Generisk personvernbevarende ML: Sikring av læring med typesikkerhet

Den raske utviklingen av maskinlæring (ML) har innledet en epoke med enestående innovasjon, som driver fremskritt på tvers av utallige bransjer. Imidlertid er disse fremskrittene i økende grad overskygget av voksende bekymringer rundt databeskyttelse og sikkerhet. Etter hvert som ML-modeller blir mer sofistikerte og datadrevne, blir den sensitive informasjonen de behandler et hovedmål for brudd og misbruk. Generisk personvernbevarende maskinlæring (PPML) tar sikte på å adressere denne kritiske utfordringen ved å muliggjøre trening og utplassering av ML-modeller uten å kompromittere konfidensialiteten til de underliggende dataene. Dette innlegget fordyper seg i kjernek konsepter av PPML, med spesiell fokus på hvordan Typesikkerhet er i ferd med å fremstå som en kraftig mekanisme for å forbedre sikkerheten og påliteligheten til disse sofistikerte læringssystemene på global skala.

Det voksende behovet for personvern i ML

I dagens sammenkoblede verden blir data ofte referert til som den nye oljen. Bedrifter, forskere og myndigheter benytter seg av enorme datasett for å trene ML-modeller som kan forutsi forbrukeratferd, diagnostisere sykdommer, optimalisere forsyningskjeder og mye mer. Likevel bringer denne avhengigheten av data med seg iboende risiko:

• Sensitiv informasjon: Datasett inneholder ofte personlig identifiserbar informasjon (PII), helsejournaler, økonomiske detaljer og proprietære forretningsdata.
• Reguleringslandskap: Streng databeskyttelsesforskrifter som GDPR (General Data Protection Regulation) i Europa, CCPA (California Consumer Privacy Act) i USA og lignende rammeverk over hele verden krever robuste personverntiltak.
• Etiske hensyn: Utover juridiske krav er det et voksende etisk imperativ å beskytte individuelt personvern og forhindre algoritmisk skjevhet som kan oppstå fra feilhåndterte data.
• Cybersecurity-trusler: ML-modeller kan selv være sårbare for angrep, som dataforgiftning, modellinversjon og medlemskapsinferencesangrep, som kan avsløre sensitiv informasjon om treningsdataene.

Disse utfordringene krever et paradigmeskifte i hvordan vi nærmer oss ML-utvikling, og går fra en datasentrisk til en personvern-by-design-tilnærming. Generisk PPML tilbyr en rekke teknikker designet for å bygge ML-systemer som er iboende mer robuste mot personvernbrudd.

Forståelse av generisk personvernbevarende ML (PPML)

Generisk PPML omfatter et bredt spekter av teknikker som lar ML-algoritmer operere på data uten å eksponere den rå, sensitive informasjonen. Målet er å utføre beregninger eller utlede innsikt fra data samtidig som personvernet opprettholdes. Viktige tilnærminger innen PPML inkluderer:

1. Differensial personvern (DP)

Differensial personvern er et matematisk rammeverk som gir en sterk garanti for personvern ved å legge til nøye kalibrert støy til data eller spørringsresultater. Det sikrer at resultatet av en analyse er omtrent det samme enten en persons data er inkludert i datasettet eller ikke. Dette gjør det ekstremt vanskelig for en angriper å utlede informasjon om en bestemt person.

Slik fungerer det:

DP oppnås ved å injisere tilfeldig støy i beregningsprosessen. Mengden støy bestemmes av en personverns parameter, epsilon (ε). En mindre epsilon indikerer sterkere personverngarantier, men kan også føre til et mindre nøyaktig resultat.

Applikasjoner:

• Samlede statistikker: Beskyttelse av personvern ved beregning av statistikk som gjennomsnitt eller antall fra sensitive datasett.
• ML-modelltrening: DP kan brukes under treningen av ML-modeller (f.eks. DP-SGD - Differensielt privat stokastisk gradientnedstigning) for å sikre at modellen ikke husker individuelle trenings eksempler.
• Datafrigivelse: Frigivelse av anonymiserte versjoner av datasett med DP-garantier.

Global relevans:

DP er et grunnleggende konsept med universell anvendelighet. For eksempel bruker teknologigiganter som Apple og Google DP til å samle bruksstatistikk fra enhetene sine (f.eks. tastaturforslag, emoji-bruk) uten å kompromittere individuelt personvern. Dette gir mulighet for serviceforbedring basert på kollektiv atferd samtidig som brukernes datarettigheter respekteres.

2. Homomorf kryptering (HE)

Homomorf kryptering tillater beregninger som skal utføres direkte på krypterte data uten å måtte dekryptere dem først. Resultatene av disse beregningene, når de dekrypteres, er de samme som om beregningene ble utført på de originale klartekstdataene. Dette refereres ofte til som "beregning på krypterte data."

Typer av HE:

• Delvis homomorf kryptering (PHE): Støtter bare én type operasjon (f.eks. addisjon eller multiplikasjon) et ubegrenset antall ganger.
• Noe homomorf kryptering (SHE): Støtter et begrenset antall både addisjons- og multiplikasjonsoperasjoner.
• Fullstendig homomorf kryptering (FHE): Støtter et ubegrenset antall både addisjons- og multiplikasjonsoperasjoner, og muliggjør vilkårlige beregninger på krypterte data.

Applikasjoner:

• Cloud ML: Brukere kan laste opp krypterte data til skyserver for ML-modelltrening eller inferens uten at skyleverandøren ser rådataene.
• Sikker outsourcing: Bedrifter kan outsource sensitive beregninger til tredjepartsleverandører mens de opprettholder datakonfidensialitet.

Utfordringer:

HE, spesielt FHE, er beregningsintensiv og kan øke beregningstiden og datastørrelsen betydelig, noe som gjør det upraktisk for mange sanntidsapplikasjoner. Forskning pågår for å forbedre effektiviteten.

3. Sikker flerpartsberegning (SMPC eller MPC)

SMPC gjør det mulig for flere parter å i fellesskap beregne en funksjon over sine private innganger uten å avsløre disse inngangene for hverandre. Hver part lærer bare det endelige resultatet av beregningen.

Slik fungerer det:

SMPC-protokoller innebærer vanligvis å dele data inn i hemmelige andeler, distribuere disse andelene mellom partene og deretter utføre beregninger på disse andelene. Ulike kryptografiske teknikker brukes for å sikre at ingen enkeltpart kan rekonstruere de originale dataene.

Applikasjoner:

• Samarbeidsvillig ML: Flere organisasjoner kan trene en delt ML-modell på sine kombinerte private datasett uten å dele sine individuelle data. For eksempel kan flere sykehus samarbeide for å trene en diagnostisk modell uten å samle pasientjournaler.
• Privat dataanalyse: Muliggjør felles analyse av sensitive datasett fra forskjellige kilder.

Eksempel:

Tenk deg et konsortium av banker som ønsker å trene en anti-svindel ML-modell. Hver bank har sine egne transaksjonsdata. Ved å bruke SMPC kan de kollektivt trene en modell som drar nytte av alle dataene sine uten at noen bank avslører sin kundetransaksjonshistorikk for andre.

4. Føderert læring (FL)

Føderert læring er en distribuert ML-tilnærming som trener en algoritme på tvers av flere desentraliserte kantenheter eller servere som holder lokale dataeksempler, uten å utveksle selve dataene. I stedet deles og aggregeres bare modell oppdateringer (f.eks. gradienter eller modellparametere) sentralt.

Slik fungerer det:

1. En global modell initialiseres på en sentral server.
2. Den globale modellen sendes til utvalgte klientenheter (f.eks. smarttelefoner, sykehus).
3. Hver klient trener modellen lokalt på sine egne data.
4. Klienter sender modelloppdateringene sine (ikke dataene) tilbake til den sentrale serveren.
5. Den sentrale serveren aggregerer disse oppdateringene for å forbedre den globale modellen.

Personvernforbedringer i FL:

Mens FL i seg selv reduserer databevegelse, er det ikke fullstendig personvernbevarende alene. Modell oppdateringer kan fortsatt lekke informasjon. Derfor kombineres FL ofte med andre PPML-teknikker som differensial personvern og sikker aggregering (en form for SMPC for å aggregere modell oppdateringer) for å forbedre personvernet.

Global innvirkning:

FL revolusjonerer mobil ML, IoT og helsevesenet. For eksempel bruker Googles Gboard FL for å forbedre spådommen for neste ord på Android-enheter. I helsevesenet gjør FL det mulig å trene medisinske diagnostiske modeller på tvers av flere sykehus uten å sentralisere sensitive pasientjournaler, noe som muliggjør bedre behandlinger globalt.

Typesikkerhetens rolle i å forbedre PPML-sikkerhet

Mens de kryptografiske teknikkene ovenfor tilbyr kraftige personverngarantier, kan de være komplekse å implementere og utsatt for feil. Introduksjonen av Typesikkerhet, inspirert av prinsipper fra programmeringsspråkdesign, tilbyr et komplementært og avgjørende lag av sikkerhet og pålitelighet for PPML-systemer.

Hva er typesikkerhet?

Innen programmering sikrer typesikkerhet at operasjoner utføres på data av riktig type. For eksempel kan du ikke legge til en streng til et heltall uten eksplisitt konvertering. Typesikkerhet hjelper til med å forhindre kjøretidsfeil og logiske feil ved å fange opp potensielle typefeil ved kompileringstid eller gjennom strenge kjøretidskontroller.

Anvende typesikkerhet på PPML

Konseptet med typesikkerhet kan utvides til riket av PPML for å sikre at operasjoner som involverer sensitive data og personvernbevarende mekanismer håndteres korrekt og sikkert. Dette innebærer å definere og håndheve spesifikke "typer" for data basert på:

• Følsomhetsnivå: Er dataene rå PII, anonymiserte data, krypterte data eller et statistisk aggregat?
• Personverngaranti: Hvilket nivå av personvern (f.eks. spesifikt DP-budsjett, type kryptering, SMPC-protokoll) er knyttet til disse dataene eller beregningen?
• Tillatte operasjoner: Hvilke operasjoner er tillatt for denne datatypen? For eksempel kan rå PII bare være tilgjengelig under strenge kontroller, mens krypterte data kan behandles av HE-biblioteker.

Fordeler med typesikkerhet i PPML:

1. Reduserte implementeringsfeil:

   PPML-teknikker involverer ofte komplekse matematiske operasjoner og kryptografiske protokoller. Et typesystem kan veilede utviklere, og sikre at de bruker de riktige funksjonene og parametrene for hver personvernmekanisme. For eksempel kan et typesystem hindre en utvikler fra ved et uhell å bruke en funksjon designet for homomorft krypterte data til differensielt private data, og dermed unngå logiske feil som kan kompromittere personvernet.

2. Forbedrede sikkerhetsgarantier:

   Ved å strengt håndheve regler om hvordan forskjellige typer sensitive data kan behandles, gir typesikkerhet et sterkt forsvar mot utilsiktet datalekkasje eller misbruk. For eksempel kan en "PII-type" håndheve at enhver operasjon på den må medieres av et utpekt personvernbevarende API, i stedet for å tillate direkte tilgang.

3. Forbedret sammensetning av PPML-teknikker:

   Løsninger i den virkelige verden for PPML kombinerer ofte flere teknikker (f.eks. føderert læring med differensielt personvern og sikker aggregering). Typesikkerhet kan gi et rammeverk for å sikre at disse sammensatte systemene er riktig integrert. Ulike "personvernstyper" kan representere data som er behandlet av forskjellige metoder, og typesystemet kan bekrefte at kombinasjoner er gyldige og opprettholder den ønskede generelle personverngarantien.

4. Revisjonsbare og verifiserbare systemer:

   Et veldefinert typesystem gjør det enklere å revidere og verifisere personvernegenskapene til et ML-system. Typene fungerer som formelle merknader som tydelig definerer personvernstatusen til data og beregninger, noe som gjør det enklere for sikkerhetsrevisorer å vurdere overholdelse og identifisere potensielle sårbarheter.

5. Utviklerproduktivitet og utdanning:

   Ved å abstrahere bort noen av kompleksiteten til PPML-mekanismer, kan typesikkerhet gjøre disse teknikkene mer tilgjengelige for et bredere spekter av utviklere. Klare typedefinisjoner og kompileringstidskontroller reduserer læringskurven og lar utviklere fokusere mer på selve ML-logikken, vel vitende om at personverninfrastrukturen er robust.

Illustrerende eksempler på typesikkerhet i PPML:

La oss vurdere noen praktiske scenarier:

Scenario 1: Føderert læring med differensielt personvern

Tenk på en ML-modell som blir trent via føderert læring. Hver klient har lokale data. For å legge til differensielt personvern, legges støy til gradientene før aggregering.

Et typesystem kunne definere:

• RawData: Representerer ubehandlede, sensitive data.
• DPGradient: Representerer modellgradienter som er forstyrret med differensielt personvern, og bærer et tilknyttet personvern budsjett (epsilon).
• AggregatedGradient: Representerer gradienter etter sikker aggregering.

Typesystemet ville håndheve regler som:

• Operasjoner som direkte har tilgang til RawData krever spesifikke autorisasjonskontroller.
• Gradientberegningsfunksjoner må levere en DPGradient type når et DP-budsjett er spesifisert.
• Aggregeringsfunksjoner kan bare akseptere DPGradient typer og levere en AggregatedGradient type.

Dette forhindrer scenarier der rå gradienter (som kan være sensitive) aggregeres direkte uten DP, eller der DP-støy blir feilaktig brukt på allerede aggregerte resultater.

Scenario 2: Sikker outsourcing av modelltrening med homomorf kryptering

Et selskap ønsker å trene en modell på sine sensitive data ved å bruke en tredjeparts skyleverandør, og benytter homomorf kryptering.

Et typesystem kunne definere:

• HEEncryptedData: Representerer data kryptert ved hjelp av en homomorf krypteringsordning, og bærer informasjon om ordningen og krypteringsparametere.
• HEComputationResult: Representerer resultatet av en homomorf beregning på HEEncryptedData.

Håndhevede regler:

• Bare funksjoner designet for HE (f.eks. homomorf addisjon, multiplikasjon) kan operere på HEEncryptedData.
• Forsøk på å dekryptere HEEncryptedData utenfor et pålitelig miljø vil bli flagget.
• Typesystemet sikrer at skyleverandøren bare mottar og behandler data av typen HEEncryptedData, aldri den originale klarteksten.

Dette forhindrer utilsiktet dekryptering av data mens det behandles av skyen, eller forsøk på å bruke standard, ikke-homomorfe operasjoner på krypterte data, noe som vil gi meningsløse resultater og potensielt avsløre informasjon om krypteringsordningen.

Scenario 3: Analysere sensitive data på tvers av organisasjoner med SMPC

Flere forskningsinstitusjoner ønsker å i fellesskap analysere pasientdata for å identifisere sykdomsmønstre, ved å bruke SMPC.

Et typesystem kunne definere:

• SecretShare: Representerer en andel av sensitive data distribuert mellom parter i en SMPC-protokoll.
• SMPCResult: Representerer resultatet av en felles beregning utført via SMPC.

Regler:

• Bare SMPC-spesifikke funksjoner kan operere på SecretShare typer.
• Direkte tilgang til en enkelt SecretShare er begrenset, og forhindrer at noen part rekonstruerer individuelle data.
• Systemet sikrer at beregningen som utføres på andeler, samsvarer riktig med ønsket statistiske analyse.

Dette forhindrer en situasjon der en part kan prøve å få direkte tilgang til rådatadeler, eller der ikke-SMPC-operasjoner brukes på andeler, og kompromitterer den felles analysen og det individuelle personvernet.

Utfordringer og fremtidige retninger

Mens typesikkerhet gir betydelige fordeler, er integrasjonen i PPML ikke uten utfordringer:

• Kompleksiteten til typesystemer: Å designe omfattende og effektive typesystemer for komplekse PPML-scenarier kan være utfordrende. Å balansere uttrykksfullhet med verifiserbarhet er nøkkelen.
• Ytelses overhead: Typekontroll i kjøretid, mens det er fordelaktig for sikkerhet, kan introdusere ytelses overhead. Optimaliseringsteknikker vil være avgjørende.
• Standardisering: Feltet for PPML er fortsatt i utvikling. Å etablere bransjestandarder for typedefinisjoner og håndhevingsmekanismer vil være viktig for utbredt adopsjon.
• Integrasjon med eksisterende rammeverk: Å integrere typesikkerhetsfunksjoner sømløst i populære ML-rammeverk (f.eks. TensorFlow, PyTorch) krever nøye design og implementering.

Fremtidig forskning vil sannsynligvis fokusere på å utvikle domenespesifikke språk (DSL-er) eller kompilatorutvidelser som innebygger PPML-konsepter og typesikkerhet direkte i ML-utviklings arbeidsflyten. Automatisk generering av personvernbevarende kode basert på typekommentarer er et annet lovende område.

Konklusjon

Generisk personvernbevarende maskinlæring er ikke lenger et nisjeforskningsområde; det er i ferd med å bli en viktig komponent i ansvarlig AI-utvikling. Når vi navigerer i en stadig mer dataintensiv verden, gir teknikker som differensial personvern, homomorf kryptering, sikker flerpartsberegning og føderert læring de grunnleggende verktøyene for å beskytte sensitiv informasjon. Imidlertid fører kompleksiteten til disse verktøyene ofte til implementeringsfeil som kan undergrave personverngarantier. Typesikkerhet tilbyr en kraftig, programmerer-sentrert tilnærming for å redusere disse risikoene. Ved å definere og håndheve strenge regler for hvordan data med forskjellige personvernkarakteristikker kan behandles, forbedrer typesystemer sikkerheten, forbedrer påliteligheten og gjør PPML mer tilgjengelig for globale utviklere. Å omfavne typesikkerhet i PPML er et kritisk steg mot å bygge en mer pålitelig og sikker AI-fremtid for alle, på tvers av alle grenser og kulturer.

Reisen mot virkelig sikker og privat AI pågår. Ved å kombinere avanserte kryptografiske teknikker med robuste programvaretekniske prinsipper som typesikkerhet, kan vi låse opp det fulle potensialet til maskinlæring mens vi beskytter den grunnleggende retten til personvern.