Vispārēja privātumu aizsargājoša ML: Mācīšanās nodrošināšana ar tipu drošību

Straujais mašīnmācīšanās (ML) progress ir ievadījis vēl nebijušu inovāciju ēru, veicinot attīstību neskaitāmās nozarēs. Tomēr šo progresu arvien vairāk aptumšo pieaugošās bažas par datu privātumu un drošību. ML modeļiem kļūstot arvien sarežģītākiem un datos balstītiem, sensitīvā informācija, ko tie apstrādā, kļūst par galveno mērķi pārkāpumiem un ļaunprātīgai izmantošanai. Vispārējās privātumu aizsargājošās mašīnmācīšanās (PPML) mērķis ir risināt šo kritisko problēmu, nodrošinot ML modeļu apmācību un izvietošanu, neapdraudot pamatā esošo datu konfidencialitāti. Šajā ziņojumā ir aplūkoti PPML pamatjēdzieni, īpašu uzmanību pievēršot tam, kā Tipu drošība kļūst par spēcīgu mehānismu, lai uzlabotu šo sarežģīto mācību sistēmu drošību un uzticamību globālā mērogā.

Pieaugošais privātuma imperatīvs ML

Mūsdienu savstarpēji saistītajā pasaulē datus bieži dēvē par jauno naftu. Uzņēmumi, pētnieki un valdības izmanto plašas datu kopas, lai apmācītu ML modeļus, kas var paredzēt patērētāju uzvedību, diagnosticēt slimības, optimizēt piegādes ķēdes un daudz ko citu. Tomēr šī paļaušanās uz datiem rada raksturīgus riskus:

• Sensitīva informācija: Datu kopas bieži satur personu identificējošu informāciju (PII), veselības ierakstus, finanšu informāciju un patentētus uzņēmējdarbības datus.
• Regulatīvā vide: Stingri datu aizsardzības noteikumi, piemēram, GDPR (Vispārējā datu aizsardzības regula) Eiropā, CCPA (Kalifornijas patērētāju privātuma likums) Amerikas Savienotajās Valstīs un līdzīgi regulējumi visā pasaulē nosaka spēcīgus privātuma pasākumus.
• Ētiskie apsvērumi: Papildus juridiskajām prasībām pastāv arvien pieaugošs ētisks imperatīvs aizsargāt indivīda privātumu un novērst algoritmisku neobjektivitāti, kas varētu rasties no nepareizi apstrādātiem datiem.
• Kiberdrošības draudi: Paši ML modeļi var būt neaizsargāti pret uzbrukumiem, piemēram, datu saindēšanu, modeļa inversiju un dalības secināšanas uzbrukumiem, kas var atklāt sensitīvu informāciju par apmācības datiem.

Šīs problēmas prasa paradigmas maiņu ML izstrādes pieejā, pārejot no uz datiem orientētas pieejas uz pieeju, kas ietver privātumu pēc dizaina. Vispārējā PPML piedāvā tehniku kopumu, kas paredzētas ML sistēmu veidošanai, kas ir daudz izturīgākas pret privātuma pārkāpumiem.

Vispārējās privātumu aizsargājošās ML (PPML) izpratne

Vispārējā PPML ietver plašu tehniku klāstu, kas ļauj ML algoritmiem darboties ar datiem, neatklājot neapstrādātu, sensitīvu informāciju. Mērķis ir veikt aprēķinus vai iegūt ieskatu no datiem, vienlaikus saglabājot to privātumu. Galvenās PPML pieejas ietver:

1. Diferenciālā privātums (DP)

Diferenciālā privātums ir matemātisks ietvars, kas nodrošina spēcīgu privātuma garantiju, pievienojot datiem vai vaicājumu rezultātiem rūpīgi kalibrētu troksni. Tas nodrošina, ka analīzes rezultāts ir aptuveni vienāds neatkarīgi no tā, vai kāda indivīda dati ir iekļauti datu kopā. Tas uzbrucējam ārkārtīgi apgrūtina informācijas iegūšanu par konkrētu indivīdu.

Kā tas darbojas:

DP tiek panākts, ievadot aprēķinu procesā nejaušu troksni. Trokšņa daudzumu nosaka privātuma parametrs epsilon (ε). Mazāks epsilon norāda uz spēcīgākām privātuma garantijām, bet var arī izraisīt mazāk precīzu rezultātu.

Pielietojumi:

• Apkopotā statistika: Privātuma aizsardzība, aprēķinot statistiku, piemēram, vidējos rādītājus vai skaitļus no sensitīvām datu kopām.
• ML modeļa apmācība: DP var izmantot ML modeļu apmācības laikā (piemēram, DP-SGD - diferenciāli privāta stohastiskā gradienta nolaišanās), lai nodrošinātu, ka modelis neatceras atsevišķus apmācības piemērus.
• Datu izlaišana: Anonimizētu datu kopu versiju izlaišana ar DP garantijām.

Globālā nozīme:

DP ir fundamentāls jēdziens ar universālu pielietojamību. Piemēram, tehnoloģiju giganti, piemēram, Apple un Google, izmanto DP, lai apkopotu lietošanas statistiku no savām ierīcēm (piemēram, tastatūras ieteikumi, emocijzīmju lietošana), neapdraudot atsevišķu lietotāju privātumu. Tas ļauj uzlabot pakalpojumus, pamatojoties uz kolektīvo uzvedību, vienlaikus ievērojot lietotāju datu tiesības.

2. Homomorfā šifrēšana (HE)

Homomorfā šifrēšana ļauj veikt aprēķinus tieši ar šifrētiem datiem, nevis tos atšifrējot. Šo aprēķinu rezultāti, kad tie tiek atšifrēti, ir tādi paši, it kā aprēķini būtu veikti ar sākotnējiem vienkāršā teksta datiem. To bieži dēvē par "aprēķināšanu ar šifrētiem datiem".

HE veidi:

• Daļēji homomorfā šifrēšana (PHE): Atbalsta tikai viena veida darbību (piemēram, saskaitīšanu vai reizināšanu) neierobežotu skaitu reižu.
• Nedaudz homomorfā šifrēšana (SHE): Atbalsta ierobežotu skaitu gan saskaitīšanas, gan reizināšanas darbību.
• Pilnībā homomorfā šifrēšana (FHE): Atbalsta neierobežotu skaitu gan saskaitīšanas, gan reizināšanas darbību, nodrošinot patvaļīgus aprēķinus ar šifrētiem datiem.

Pielietojumi:

• Mākoņa ML: Lietotāji var augšupielādēt šifrētus datus mākoņa serveros ML modeļa apmācībai vai secināšanai, mākoņa pakalpojumu sniedzējam neredzot neapstrādātus datus.
• Droša ārpakalpojumu sniegšana: Uzņēmumi var nodot sensitīvus aprēķinus trešo pušu pakalpojumu sniedzējiem, vienlaikus saglabājot datu konfidencialitāti.

Izaicinājumi:

HE, īpaši FHE, ir aprēķinu ziņā intensīva un var ievērojami palielināt aprēķinu laiku un datu apjomu, padarot to nepraktisku daudziem reāllaika lietojumiem. Notiek pētījumi, lai uzlabotu tā efektivitāti.

3. Droša daudzpušu aprēķināšana (SMPC vai MPC)

SMPC ļauj vairākām pusēm kopīgi aprēķināt funkciju pār savām privātajām ievadēm, neatklājot šīs ievades viena otrai. Katra puse uzzina tikai aprēķina galīgo rezultātu.

Kā tas darbojas:

SMPC protokoli parasti ietver datu sadalīšanu slepenās daļās, šo daļu izplatīšanu starp pusēm un pēc tam aprēķinu veikšanu ar šīm daļām. Tiek izmantotas dažādas kriptogrāfiskās metodes, lai nodrošinātu, ka neviena puse nevar rekonstruēt sākotnējos datus.

Pielietojumi:

• Sadarbības ML: Vairākas organizācijas var apmācīt koplietotu ML modeli ar savām apvienotajām privātajām datu kopām, nedaloties ar saviem individuālajiem datiem. Piemēram, vairākas slimnīcas varētu sadarboties, lai apmācītu diagnostikas modeli, neapvienojot pacientu ierakstus.
• Privātā datu analītika: Ļaujot veikt kopīgu sensitīvu datu kopu analīzi no dažādiem avotiem.

Piemērs:

Iedomājieties banku konsorciju, kas vēlas apmācīt krāpšanas novēršanas ML modeli. Katrai bankai ir savi darījumu dati. Izmantojot SMPC, tās var kolektīvi apmācīt modeli, kas gūst labumu no visiem to datiem, nevienai bankai neatklājot savu klientu darījumu vēsturi citiem.

4. Federatīvā mācīšanās (FL)

Federatīvā mācīšanās ir izkliedēta ML pieeja, kas apmāca algoritmu vairākās decentralizētās perifērijas ierīcēs vai serveros, kuros ir lokāli datu paraugi, neapmainoties ar pašiem datiem. Tā vietā tiek koplietoti un centralizēti apkopoti tikai modeļa atjauninājumi (piemēram, gradienti vai modeļa parametri).

Kā tas darbojas:

1. Globālais modelis tiek inicializēts centrālajā serverī.
2. Globālais modelis tiek nosūtīts atlasītām klientu ierīcēm (piemēram, viedtālruņiem, slimnīcām).
3. Katrs klients apmāca modeli lokāli ar saviem datiem.
4. Klienti nosūta savus modeļa atjauninājumus (nevis datus) atpakaļ uz centrālo serveri.
5. Centrālais serveris apkopo šos atjauninājumus, lai uzlabotu globālo modeli.

Privātuma uzlabojumi FL:

Lai gan FL pēc būtības samazina datu pārvietošanu, tā pati par sevi pilnībā neaizsargā privātumu. Modeļa atjauninājumi joprojām var nopludināt informāciju. Tāpēc FL bieži tiek apvienota ar citām PPML metodēm, piemēram, diferenciālo privātumu un drošu apkopošanu (SMPC veids modeļa atjauninājumu apkopošanai), lai uzlabotu privātumu.

Globālā ietekme:

FL revolucionizē mobilo ML, IoT un veselības aprūpi. Piemēram, Google Gboard izmanto FL, lai uzlabotu nākamo vārdu paredzēšanu Android ierīcēs. Veselības aprūpē FL ļauj apmācīt medicīnisko diagnostikas modeļus vairākās slimnīcās, necentralizējot sensitīvus pacientu ierakstus, nodrošinot labāku ārstēšanu visā pasaulē.

Tipu drošības loma PPML drošības uzlabošanā

Lai gan iepriekš minētās kriptogrāfiskās metodes piedāvā spēcīgas privātuma garantijas, tās var būt sarežģīti īstenot un tām ir tendence pieļaut kļūdas. Tipu drošības ieviešana, ko iedvesmojuši programmēšanas valodu dizaina principi, piedāvā papildu un būtisku drošības un uzticamības slāni PPML sistēmām.

Kas ir tipu drošība?

Programmēšanā tipu drošība nodrošina, ka operācijas tiek veiktas ar atbilstoša tipa datiem. Piemēram, jūs nevarat pievienot virkni veselam skaitlim bez skaidras konvertēšanas. Tipu drošība palīdz novērst izpildlaika kļūdas un loģiskas kļūdas, uztverot iespējamās tipu neatbilstības kompilēšanas laikā vai ar stingrām izpildlaika pārbaudēm.

Tipu drošības piemērošana PPML

Tipu drošības jēdzienu var attiecināt uz PPML jomu, lai nodrošinātu, ka operācijas, kas ietver sensitīvus datus un privātumu aizsargājošus mehānismus, tiek apstrādātas pareizi un droši. Tas ietver konkrētu "tipu" definēšanu un ieviešanu datiem, pamatojoties uz to:

• Jutīguma līmenis: Vai dati ir neapstrādāta PII, anonimizēti dati, šifrēti dati vai statistisks apkopojums?
• Privātuma garantija: Kāds privātuma līmenis (piemēram, konkrēts DP budžets, šifrēšanas veids, SMPC protokols) ir saistīts ar šiem datiem vai aprēķiniem?
• Atļautās operācijas: Kuras operācijas ir atļautas šim datu tipam? Piemēram, neapstrādāta PII var būt pieejama tikai saskaņā ar stingriem kontroles pasākumiem, savukārt šifrētus datus var apstrādāt HE bibliotēkas.

Tipu drošības priekšrocības PPML:

1. Samazinātas ieviešanas kļūdas:

   PPML metodes bieži ietver sarežģītas matemātiskas operācijas un kriptogrāfiskos protokolus. Tipu sistēma var palīdzēt izstrādātājiem, nodrošinot, ka viņi izmanto pareizas funkcijas un parametrus katram privātuma mehānismam. Piemēram, tipu sistēma varētu novērst to, ka izstrādātājs nejauši piemēro funkciju, kas paredzēta homomorfiski šifrētiem datiem, diferenciāli privātiem datiem, tādējādi izvairoties no loģiskām kļūdām, kas varētu apdraudēt privātumu.

2. Uzlabotas drošības garantijas:

   Stingri ieviešot noteikumus par to, kā var apstrādāt dažādus sensitīvu datu veidus, tipu drošība nodrošina spēcīgu aizsardzību pret nejaušu datu noplūdi vai ļaunprātīgu izmantošanu. Piemēram, "PII tips" varētu nodrošināt, ka jebkura darbība ar to jāveic, izmantojot norādītu privātumu aizsargājošu API, nevis atļaujot tiešu piekļuvi.

3. PPML tehniku uzlabota saliekamība:

   Reālās pasaules PPML risinājumi bieži apvieno vairākas metodes (piemēram, federatīvo mācīšanos ar diferenciālo privātumu un drošu apkopošanu). Tipu drošība var nodrošināt sistēmu, lai nodrošinātu, ka šīs saliktās sistēmas ir pareizi integrētas. Dažādi "privātuma tipi" var attēlot datus, kas apstrādāti ar dažādām metodēm, un tipu sistēma var pārbaudīt, vai kombinācijas ir derīgas un saglabā vēlamo vispārējo privātuma garantiju.

4. Auditējamas un pārbaudāmas sistēmas:

   Labi definēta tipu sistēma atvieglo ML sistēmas privātuma īpašību auditēšanu un pārbaudi. Tipi darbojas kā formālas anotācijas, kas skaidri definē datu un aprēķinu privātuma statusu, atvieglojot drošības auditoriem atbilstības novērtēšanu un potenciālo ievainojamību identificēšanu.

5. Izstrādātāju produktivitāte un izglītošana:

   Atceļot dažas PPML mehānismu sarežģītības, tipu drošība var padarīt šīs metodes pieejamākas plašākam izstrādātāju lokam. Skaidras tipu definīcijas un kompilēšanas laika pārbaudes samazina mācīšanās līkni un ļauj izstrādātājiem vairāk koncentrēties uz pašu ML loģiku, zinot, ka privātuma infrastruktūra ir stabila.

Ilustratīvi tipu drošības piemēri PPML:

Apskatīsim dažus praktiskus scenārijus:

1. scenārijs: federatīvā mācīšanās ar diferenciālo privātumu

Apsveriet ML modeli, kas tiek apmācīts, izmantojot federatīvo mācīšanos. Katram klientam ir lokāli dati. Lai pievienotu diferenciālo privātumu, gradientiem pirms apkopošanas tiek pievienots troksnis.

Tipu sistēma varētu definēt:

• RawData: Attēlo neapstrādātus, sensitīvus datus.
• DPGradient: Attēlo modeļa gradientus, kas ir traucēti ar diferenciālo privātumu, nesot saistītu privātuma budžetu (epsilon).
• AggregatedGradient: Attēlo gradientus pēc drošas apkopošanas.

Tipu sistēma nodrošinātu tādus noteikumus kā:

• Operācijām, kas tieši piekļūst RawData, ir nepieciešamas īpašas autorizācijas pārbaudes.
• Gradienta aprēķinu funkcijām jāizvada DPGradient tips, ja ir norādīts DP budžets.
• Apkopošanas funkcijas var pieņemt tikai DPGradient tipus un izvadīt AggregatedGradient tipu.

Tas novērš scenārijus, kad neapstrādāti gradienti (kas varētu būt sensitīvi) tiek tieši apkopoti bez DP, vai kad DP troksnis tiek nepareizi piemērots jau apkopotiem rezultātiem.

2. scenārijs: modeļa apmācības droša ārpakalpojumu sniegšana ar homomorfo šifrēšanu

Uzņēmums vēlas apmācīt modeli ar saviem sensitīvajiem datiem, izmantojot trešās puses mākoņa pakalpojumu sniedzēju, izmantojot homomorfo šifrēšanu.

Tipu sistēma varētu definēt:

• HEEncryptedData: Attēlo datus, kas šifrēti, izmantojot homomorfo šifrēšanas shēmu, nesot informāciju par shēmu un šifrēšanas parametriem.
• HEComputationResult: Attēlo HEEncryptedData homomorfā aprēķina rezultātu.

Ieviesti noteikumi:

• Tikais funkcijas, kas paredzētas HE (piemēram, homomorfā saskaitīšana, reizināšana), var darboties ar HEEncryptedData.
• Mēģinājumi atšifrēt HEEncryptedData ārpus uzticamas vides tiktu atzīmēti.
• Tipu sistēma nodrošina, ka mākoņa pakalpojumu sniedzējs saņem un apstrādā tikai HEEncryptedData tipa datus, nekad ne sākotnējo vienkāršo tekstu.

Tas novērš nejaušu datu atšifrēšanu, kamēr tos apstrādā mākonis, vai mēģinājumus izmantot standarta, ne-homomorfās operācijas ar šifrētiem datiem, kas dotu bezjēdzīgus rezultātus un potenciāli atklātu informāciju par šifrēšanas shēmu.

3. scenārijs: sensitīvu datu analīze starp organizācijām ar SMPC

Vairākas pētniecības iestādes vēlas kopīgi analizēt pacientu datus, lai identificētu slimību modeļus, izmantojot SMPC.

Tipu sistēma varētu definēt:

• SecretShare: Attēlo sensitīvu datu daļu, kas sadalīta starp pusēm SMPC protokolā.
• SMPCResult: Attēlo kopīga aprēķina rezultātu, kas veikts, izmantojot SMPC.

Noteikumi:

• Tikais SMPC specifiskas funkcijas var darboties ar SecretShare tipiem.
• Tieša piekļuve vienam SecretShare ir ierobežota, neļaujot nevienai pusei rekonstruēt atsevišķus datus.
• Sistēma nodrošina, ka aprēķins, kas veikts ar daļām, pareizi atbilst vēlamajai statistiskajai analīzei.

Tas novērš situāciju, kad puse varētu mēģināt piekļūt neapstrādātiem datu daļām tieši, vai kad daļām tiek piemērotas operācijas, kas nav SMPC, apdraudot kopīgo analīzi un individuālo privātumu.

Izaicinājumi un nākotnes virzieni

Lai gan tipu drošība piedāvā ievērojamas priekšrocības, tās integrācija PPML nav bez izaicinājumiem:

• Tipu sistēmu sarežģītība: Visaptverošu un efektīvu tipu sistēmu izstrāde sarežģītiem PPML scenārijiem var būt sarežģīta. Svarīgi ir līdzsvarot izteiksmīgumu ar pārbaudāmību.
• Veiktspējas izmaksas: Izpildlaika tipu pārbaude, lai gan ir noderīga drošībai, var radīt veiktspējas izmaksas. Optimizācijas metodes būs ļoti svarīgas.
• Standartizācija: PPML joma joprojām attīstās. Nozares standartu izveide tipu definīcijām un ieviešanas mehānismiem būs svarīga plašai ieviešanai.
• Integrācija ar esošiem ietvariem: Tipu drošības funkciju vienmērīgai integrēšanai populāros ML ietvaros (piemēram, TensorFlow, PyTorch) ir nepieciešams rūpīgs dizains un ieviešana.

Nākotnes pētījumi, visticamāk, koncentrēsies uz domēnu specifisko valodu (DSL) vai kompilatoru paplašinājumu izstrādi, kas PPML jēdzienus un tipu drošību iegulda tieši ML izstrādes darbplūsmā. Automātiska privātumu aizsargājoša koda ģenerēšana, pamatojoties uz tipu anotācijām, ir vēl viena daudzsološa joma.

Secinājums

Vispārējā privātumu aizsargājošā mašīnmācīšanās vairs nav nišas pētniecības joma; tā kļūst par būtisku atbildīgas AI izstrādes sastāvdaļu. Navigējot pasaulē, kas arvien vairāk balstās uz datiem, tādas metodes kā diferenciālais privātums, homomorfā šifrēšana, droša daudzpušu aprēķināšana un federatīvā mācīšanās nodrošina pamata rīkus sensitīvas informācijas aizsardzībai. Tomēr šo rīku sarežģītība bieži vien noved pie ieviešanas kļūdām, kas var mazināt privātuma garantijas. Tipu drošība piedāvā spēcīgu, uz programmētāju orientētu pieeju, lai mazinātu šos riskus. Definējot un ieviešot stingrus noteikumus par to, kā var apstrādāt datus ar dažādām privātuma īpašībām, tipu sistēmas uzlabo drošību, uzlabo uzticamību un padara PPML pieejamāku globālajiem izstrādātājiem. Tipu drošības ieviešana PPML ir būtisks solis ceļā uz uzticamākas un drošākas AI nākotnes veidošanu ikvienam, pāri visām robežām un kultūrām.

Ceļojums uz patiesi drošu un privātu AI turpinās. Apvienojot progresīvas kriptogrāfiskās metodes ar spēcīgiem programmatūras inženierijas principiem, piemēram, tipu drošību, mēs varam atraisīt visu mašīnmācīšanās potenciālu, vienlaikus aizsargājot pamattiesības uz privātumu.