukti kurio nors asmens duomenys. Dėl to užpuolikui tampa itin sunku daryti išvadas apie konkretų asmenį.

Kaip tai veikia:

DP pasiekiama į skaičiavimo procesą įvedant atsitiktinį triukšmą. Triukšmo kiekis nustatomas pagal privatumo parametrą epsilon (ε). Mažesnis epsilon rodo stipresnes privatumo garantijas, tačiau taip pat gali lemti mažiau tikslų rezultatą.

Taikymas:

• Agreguota statistika: Privatumo apsauga apskaičiuojant statistiką, pvz., vidurkius ar skaičių iš jautrių duomenų rinkinių.
• ML modelio mokymas: DP gali būti taikomas apmokant ML modelius (pvz., DP-SGD – diferencinis privatus stochastinis gradientinis nusileidimas), siekiant užtikrinti, kad modelis neįsimintų atskirų mokymo pavyzdžių.
• Duomenų išleidimas: Anonimizuotų duomenų rinkinių su DP garantijomis išleidimas.

Pasaulinis aktualumas:

DP yra pagrindinė koncepcija, turinti universalų pritaikomumą. Pavyzdžiui, tokie technologijų milžinai kaip „Apple“ ir „Google“ naudoja DP, norėdami rinkti naudojimo statistiką iš savo įrenginių (pvz., klaviatūros pasiūlymai, jaustukų naudojimas), nepakenkdami atskirų vartotojų privatumui. Tai leidžia tobulinti paslaugas, remiantis kolektyviniu elgesiu, kartu gerbiant vartotojų duomenų teises.

2. Homomorfinis šifravimas (HE)

Homomorfinis šifravimas leidžia atlikti skaičiavimus tiesiogiai su užšifruotais duomenimis, nereikalaujant jų iššifruoti pirmiausia. Šių skaičiavimų rezultatai, iššifravus, yra tokie patys, kaip ir skaičiavimai atlikti su originaliais paprastaisiais duomenimis. Tai dažnai vadinama „skaičiavimu su užšifruotais duomenimis“.

HE tipai:

• Dalinis homomorfinis šifravimas (PHE): Palaiko tik vieną operacijos tipą (pvz., sudėtį arba daugybą) neribotą skaičių kartų.
• Šiek tiek homomorfinis šifravimas (SHE): Palaiko ribotą skaičių sudėties ir daugybos operacijų.
• Visapusiškas homomorfinis šifravimas (FHE): Palaiko neribotą skaičių sudėties ir daugybos operacijų, leidžiančių atlikti savavališkus skaičiavimus su užšifruotais duomenimis.

Taikymas:

• Debesų ML: Vartotojai gali įkelti užšifruotus duomenis į debesų serverius, kad apmokytų arba išvestų ML modelius, nes debesų paslaugų teikėjas nemato neapdorotų duomenų.
• Saugus užsakymas: Įmonės gali patikėti jautrius skaičiavimus trečiųjų šalių tiekėjams, išlaikydamos duomenų konfidencialumą.

Iššūkiai:

HE, ypač FHE, reikalauja daug skaičiavimo ir gali žymiai padidinti skaičiavimo laiką ir duomenų dydį, todėl daugelyje realaus laiko programų tai tampa nepraktiškas. Vyksta tyrimai, siekiant pagerinti jo efektyvumą.

3. Saugus daugiašalis skaičiavimas (SMPC arba MPC)

SMPC leidžia kelioms šalims bendrai apskaičiuoti funkciją pagal jų privačius įvestis, neatskleidžiant tų įvesčių viena kitai. Kiekviena šalis sužino tik galutinį skaičiavimo rezultatą.

Kaip tai veikia:

SMPC protokolai paprastai apima duomenų padalijimą į slaptas dalis, šių dalių paskirstymą tarp šalių, o tada atliekami skaičiavimai su šiomis dalimis. Naudojami įvairūs kriptografiniai metodai, siekiant užtikrinti, kad nė viena šalis negalėtų atkurti originalių duomenų.

Taikymas:

• Bendradarbiaujantis ML: Kelios organizacijos gali apmokyti bendrą ML modelį sujungtuose privačiuose duomenų rinkiniuose, nesidalydamos savo individualiais duomenimis. Pavyzdžiui, kelios ligoninės galėtų bendradarbiauti, kad apmokytų diagnostinį modelį, nesujungdamos pacientų įrašų.
• Privati duomenų analizė: Leidžia bendrai analizuoti jautrius duomenų rinkinius iš skirtingų šaltinių.

Pavyzdys:

Įsivaizduokite bankų konsorciumą, norintį apmokyti kovos su sukčiavimu ML modelį. Kiekvienas bankas turi savo operacijų duomenis. Naudodamiesi SMPC, jie gali kartu apmokyti modelį, kuris gauna naudos iš visų jų duomenų, nes bet kuris bankas neatskleidžia savo klientų operacijų istorijos kitiems.

4. Federacinis mokymasis (FL)

Federacinis mokymasis yra paskirstytas ML metodas, kuris apmoko algoritmą per kelis decentralizuotus kraštinius įrenginius arba serverius, turinčius vietinius duomenų pavyzdžius, nesikeičiant pačiais duomenimis. Vietoj to, dalijamasi ir centralizuotai apibendrinami tik modelio atnaujinimai (pvz., gradientai arba modelio parametrai).

Kaip tai veikia:

1. Pasaulinis modelis inicializuojamas centriniame serveryje.
2. Pasaulinis modelis siunčiamas į pasirinktus kliento įrenginius (pvz., išmaniuosius telefonus, ligonines).
3. Kiekvienas klientas apmoko modelį lokaliai su savo duomenimis.
4. Klientai siunčia savo modelio atnaujinimus (ne duomenis) atgal į centrinį serverį.
5. Centrinis serveris apibendrina šiuos atnaujinimus, kad pagerintų pasaulinį modelį.

Privatumo patobulinimai FL:

Nors FL savaime sumažina duomenų judėjimą, jis nėra visiškai privatumą išsaugantis. Modelio atnaujinimai vis tiek gali nutekinti informaciją. Todėl FL dažnai derinamas su kitais PPML metodais, pvz., diferenciniu privatumu ir saugiu agregavimu (SMPC forma, skirta apibendrinti modelio atnaujinimus), siekiant padidinti privatumą.

Pasaulinis poveikis:

FL keičia mobiliųjų ML, IoT ir sveikatos priežiūros sritį. Pavyzdžiui, „Google“ „Gboard“ naudoja FL, kad pagerintų kito žodžio numatymą „Android“ įrenginiuose. Sveikatos priežiūros srityje FL leidžia apmokyti medicinos diagnostikos modelius keliose ligoninėse necentralizuojant jautrių pacientų įrašų, leidžiančius geriau gydyti visame pasaulyje.

Tipų saugos vaidmuo didinant PPML saugumą

Nors aukščiau pateikti kriptografiniai metodai siūlo galingas privatumo garantijas, juos gali būti sudėtinga įgyvendinti ir jiems gali būti būdingos klaidos. Tipų saugos įvedimas, įkvėptas programavimo kalbų projektavimo principų, siūlo papildomą ir itin svarbų saugumo ir patikimumo sluoksnį PPML sistemoms.

Kas yra tipų sauga?

Programuojant tipų sauga užtikrina, kad operacijos būtų atliekamos su atitinkamo tipo duomenimis. Pavyzdžiui, negalite pridėti eilutės prie sveikojo skaičiaus be aiškaus konvertavimo. Tipų sauga padeda išvengti vykdymo klaidų ir loginių klaidų, užfiksuodama galimus tipų nesutapimus kompiliavimo metu arba per griežtus vykdymo patikrinimus.

Tipų saugos taikymas PPML

Tipų saugos koncepcija gali būti pritaikyta PPML sritims, siekiant užtikrinti, kad operacijos, apimančios jautrius duomenis ir privatumą išsaugančius mechanizmus, būtų tvarkomos teisingai ir saugiai. Tai apima konkrečių „tipų“ duomenų apibrėžimą ir įgyvendinimą, atsižvelgiant į:

• Jautrumo lygis: Ar duomenys yra neapdoroti PII, anonimizuoti duomenys, užšifruoti duomenys ar statistinis agregatas?
• Privatumo garantija: Koks privatumo lygis (pvz., konkretus DP biudžetas, šifravimo tipas, SMPC protokolas) yra susietas su šiais duomenimis ar skaičiavimu?
• Leidžiamos operacijos: Kurios operacijos yra leidžiamos šiam duomenų tipui? Pavyzdžiui, neapdorota PII gali būti pasiekiama tik griežtai kontroliuojant, o užšifruotus duomenis gali apdoroti HE bibliotekos.

Tipų saugos privalumai PPML:

1. Sumažintos įgyvendinimo klaidos:

   PPML metodai dažnai apima sudėtingas matematines operacijas ir kriptografinius protokolus. Tipų sistema gali padėti kūrėjams, užtikrinant, kad jie naudoja teisingas funkcijas ir parametrus kiekvienam privatumo mechanizmui. Pavyzdžiui, tipų sistema gali neleisti kūrėjui netyčia pritaikyti funkcijos, skirtos homomorfiškai užšifruotiems duomenims, diferenciškai privatiems duomenims, taip išvengiant loginių klaidų, galinčių pakenkti privatumui.

2. Padidintos saugumo garantijos:

   Griežtai taikydama taisykles, kaip galima apdoroti skirtingų tipų jautrius duomenis, tipų sauga suteikia tvirtą apsaugą nuo atsitiktinio duomenų nutekėjimo ar netinkamo naudojimo. Pavyzdžiui, „PII tipo“ galėtų numatyti, kad bet kokią operaciją su ja turi tarpininkauti paskirta privatumą išsauganti API, o ne leisti tiesioginę prieigą.

3. Patobulintas PPML metodų sudėtingumas:

   Realaus pasaulio PPML sprendimai dažnai apima kelis metodus (pvz., federacinį mokymąsi su diferenciniu privatumu ir saugiu agregavimu). Tipų sauga gali suteikti sistemą, užtikrinančią, kad šios sudėtinės sistemos būtų tinkamai integruotos. Skirtingi „privatumo tipai“ gali atstovauti duomenims, apdorotiems skirtingais metodais, o tipų sistema gali patikrinti, ar deriniai galioja ir išlaiko norimą bendrą privatumo garantiją.

4. Audituojamos ir patikrinamos sistemos:

   Gerai apibrėžta tipų sistema palengvina ML sistemos privatumo savybių auditą ir patikrą. Tipai veikia kaip formalūs anotacijos, kurios aiškiai apibrėžia duomenų ir skaičiavimų privatumo būseną, todėl saugumo auditoriams paprasčiau įvertinti atitiktį ir nustatyti galimus pažeidžiamumus.

5. Kūrėjų produktyvumas ir edukacija:

   Atsitraukdama nuo kai kurių PPML mechanizmų sudėtingumo, tipų sauga gali padaryti šiuos metodus prieinamesnius platesniam kūrėjų ratui. Aiški tipų apibrėžtys ir kompiliavimo laiko patikrinimai sumažina mokymosi kreivę ir leidžia kūrėjams labiau susitelkti į patį ML logiką, žinant, kad privatumo infrastruktūra yra patikima.

Pavyzdžiai, iliustruojantys tipų saugą PPML:

Panagrinėkime kelis praktinius scenarijus:

Scenarijus 1: federacinis mokymasis su diferenciniu privatumu

Apsvarstykite ML modelį, apmokomą naudojant federacinį mokymąsi. Kiekvienas klientas turi vietinių duomenų. Norėdami pridėti diferencinį privatumą, prie gradientų prieš agregaciją pridedamas triukšmas.

Tipų sistema galėtų apibrėžti:

• RawData: atstovauja neapdorotus, jautrius duomenis.
• DPGradient: atstovauja modelio gradientus, kurie buvo sutrikdyti diferenciniu privatumu, turinčiais susijusį privatumo biudžetą (epsilon).
• AggregatedGradient: atstovauja gradientus po saugios agregacijos.

Tipų sistema įgyvendintų tokias taisykles:

• Operacijos, tiesiogiai pasiekiančios RawData, reikalauja konkrečių autorizavimo patikrinimų.
• Gradiento skaičiavimo funkcijos turi išvesti DPGradient tipą, kai nurodomas DP biudžetas.
• Agregavimo funkcijos gali priimti tik DPGradient tipus ir išvesti AggregatedGradient tipą.

Tai apsaugo nuo scenarijų, kai neapdoroti gradientai (kurie gali būti jautrūs) tiesiogiai apibendrinami be DP arba kai DP triukšmas neteisingai pritaikomas jau apibendrintiems rezultatams.

Scenarijus 2: Saugus modelio apmokymo užsakymas su homomorfiniu šifravimu

Įmonė nori apmokyti modelį su savo jautriais duomenimis, naudodama trečiosios šalies debesų paslaugų teikėją, naudodama homomorfinį šifravimą.

Tipų sistema galėtų apibrėžti:

• HEEncryptedData: atstovauja duomenis, užšifruotus naudojant homomorfinio šifravimo schemą, turinčius informaciją apie schemą ir šifravimo parametrus.
• HEComputationResult: atstovauja homomorfinių skaičiavimų rezultatą su HEEncryptedData.

Įgyvendintos taisyklės:

• Tik funkcijos, sukurtos HE (pvz., homomorfinis sudėjimas, daugyba), gali veikti su HEEncryptedData.
• Bandymas iššifruoti HEEncryptedData už patikimos aplinkos ribų būtų pažymėtas.
• Tipų sistema užtikrina, kad debesų paslaugų teikėjas gauna ir apdoroja tik HEEncryptedData tipo duomenis, niekada – originalų paprastą tekstą.

Tai apsaugo nuo atsitiktinio duomenų iššifravimo, kai juos apdoroja debesija, arba bandymų naudoti standartines, ne homomorfines operacijas su užšifruotais duomenimis, o tai duotų beprasmiškus rezultatus ir galbūt atskleistų informaciją apie šifravimo schemą.

Scenarijus 3: Jautrių duomenų analizė tarp organizacijų su SMPC

Kelios tyrimų institucijos nori bendrai analizuoti pacientų duomenis, kad nustatytų ligų modelius, naudodamos SMPC.

Tipų sistema galėtų apibrėžti:

• SecretShare: atstovauja jautrių duomenų dalį, paskirstytą šalims SMPC protokole.
• SMPCResult: atstovauja bendro skaičiavimo, atlikto per SMPC, rezultatą.

Taisyklės:

• Tik SMPC konkrečios funkcijos gali veikti su SecretShare tipais.
• Tiesioginė prieiga prie vienos SecretShare yra ribojama, neleidžiama jokiai šaliai atkurti atskirus duomenis.
• Sistema užtikrina, kad skaičiavimas, atliktas su dalimis, teisingai atitiktų norimą statistinę analizę.

Tai apsaugo nuo situacijos, kai šalis gali bandyti tiesiogiai pasiekti neapdorotas duomenų dalis arba kai dalims taikomos ne-SMPC operacijos, pakenkdamos bendrai analizei ir asmens privatumui.

Iššūkiai ir ateities kryptys

Nors tipų sauga siūlo didelius pranašumus, jos integravimas į PPML nėra be iššūkių:

• Tipų sistemų sudėtingumas: Visapusiškų ir efektyvių tipų sistemų projektavimas sudėtingiems PPML scenarijams gali būti sudėtingas. Svarbiausia yra pusiausvyra tarp išraiškingumo ir patikrinamumo.
• Veiklos sąnaudos: Vykdymo laiko tipų tikrinimas, nors ir naudingas saugumui, gali padidinti veiklos sąnaudas. Optimizavimo metodai bus labai svarbūs.
• Standartizacija: PPML sritis vis dar vystosi. Pragmatiška nustatyti pramonės standartus dėl tipų apibrėžimų ir vykdymo mechanizmų bus svarbu norint plačiai pritaikyti.
• Integracija su esamomis sistemomis: Būtinai integruoti tipų saugos funkcijas į populiarias ML sistemas (pvz., „TensorFlow“, „PyTorch“) reikia kruopštaus projektavimo ir įgyvendinimo.

Būsimi tyrimai greičiausiai bus sutelkti į domenams būdingų kalbų (DSL) ar kompiliatoriaus plėtinių, įterpiančių PPML koncepcijas ir tipų saugą tiesiogiai į ML plėtros darbo eigą, kūrimą. Automatinis privatumą išsaugančio kodo generavimas, pagrįstas tipų anotacijomis, yra dar viena perspektyvi sritis.

Išvada

Bendras privatumą išsaugojantis mašininis mokymasis nebėra nišinė tyrimų sritis; tai tampa esminiu atsakingo AI kūrimo komponentu. Naviguodami vis labiau duomenų reikalaujančiame pasaulyje, tokie metodai kaip diferencinis privatumas, homomorfinis šifravimas, saugus daugiašalis skaičiavimas ir federacinis mokymasis suteikia pagrindinius įrankius jautriai informacijai apsaugoti. Tačiau šių įrankių sudėtingumas dažnai lemia įgyvendinimo klaidas, kurios gali pakenkti privatumo garantijoms. Tipų sauga siūlo galingą, į programuotoją orientuotą metodą šiems pavojams sumažinti. Apibrėždamos ir įgyvendindamos griežtas taisykles, kaip galima apdoroti duomenis su skirtingomis privatumo charakteristikomis, tipų sistemos padidina saugumą, pagerina patikimumą ir padaro PPML prieinamesnį pasaulio kūrėjams. Tipų saugos įtraukimas į PPML yra svarbus žingsnis kuriant patikimesnę ir saugesnę AI ateitį visiems, per visas sienas ir kultūras.

Kelionė į tikrai saugų ir privatų AI vis dar vyksta. Derindami pažangius kriptografinius metodus su patikimais programinės įrangos inžinerijos principais, tokiais kaip tipų sauga, galime atskleisti visą mašininio mokymosi potencialą, kartu apsaugodami pagrindinę teisę į privatumą.