Generično strojno učenje z ohranjanjem zasebnosti: Varovanje učenja s tipsko varnostjo

Hiter napredek strojnega učenja (ML) je odprl obdobje inovacij brez primere, ki spodbujajo napredek v neštetih panogah. Vendar pa ta napredek vse bolj zasenčujejo naraščajoče skrbi glede zasebnosti in varnosti podatkov. Ker postajajo modeli ML vse bolj sofisticirani in odvisni od podatkov, postajajo občutljive informacije, ki jih obdelujejo, glavna tarča kršitev in zlorab. Generično strojno učenje z ohranjanjem zasebnosti (PPML) si prizadeva rešiti ta kritični izziv z omogočanjem usposabljanja in uvajanja modelov ML brez ogrožanja zaupnosti osnovnih podatkov. Ta objava se poglablja v osnovne koncepte PPML, s posebnim poudarkom na tem, kako se tipska varnost pojavlja kot močan mehanizem za izboljšanje varnosti in zanesljivosti teh sofisticiranih sistemov učenja na globalni ravni.

Vse večja nuja po zasebnosti v strojnem učenju

V današnjem medsebojno povezanem svetu se podatki pogosto imenujejo novo olje. Podjetja, raziskovalci in vlade izkoriščajo obsežne zbirke podatkov za usposabljanje modelov ML, ki lahko napovedujejo vedenje potrošnikov, diagnosticirajo bolezni, optimizirajo dobavne verige in še veliko več. Vendar pa ta odvisnost od podatkov prinaša neločljiva tveganja:

• Občutljive informacije: Zbirke podatkov pogosto vsebujejo osebno določljive podatke (PII), zdravstvene kartoteke, finančne podrobnosti in lastniške poslovne podatke.
• Regulativno okolje: Strogi predpisi o varstvu podatkov, kot sta GDPR (Splošna uredba o varstvu podatkov) v Evropi, CCPA (kalifornijski zakon o zasebnosti potrošnikov) v Združenih državah Amerike in podobni okviri po vsem svetu, zahtevajo robustne ukrepe za varovanje zasebnosti.
• Etični premisleki: Poleg zakonskih zahtev obstaja tudi naraščajoča etična nuja za zaščito zasebnosti posameznikov in preprečevanje algoritemske pristranskosti, ki bi lahko nastala zaradi napačnega ravnanja s podatki.
• Grožnje kibernetske varnosti: Sami modeli ML so lahko ranljivi za napade, kot so zastrupljanje podatkov, inverzija modela in napadi sklepanja o članstvu, ki lahko razkrijejo občutljive informacije o podatkih za usposabljanje.

Ti izzivi zahtevajo premik paradigme v našem pristopu k razvoju ML, prehod od pristopa, osredotočenega na podatke, k pristopu vgrajene zasebnosti. Generični PPML ponuja nabor tehnik, zasnovanih za izgradnjo sistemov ML, ki so po naravi bolj odporni proti kršitvam zasebnosti.

Razumevanje generičnega strojnega učenja z ohranjanjem zasebnosti (PPML)

Generični PPML zajema širok spekter tehnik, ki algoritmom ML omogočajo delovanje na podatkih brez izpostavljanja surovih, občutljivih informacij. Cilj je izvajati izračune ali pridobivati vpoglede iz podatkov, hkrati pa ohranjati njihovo zasebnost. Ključni pristopi znotraj PPML vključujejo:

1. Diferencialna zasebnost (DP)

Diferencialna zasebnost je matematični okvir, ki zagotavlja močno jamstvo zasebnosti z dodajanjem skrbno umerjenega šuma podatkom ali rezultatom poizvedb. Zagotavlja, da je rezultat analize približno enak, ne glede na to, ali so podatki kateregakoli posameznika vključeni v zbirko podatkov. To napadalcu izjemno oteži sklepanje o informacijah o določenem posamezniku.

Kako deluje:

DP se doseže z vbrizgavanjem naključnega šuma v proces izračuna. Količina šuma je določena s parametrom zasebnosti, epsilon (ε). Manjši epsilon pomeni močnejša jamstva zasebnosti, vendar lahko vodi tudi do manj natančnega rezultata.

Uporaba:

• Agregatna statistika: Varovanje zasebnosti pri izračunavanju statistik, kot so povprečja ali števila iz občutljivih zbirk podatkov.
• Usposabljanje modelov ML: DP se lahko uporabi med usposabljanjem modelov ML (npr. DP-SGD - Diferencialno zasebni stohastični gradientni spust), da se zagotovi, da si model ne zapomni posameznih primerov za usposabljanje.
• Objava podatkov: Objavljanje anonimiziranih različic zbirk podatkov z jamstvi DP.

Globalna relevantnost:

DP je temeljni koncept z univerzalno uporabnostjo. Na primer, tehnološki velikani, kot sta Apple in Google, uporabljajo DP za zbiranje statističnih podatkov o uporabi s svojih naprav (npr. predlogi na tipkovnici, uporaba emojijev), ne da bi ogrozili zasebnost posameznih uporabnikov. To omogoča izboljšanje storitev na podlagi kolektivnega vedenja ob spoštovanju pravic uporabnikov do podatkov.

2. Homomorfno šifriranje (HE)

Homomorfno šifriranje omogoča izvajanje izračunov neposredno na šifriranih podatkih, brez potrebe po predhodnem dešifriranju. Rezultati teh izračunov so po dešifriranju enaki, kot če bi bili izračuni opravljeni na originalnih, nešifriranih podatkih. To se pogosto imenuje "računanje na šifriranih podatkih".

Vrste HE:

• Delno homomorfno šifriranje (PHE): Podpira samo eno vrsto operacije (npr. seštevanje ali množenje) neomejeno število krat.
• Nekoliko homomorfno šifriranje (SHE): Podpira omejeno število operacij seštevanja in množenja.
• Popolnoma homomorfno šifriranje (FHE): Podpira neomejeno število operacij seštevanja in množenja, kar omogoča poljubne izračune na šifriranih podatkih.

Uporaba:

• Strojno učenje v oblaku: Uporabniki lahko naložijo šifrirane podatke na strežnike v oblaku za usposabljanje ali sklepanje modelov ML, ne da bi ponudnik oblaka videl surove podatke.
• Varno zunanje izvajanje: Podjetja lahko občutljive izračune oddajo zunanjim ponudnikom, hkrati pa ohranjajo zaupnost podatkov.

Izzivi:

HE, zlasti FHE, je računsko intenziven in lahko znatno poveča čas izračuna in velikost podatkov, zaradi česar je nepraktičen za mnoge aplikacije v realnem času. Raziskave za izboljšanje njegove učinkovitosti še potekajo.

3. Varno večstransko računanje (SMPC ali MPC)

SMPC omogoča več strankam, da skupaj izračunajo funkcijo nad svojimi zasebnimi vhodi, ne da bi te vhode razkrile druga drugi. Vsaka stranka izve samo končni izhod izračuna.

Kako deluje:

Protokoli SMPC običajno vključujejo razdelitev podatkov na skrivne deleže, distribucijo teh deležev med stranke in nato izvajanje izračunov na teh deležih. Uporabljajo se različne kriptografske tehnike, da se zagotovi, da nobena posamezna stranka ne more rekonstruirati originalnih podatkov.

Uporaba:

• Sodelovalno strojno učenje: Več organizacij lahko usposobi skupni model ML na svojih združenih zasebnih zbirkah podatkov, ne da bi delile svoje posamezne podatke. Na primer, več bolnišnic bi lahko sodelovalo pri usposabljanju diagnostičnega modela brez združevanja evidenc pacientov.
• Zasebna analitika podatkov: Omogočanje skupne analize občutljivih zbirk podatkov iz različnih virov.

Primer:

Predstavljajte si konzorcij bank, ki želi usposobiti model ML za preprečevanje goljufij. Vsaka banka ima svoje podatke o transakcijah. Z uporabo SMPC lahko skupaj usposobijo model, ki ima koristi od vseh njihovih podatkov, ne da bi katera koli banka razkrila zgodovino transakcij svojih strank drugim.

4. Federativno učenje (FL)

Federativno učenje je porazdeljen pristop k ML, ki usposablja algoritem na več decentraliziranih robnih napravah ali strežnikih z lokalnimi vzorci podatkov, ne da bi si izmenjevali same podatke. Namesto tega se delijo in centralno združujejo samo posodobitve modela (npr. gradienti ali parametri modela).

Kako deluje:

1. Globalni model se inicializira na centralnem strežniku.
2. Globalni model se pošlje izbranim odjemalskim napravam (npr. pametnim telefonom, bolnišnicam).
3. Vsak odjemalec usposobi model lokalno na svojih podatkih.
4. Odjemalci pošljejo svoje posodobitve modela (ne podatkov) nazaj na centralni strežnik.
5. Centralni strežnik združi te posodobitve za izboljšanje globalnega modela.

Izboljšave zasebnosti v FL:

Čeprav FL po naravi zmanjšuje pretok podatkov, sam po sebi ni v celoti zmožen ohranjati zasebnosti. Posodobitve modela lahko še vedno razkrijejo informacije. Zato se FL pogosto kombinira z drugimi tehnikami PPML, kot sta diferencialna zasebnost in varna agregacija (oblika SMPC za združevanje posodobitev modela), da se poveča zasebnost.

Globalni vpliv:

FL revolucionira mobilno strojno učenje, internet stvari (IoT) in zdravstvo. Na primer, Googlova tipkovnica Gboard uporablja FL za izboljšanje napovedovanja naslednje besede na napravah Android. V zdravstvu FL omogoča usposabljanje medicinskih diagnostičnih modelov v več bolnišnicah brez centralizacije občutljivih podatkov o pacientih, kar omogoča boljše zdravljenje po vsem svetu.

Vloga tipske varnosti pri izboljšanju varnosti PPML

Medtem ko zgoraj navedene kriptografske tehnike ponujajo močna jamstva zasebnosti, so lahko zapletene za implementacijo in nagnjene k napakam. Uvedba tipske varnosti, ki jo navdihujejo načela iz zasnove programskih jezikov, ponuja dopolnilno in ključno plast varnosti in zanesljivosti za sisteme PPML.

Kaj je tipska varnost?

V programiranju tipska varnost zagotavlja, da se operacije izvajajo na podatkih ustreznega tipa. Na primer, niza ne morete dodati celemu številu brez eksplicitne pretvorbe. Tipska varnost pomaga preprečevati napake med izvajanjem in logične napake z odkrivanjem morebitnih neujemanja tipov v času prevajanja ali s strogimi preverjanji med izvajanjem.

Uporaba tipske varnosti v PPML

Koncept tipske varnosti se lahko razširi na področje PPML, da se zagotovi pravilno in varno ravnanje z operacijami, ki vključujejo občutljive podatke in mehanizme za ohranjanje zasebnosti. To vključuje definiranje in uveljavljanje posebnih "tipov" za podatke na podlagi njihove:

• Stopnje občutljivosti: Ali so podatki surovi PII, anonimizirani podatki, šifrirani podatki ali statistični agregat?
• Jamstva zasebnosti: Kakšna raven zasebnosti (npr. specifičen proračun DP, vrsta šifriranja, protokol SMPC) je povezana s temi podatki ali izračunom?
• Dovoljenih operacij: Katere operacije so dovoljene za ta tip podatkov? Na primer, surovi PII so lahko dostopni le pod strogim nadzorom, medtem ko se šifrirani podatki lahko obdelujejo s knjižnicami HE.

Prednosti tipske varnosti v PPML:

1. Manj napak pri implementaciji:

   Tehnike PPML pogosto vključujejo kompleksne matematične operacije in kriptografske protokole. Tipski sistem lahko usmerja razvijalce in zagotavlja, da uporabljajo pravilne funkcije in parametre za vsak mehanizem zasebnosti. Na primer, tipski sistem bi lahko preprečil, da bi razvijalec pomotoma uporabil funkcijo, zasnovano za homomorfno šifrirane podatke, na diferencialno zasebnih podatkih, s čimer bi se izognil logičnim napakam, ki bi lahko ogrozile zasebnost.

2. Izboljšana varnostna jamstva:

   S strogim uveljavljanjem pravil o tem, kako se lahko obdelujejo različne vrste občutljivih podatkov, tipska varnost zagotavlja močno obrambo pred nenamernim uhajanjem ali zlorabo podatkov. Na primer, "tip PII" bi lahko uveljavil, da mora vsaka operacija na njem potekati preko določenega API-ja za ohranjanje zasebnosti, namesto da bi omogočal neposreden dostop.

3. Izboljšana zmožnost sestavljanja tehnik PPML:

   Rešitve PPML v resničnem svetu pogosto združujejo več tehnik (npr. federativno učenje z diferencialno zasebnostjo in varno agregacijo). Tipska varnost lahko zagotovi okvir za zagotavljanje pravilne integracije teh sestavljenih sistemov. Različni "tipi zasebnosti" lahko predstavljajo podatke, obdelane z različnimi metodami, tipski sistem pa lahko preveri, ali so kombinacije veljavne in ohranjajo želeno splošno jamstvo zasebnosti.

4. Revizijsko pregledni in preverljivi sistemi:

   Dobro definiran tipski sistem olajša revizijo in preverjanje lastnosti zasebnosti sistema ML. Tipi delujejo kot formalne opombe, ki jasno opredeljujejo stanje zasebnosti podatkov in izračunov, kar varnostnim revizorjem olajša oceno skladnosti in prepoznavanje morebitnih ranljivosti.

5. Produktivnost in izobraževanje razvijalcev:

   Z abstrahiranjem nekaterih zapletenosti mehanizmov PPML lahko tipska varnost naredi te tehnike bolj dostopne širšemu krogu razvijalcev. Jasne definicije tipov in preverjanja v času prevajanja zmanjšajo krivuljo učenja in omogočajo razvijalcem, da se bolj osredotočijo na samo logiko ML, vedoč, da je infrastruktura za zasebnost robustna.

Prikazni primeri tipske varnosti v PPML:

Poglejmo si nekaj praktičnih scenarijev:

Scenarij 1: Federativno učenje z diferencialno zasebnostjo

Razmislite o modelu ML, ki se usposablja s federativnim učenjem. Vsak odjemalec ima lokalne podatke. Za dodajanje diferencialne zasebnosti se gradientom pred agregacijo doda šum.

Tipski sistem bi lahko definiral:

• SuroviPodatki: Predstavlja neobdelane, občutljive podatke.
• DPGradient: Predstavlja gradiente modela, ki so bili moteni z diferencialno zasebnostjo in nosijo povezan proračun zasebnosti (epsilon).
• AgregiranGradient: Predstavlja gradiente po varni agregaciji.

Tipski sistem bi uveljavil pravila, kot so:

• Operacije, ki neposredno dostopajo do SuroviPodatki, zahtevajo posebna preverjanja avtorizacije.
• Funkcije za izračun gradientov morajo vrniti tip DPGradient, ko je določen proračun DP.
• Funkcije za agregacijo lahko sprejmejo samo tipe DPGradient in vrnejo tip AgregiranGradient.

To preprečuje scenarije, v katerih bi se surovi gradienti (ki so lahko občutljivi) neposredno združevali brez DP, ali kjer bi se šum DP napačno uporabil na že združenih rezultatih.

Scenarij 2: Varno zunanje izvajanje učenja modela s homomorfnim šifriranjem

Podjetje želi usposobiti model na svojih občutljivih podatkih z uporabo zunanjega ponudnika v oblaku, pri čemer uporablja homomorfno šifriranje.

Tipski sistem bi lahko definiral:

• HEŠifriraniPodatki: Predstavlja podatke, šifrirane s shemo homomorfnega šifriranja, ki nosijo informacije o shemi in parametrih šifriranja.
• HERezultatIzračuna: Predstavlja rezultat homomorfnega izračuna na HEŠifriraniPodatki.

Uveljavljena pravila:

• Samo funkcije, zasnovane za HE (npr. homomorfno seštevanje, množenje), lahko delujejo na HEŠifriraniPodatki.
• Poskusi dešifriranja HEŠifriraniPodatki zunaj zaupanja vrednega okolja bi bili označeni.
• Tipski sistem zagotavlja, da ponudnik v oblaku prejema in obdeluje samo podatke tipa HEŠifriraniPodatki, nikoli originalnega čistopisa.

To preprečuje nenamerno dešifriranje podatkov med obdelavo v oblaku ali poskuse uporabe standardnih, nehomomorfnih operacij na šifriranih podatkih, kar bi dalo nesmiselne rezultate in potencialno razkrilo informacije o shemi šifriranja.

Scenarij 3: Analiza občutljivih podatkov med organizacijami z SMPC

Več raziskovalnih ustanov želi skupaj analizirati podatke o pacientih za prepoznavanje vzorcev bolezni z uporabo SMPC.

Tipski sistem bi lahko definiral:

• SkrivniDelež: Predstavlja delež občutljivih podatkov, porazdeljen med strankami v protokolu SMPC.
• SMPCRezultat: Predstavlja izhod skupnega izračuna, opravljenega preko SMPC.

Pravila:

• Samo funkcije, specifične za SMPC, lahko delujejo na tipih SkrivniDelež.
• Neposreden dostop do posameznega SkrivniDelež je omejen, kar preprečuje kateri koli stranki rekonstrukcijo posameznih podatkov.
• Sistem zagotavlja, da izračun, opravljen na deležih, pravilno ustreza želeni statistični analizi.

To preprečuje situacijo, v kateri bi stranka lahko poskušala neposredno dostopati do surovih deležev podatkov ali kjer bi se na deleže uporabile operacije, ki niso SMPC, kar bi ogrozilo skupno analizo in zasebnost posameznikov.

Izzivi in prihodnje usmeritve

Čeprav tipska varnost ponuja znatne prednosti, njena integracija v PPML ni brez izzivov:

• Kompleksnost tipskih sistemov: Oblikovanje celovitih in učinkovitih tipskih sistemov za zapletene scenarije PPML je lahko zahtevno. Ključno je uravnoteženje izraznosti s preverljivostjo.
• Dodatna obremenitev zmogljivosti: Preverjanje tipov med izvajanjem, čeprav koristno za varnost, lahko povzroči dodatno obremenitev zmogljivosti. Ključne bodo tehnike optimizacije.
• Standardizacija: Področje PPML se še vedno razvija. Vzpostavitev industrijskih standardov za definicije tipov in mehanizme uveljavljanja bo pomembna za široko sprejetje.
• Integracija z obstoječimi ogrodji: Brezhibna integracija funkcij tipske varnosti v priljubljena ogrodja ML (npr. TensorFlow, PyTorch) zahteva skrbno načrtovanje in implementacijo.

Prihodnje raziskave se bodo verjetno osredotočile na razvoj domensko specifičnih jezikov (DSL) ali razširitev prevajalnikov, ki vgrajujejo koncepte PPML in tipsko varnost neposredno v delovni tok razvoja ML. Avtomatizirano generiranje kode za ohranjanje zasebnosti na podlagi opomb o tipih je še eno obetavno področje.

Zaključek

Generično strojno učenje z ohranjanjem zasebnosti ni več nišno raziskovalno področje; postaja bistvena sestavina odgovornega razvoja umetne inteligence. Medtem ko krmarimo po vse bolj podatkovno intenzivnem svetu, tehnike, kot so diferencialna zasebnost, homomorfno šifriranje, varno večstransko računanje in federativno učenje, zagotavljajo temeljna orodja za zaščito občutljivih informacij. Vendar pa kompleksnost teh orodij pogosto vodi do napak pri implementaciji, ki lahko spodkopljejo jamstva zasebnosti. Tipska varnost ponuja močan, na programerja osredotočen pristop za zmanjšanje teh tveganj. Z definiranjem in uveljavljanjem strogih pravil o tem, kako se lahko obdelujejo podatki z različnimi značilnostmi zasebnosti, tipski sistemi izboljšujejo varnost, povečujejo zanesljivost in delajo PPML bolj dostopen za globalne razvijalce. Sprejetje tipske varnosti v PPML je ključen korak k izgradnji bolj zaupanja vredne in varne prihodnosti umetne inteligence za vse, preko vseh meja in kultur.

Pot do resnično varne in zasebne umetne inteligence se nadaljuje. Z združevanjem naprednih kriptografskih tehnik z robustnimi principi programskega inženirstva, kot je tipska varnost, lahko sprostimo polni potencial strojnega učenja, hkrati pa varujemo temeljno pravico do zasebnosti.