Общедоступное сохранение конфиденциальности в ML: обеспечение безопасности обучения с типобезопасностью

Быстрое развитие машинного обучения (ML) открыло эру беспрецедентных инноваций, стимулируя прогресс в бесчисленных отраслях. Однако этот прогресс все чаще омрачается растущей обеспокоенностью по поводу конфиденциальности и безопасности данных. По мере того, как модели ML становятся более сложными и управляемыми данными, конфиденциальная информация, которую они обрабатывают, становится главной целью для взломов и неправомерного использования. Общедоступное сохранение конфиденциальности в машинном обучении (PPML) направлено на решение этой критической проблемы путем обеспечения обучения и развертывания моделей ML без ущерба для конфиденциальности базовых данных. В этой статье рассматриваются основные концепции PPML, с особым акцентом на то, как типобезопасность становится мощным механизмом повышения безопасности и надежности этих сложных обучающих систем в глобальном масштабе.

Растущий императив конфиденциальности в ML

В современном взаимосвязанном мире данные часто называют новой нефтью. Предприятия, исследователи и правительства используют огромные наборы данных для обучения моделей ML, которые могут предсказывать поведение потребителей, диагностировать заболевания, оптимизировать цепочки поставок и многое другое. Тем не менее, эта зависимость от данных влечет за собой неотъемлемые риски:

• Конфиденциальная информация: Наборы данных часто содержат персональную информацию (PII), медицинские записи, финансовые данные и конфиденциальные бизнес-данные.
• Нормативно-правовая база: Строгие правила защиты данных, такие как GDPR (Общий регламент по защите данных) в Европе, CCPA (Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии) в Соединенных Штатах и аналогичные рамки по всему миру, требуют надежных мер защиты конфиденциальности.
• Этическое соображение: Помимо юридических требований, существует растущий этический императив защиты личной конфиденциальности и предотвращения алгоритмической предвзятости, которая может возникнуть из-за неправильного обращения с данными.
• Угрозы кибербезопасности: Сами модели ML могут быть уязвимы для атак, таких как отравление данными, инверсия модели и атаки вывода членства, которые могут раскрыть конфиденциальную информацию об обучающих данных.

Эти проблемы требуют смены парадигмы в том, как мы подходим к разработке ML, переходя от подхода, ориентированного на данные, к подходу, основанному на защите конфиденциальности. Общедоступный PPML предлагает набор методов, предназначенных для создания систем ML, которые изначально более устойчивы к нарушениям конфиденциальности.

Понимание общедоступного сохранения конфиденциальности в ML (PPML)

Общедоступный PPML охватывает широкий спектр методов, которые позволяют алгоритмам ML работать с данными, не раскрывая необработанную конфиденциальную информацию. Цель состоит в том, чтобы выполнять вычисления или получать информацию из данных, сохраняя при этом их конфиденциальность. Основные подходы в рамках PPML включают:

1. Дифференциальная приватность (DP)

Дифференциальная приватность — это математическая основа, которая обеспечивает надежную гарантию конфиденциальности путем добавления тщательно откалиброванного шума к данным или результатам запросов. Это гарантирует, что результат анализа будет примерно одинаковым независимо от того, включены ли данные какого-либо человека в набор данных или нет. Это значительно затрудняет для злоумышленника получение информации о конкретном человеке.

Как это работает:

DP достигается путем внедрения случайного шума в процесс вычислений. Величина шума определяется параметром конфиденциальности, эпсилон (ε). Меньшее значение эпсилон указывает на более надежные гарантии конфиденциальности, но также может привести к менее точному результату.

Применение:

• Агрегированная статистика: Защита конфиденциальности при расчете статистических данных, таких как средние значения или количества из конфиденциальных наборов данных.
• Обучение моделей ML: DP можно применять во время обучения моделей ML (например, DP-SGD — дифференциально-частный стохастический градиентный спуск), чтобы гарантировать, что модель не запоминает отдельные обучающие примеры.
• Выпуск данных: Выпуск анонимизированных версий наборов данных с гарантиями DP.

Глобальная актуальность:

DP — это фундаментальная концепция с универсальным применением. Например, такие технологические гиганты, как Apple и Google, используют DP для сбора статистики использования со своих устройств (например, подсказки клавиатуры, использование эмодзи), не нарушая конфиденциальность отдельных пользователей. Это позволяет улучшить обслуживание на основе коллективного поведения, уважая при этом права пользователей на данные.

2. Гомоморфное шифрование (HE)

Гомоморфное шифрование позволяет выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными без необходимости сначала расшифровывать их. Результаты этих вычислений при расшифровке совпадают с результатами, если бы вычисления выполнялись над исходными открытыми данными. Это часто называют «вычислениями над зашифрованными данными».

Типы HE:

• Частичное гомоморфное шифрование (PHE): Поддерживает только один тип операции (например, сложение или умножение) неограниченное количество раз.
• Некоторое гомоморфное шифрование (SHE): Поддерживает ограниченное количество операций сложения и умножения.
• Полное гомоморфное шифрование (FHE): Поддерживает неограниченное количество операций сложения и умножения, что позволяет выполнять произвольные вычисления над зашифрованными данными.

Применение:

• Cloud ML: Пользователи могут загружать зашифрованные данные на облачные серверы для обучения или вывода моделей ML, не позволяя поставщику облачных услуг видеть необработанные данные.
• Безопасный аутсорсинг: Компании могут передавать конфиденциальные вычисления сторонним поставщикам, сохраняя при этом конфиденциальность данных.

Проблемы:

HE, особенно FHE, требует больших вычислительных ресурсов и может значительно увеличить время вычислений и размер данных, что делает его непрактичным для многих приложений реального времени. Ведутся исследования по повышению его эффективности.

3. Безопасные многосторонние вычисления (SMPC или MPC)

SMPC позволяет нескольким сторонам совместно вычислять функцию над своими личными входными данными, не раскрывая эти входные данные друг другу. Каждая сторона узнает только окончательный результат вычисления.

Как это работает:

Протоколы SMPC обычно включают разделение данных на секретные части, распределение этих частей между сторонами, а затем выполнение вычислений над этими частями. Различные криптографические методы используются для обеспечения того, чтобы ни одна сторона не могла восстановить исходные данные.

Применение:

• Совместное ML: Несколько организаций могут обучать общую модель ML на своих объединенных личных наборах данных, не обмениваясь своими отдельными данными. Например, несколько больниц могут сотрудничать для обучения диагностической модели, не объединяя медицинские карты пациентов.
• Приватная аналитика данных: Обеспечение совместного анализа конфиденциальных наборов данных из разных источников.

Пример:

Представьте себе консорциум банков, желающих обучить модель ML для борьбы с мошенничеством. У каждого банка есть свои данные о транзакциях. Используя SMPC, они могут коллективно обучать модель, которая извлекает выгоду из всех их данных, не раскрывая историю транзакций своих клиентов ни одному банку.

4. Федеративное обучение (FL)

Федеративное обучение — это распределенный подход ML, который обучает алгоритм на нескольких децентрализованных периферийных устройствах или серверах, хранящих локальные образцы данных, без обмена самими данными. Вместо этого совместно используются и централизованно агрегируются только обновления модели (например, градиенты или параметры модели).

Как это работает:

1. Глобальная модель инициализируется на центральном сервере.
2. Глобальная модель отправляется на выбранные клиентские устройства (например, смартфоны, больницы).
3. Каждый клиент обучает модель локально на своих собственных данных.
4. Клиенты отправляют обновления своей модели (не данные) обратно на центральный сервер.
5. Центральный сервер агрегирует эти обновления для улучшения глобальной модели.

Улучшения конфиденциальности в FL:

Хотя FL по своей сути сокращает перемещение данных, само по себе оно не полностью сохраняет конфиденциальность. Обновления модели все еще могут утекать информацию. Поэтому FL часто сочетается с другими методами PPML, такими как дифференциальная приватность и безопасная агрегация (форма SMPC для агрегирования обновлений модели), для повышения конфиденциальности.

Глобальное влияние:

FL совершает революцию в мобильном ML, IoT и здравоохранении. Например, Gboard от Google использует FL для улучшения предсказания следующего слова на устройствах Android. В здравоохранении FL позволяет обучать медицинские диагностические модели в нескольких больницах без централизации конфиденциальных записей пациентов, обеспечивая лучшее лечение во всем мире.

Роль типобезопасности в повышении безопасности PPML

Хотя вышеперечисленные криптографические методы обеспечивают надежные гарантии конфиденциальности, их реализация может быть сложной и подверженной ошибкам. Введение типобезопасности, вдохновленное принципами разработки языка программирования, предлагает дополнительный и решающий уровень безопасности и надежности для систем PPML.

Что такое типобезопасность?

В программировании типобезопасность гарантирует, что операции выполняются над данными соответствующего типа. Например, нельзя добавить строку к целому числу без явного преобразования. Типобезопасность помогает предотвратить ошибки во время выполнения и логические ошибки, обнаруживая потенциальные несоответствия типов во время компиляции или с помощью строгих проверок во время выполнения.

Применение типобезопасности к PPML

Концепцию типобезопасности можно распространить на область PPML, чтобы гарантировать правильную и безопасную обработку операций, включающих конфиденциальные данные и механизмы сохранения конфиденциальности. Это предполагает определение и обеспечение соблюдения определенных «типов» для данных на основе:

• Уровень чувствительности: Являются ли данные необработанными PII, анонимизированными данными, зашифрованными данными или статистическим агрегатом?
• Гарантия конфиденциальности: Какой уровень конфиденциальности (например, конкретный бюджет DP, тип шифрования, протокол SMPC) связан с этими данными или вычислениями?
• Разрешенные операции: Какие операции допустимы для этого типа данных? Например, необработанные PII могут быть доступны только при строгом контроле, в то время как зашифрованные данные могут обрабатываться библиотеками HE.

Преимущества типобезопасности в PPML:

1. Уменьшение ошибок реализации:

   Методы PPML часто включают сложные математические операции и криптографические протоколы. Система типов может направлять разработчиков, гарантируя, что они используют правильные функции и параметры для каждого механизма конфиденциальности. Например, система типов может помешать разработчику случайно применить функцию, разработанную для гомоморфно зашифрованных данных, к дифференциально частным данным, таким образом, избегая логических ошибок, которые могут поставить под угрозу конфиденциальность.

2. Повышенные гарантии безопасности:

   Строго соблюдая правила о том, как могут обрабатываться различные типы конфиденциальных данных, типобезопасность обеспечивает надежную защиту от случайной утечки или неправомерного использования данных. Например, «тип PII» может требовать, чтобы любая операция над ним осуществлялась через назначенный API, сохраняющий конфиденциальность, вместо предоставления прямого доступа.

3. Улучшенная компонуемость методов PPML:

   Решения PPML в реальном мире часто сочетают в себе несколько методов (например, федеративное обучение с дифференциальной приватностью и безопасной агрегацией). Типобезопасность может предоставить структуру для обеспечения правильной интеграции этих составных систем. Различные «типы конфиденциальности» могут представлять данные, обработанные разными методами, и система типов может проверить, что комбинации действительны и поддерживают желаемую общую гарантию конфиденциальности.

4. Проверяемые и проверяемые системы:

   Хорошо определенная система типов облегчает аудит и проверку свойств конфиденциальности системы ML. Типы действуют как формальные аннотации, которые четко определяют статус конфиденциальности данных и вычислений, упрощая аудиторам безопасности оценку соответствия и выявление потенциальных уязвимостей.

5. Производительность разработчиков и образование:

   Абстрагируя от некоторых сложностей механизмов PPML, типобезопасность может сделать эти методы более доступными для более широкого круга разработчиков. Четкие определения типов и проверки во время компиляции уменьшают кривую обучения и позволяют разработчикам больше сосредоточиться на самой логике ML, зная, что инфраструктура конфиденциальности надежна.

Примеры типобезопасности в PPML:

Рассмотрим несколько практических сценариев:

Сценарий 1: Федеративное обучение с дифференциальной приватностью

Рассмотрим модель ML, обучаемую посредством федеративного обучения. У каждого клиента есть локальные данные. Чтобы добавить дифференциальную конфиденциальность, к градиентам добавляется шум перед агрегированием.

Система типов может определить:

• RawData: представляет необработанные, конфиденциальные данные.
• DPGradient: представляет собой градиенты модели, которые были возмущены дифференциальной приватностью, с связанным бюджетом конфиденциальности (эпсилон).
• AggregatedGradient: представляет собой градиенты после безопасной агрегации.

Система типов будет обеспечивать соблюдение правил, таких как:

• Операции, которые напрямую получают доступ к RawData, требуют специальных проверок авторизации.
• Функции вычисления градиента должны выводить тип DPGradient при указании бюджета DP.
• Функции агрегирования могут принимать только типы DPGradient и выводить тип AggregatedGradient.

Это предотвращает сценарии, в которых необработанные градиенты (которые могут быть конфиденциальными) агрегируются напрямую без DP, или в которых шум DP некорректно применяется к уже агрегированным результатам.

Сценарий 2: Безопасный аутсорсинг обучения модели с помощью гомоморфного шифрования

Компания хочет обучить модель на своих конфиденциальных данных, используя стороннего поставщика облачных услуг, используя гомоморфное шифрование.

Система типов может определить:

• HEEncryptedData: представляет данные, зашифрованные с использованием схемы гомоморфного шифрования, содержащие информацию о схеме и параметрах шифрования.
• HEComputationResult: представляет собой результат гомоморфного вычисления над HEEncryptedData.

Обеспеченные правила:

• Только функции, разработанные для HE (например, гомоморфное сложение, умножение), могут работать с HEEncryptedData.
• Попытки расшифровать HEEncryptedData за пределами доверенной среды будут помечены.
• Система типов гарантирует, что поставщик облачных услуг получает и обрабатывает только данные типа HEEncryptedData, никогда не исходный открытый текст.

Это предотвращает случайную расшифровку данных во время их обработки в облаке или попытки использовать стандартные, негомоморфные операции над зашифрованными данными, что приведет к бессмысленным результатам и потенциально раскроет информацию о схеме шифрования.

Сценарий 3: Анализ конфиденциальных данных между организациями с помощью SMPC

Несколько исследовательских институтов хотят совместно анализировать данные пациентов для выявления закономерностей заболеваний, используя SMPC.

Система типов может определить:

• SecretShare: представляет собой часть конфиденциальных данных, распределенных между сторонами в протоколе SMPC.
• SMPCResult: представляет собой результат совместного вычисления, выполненного с помощью SMPC.

Правила:

• Только SMPC-специфичные функции могут работать с типами SecretShare.
• Прямой доступ к одной SecretShare ограничен, что не позволяет ни одной стороне реконструировать отдельные данные.
• Система гарантирует, что вычисление, выполняемое на частях, правильно соответствует желаемому статистическому анализу.

Это предотвращает ситуацию, когда сторона может попытаться получить прямой доступ к частям необработанных данных или когда к частям применяются операции, не относящиеся к SMPC, что ставит под угрозу совместный анализ и личную конфиденциальность.

Проблемы и будущие направления

Хотя типобезопасность предлагает значительные преимущества, ее интеграция в PPML не лишена проблем:

• Сложность систем типов: Разработка всеобъемлющих и эффективных систем типов для сложных сценариев PPML может быть сложной задачей. Баланс выразительности и проверяемости имеет ключевое значение.
• Нагрузка на производительность: Проверка типов во время выполнения, хотя и полезна для безопасности, может привести к накладным расходам на производительность. Методы оптимизации будут иметь решающее значение.
• Стандартизация: Область PPML все еще развивается. Установление отраслевых стандартов для определений типов и механизмов обеспечения соблюдения будет важным для широкого распространения.
• Интеграция с существующими фреймворками: Бесшовная интеграция функций типобезопасности в популярные фреймворки ML (например, TensorFlow, PyTorch) требует тщательного проектирования и реализации.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на разработке предметно-ориентированных языков (DSL) или расширений компилятора, которые внедряют концепции PPML и типобезопасность непосредственно в рабочий процесс разработки ML. Автоматическая генерация кода, сохраняющего конфиденциальность, на основе аннотаций типов — еще одна многообещающая область.

Заключение

Общедоступное сохранение конфиденциальности в машинном обучении больше не является нишевой областью исследований; оно становится важным компонентом ответственной разработки ИИ. По мере того как мы ориентируемся во все более насыщенном данными мире, такие методы, как дифференциальная приватность, гомоморфное шифрование, безопасные многосторонние вычисления и федеративное обучение, предоставляют основные инструменты для защиты конфиденциальной информации. Однако сложность этих инструментов часто приводит к ошибкам реализации, которые могут подорвать гарантии конфиденциальности. Типобезопасность предлагает мощный, ориентированный на программиста подход для снижения этих рисков. Определяя и применяя строгие правила о том, как могут обрабатываться данные с различными характеристиками конфиденциальности, системы типов повышают безопасность, улучшают надежность и делают PPML более доступным для разработчиков во всем мире. Принятие типобезопасности в PPML — это критический шаг на пути к созданию более надежного и безопасного будущего ИИ для всех, независимо от границ и культур.

Путь к действительно безопасному и приватному ИИ продолжается. Объединив передовые криптографические методы с надежными принципами разработки программного обеспечения, такими как типобезопасность, мы можем раскрыть весь потенциал машинного обучения, защищая при этом фундаментальное право на конфиденциальность.