பொதுவான தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் ML: வகை பாதுகாப்புடன் கற்றலை பாதுகாத்தல்

இயந்திரக் கற்றலின் (ML) அதிவேக முன்னேற்றம் முன்னெப்போதும் இல்லாத புதுமைகளின் சகாப்தத்தைத் தொடங்கி, எண்ணற்ற தொழில்களில் முன்னேற்றத்தை செலுத்தி வருகிறது. இருப்பினும், இந்த முன்னேற்றம் தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு குறித்த வளர்ந்து வரும் கவலைகளால் மறைக்கப்பட்டு வருகிறது. ML மாதிரிகள் மிகவும் அதிநவீனமாகவும், தரவு உந்துதலிலும் மாறுவதால், அவை செயல்படுத்தும் முக்கியமான தகவல்கள் மீறல்கள் மற்றும் தவறான பயன்பாடுகளுக்கான முக்கிய இலக்காக மாறுகின்றன. பொதுவான தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் இயந்திரக் கற்றல் (PPML) அடிப்படையான தரவுகளின் ரகசியத்தன்மையை சமரசம் செய்யாமல் ML மாதிரிகளை பயிற்சி செய்யவும் மற்றும் பயன்படுத்தவும் அனுமதிப்பதன் மூலம் இந்த முக்கியமான சவாலை எதிர்கொள்ள முற்படுகிறது. இந்த இடுகை PPML இன் முக்கிய கருத்துக்களை ஆராய்கிறது, குறிப்பாக வகை பாதுகாப்பு உலகளாவிய அளவில் இந்த அதிநவீன கற்றல் அமைப்புகளின் பாதுகாப்பு மற்றும் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த பொறிமுறையாக எவ்வாறு உருவாகிறது என்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது.

ML இல் தனியுரிமையின் அதிகரித்து வரும் தேவை

இன்றைய ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட உலகில், தரவு பெரும்பாலும் புதிய எண்ணெய் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. வணிகங்கள், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் அரசாங்கங்கள் நுகர்வோர் நடத்தையை கணிக்கவும், நோய்களைக் கண்டறியவும், விநியோகச் சங்கிலிகளை மேம்படுத்தவும், மேலும் பலவற்றிற்கும் ML மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க விரிவான தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இருப்பினும், தரவுகளை சார்ந்திருப்பது உள்ளார்ந்த அபாயங்களைக் கொண்டுவருகிறது:

• முக்கியமான தகவல்: தரவுத்தொகுப்புகள் பெரும்பாலும் தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவல்கள் (PII), சுகாதாரப் பதிவுகள், நிதி விவரங்கள் மற்றும் தனியுரிம வணிகத் தரவுகளைக் கொண்டிருக்கும்.
• ஒழுங்குமுறைச் சூழல்: ஐரோப்பாவில் GDPR (பொதுத் தரவுப் பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை), அமெரிக்காவில் CCPA (கலிபோர்னியா நுகர்வோர் தனியுரிமை சட்டம்) மற்றும் உலகளாவிய ஒத்த கட்டமைப்புகள் போன்ற கடுமையான தரவுப் பாதுகாப்பு விதிமுறைகள் வலுவான தனியுரிமை நடவடிக்கைகளை கட்டாயப்படுத்துகின்றன.
• நெறிமுறை பரிசீலனைகள்: சட்டப்பூர்வ தேவைகளுக்கு அப்பால், தனிப்பட்ட தனியுரிமையைப் பாதுகாப்பதற்கும், தவறாகக் கையாளப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து எழக்கூடிய அல்காரிதம் சார்புநிலையைத் தடுப்பதற்கும் ஒரு வளர்ந்து வரும் நெறிமுறைத் தேவை உள்ளது.
• சைபர் பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல்கள்: ML மாதிரிகள் தரவு விஷம், மாதிரி தலைகீழ் மற்றும் உறுப்பினர் ஊகிப்பு தாக்குதல்கள் போன்ற தாக்குதல்களுக்கு ஆளாகின்றன, இது பயிற்சித் தரவைப் பற்றிய முக்கியமான தகவல்களை வெளிப்படுத்தலாம்.

இந்த சவால்கள் ML மேம்பாட்டை நாம் அணுகும் விதத்தில் ஒரு முன்னுதாரண மாற்றத்தை அவசியமாக்குகின்றன, தரவு-மைய அணுகுமுறையிலிருந்து தனியுரிமை-வடிவமைப்பு அணுகுமுறைக்கு மாறுகின்றன. பொதுவான PPML ஆனது தனியுரிமை மீறல்களுக்கு எதிராக உள்ளார்ந்த முறையில் வலுவான ML அமைப்புகளை உருவாக்க வடிவமைக்கப்பட்ட நுட்பங்களின் தொகுப்பை வழங்குகிறது.

பொதுவான தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் ML (PPML) ஐப் புரிந்துகொள்ளுதல்

பொதுவான PPML என்பது ML அல்காரிதம்களை மூல, முக்கியமான தகவல்களை வெளிப்படுத்தாமல் தரவுகளில் செயல்பட அனுமதிக்கும் பரந்த அளவிலான நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது. தரவுகளின் தனியுரிமையைப் பராமரிக்கும் அதே வேளையில் கணக்கீடுகளைச் செய்வது அல்லது தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதே இதன் குறிக்கோள். PPML இல் உள்ள முக்கிய அணுகுமுறைகள் பின்வருமாறு:

1. மாறுபட்ட தனியுரிமை (DP)

மாறுபட்ட தனியுரிமை என்பது தரவு அல்லது வினவல் முடிவுகளுக்கு கவனமாக அளவீடு செய்யப்பட்ட சத்தத்தைச் சேர்ப்பதன் மூலம் தனியுரிமையின் வலுவான உத்தரவாதத்தை வழங்கும் ஒரு கணிதக் கட்டமைப்பாகும். இது எந்த ஒரு தனிநபரின் தரவு தரவுத்தொகுப்பில் சேர்க்கப்பட்டிருந்தாலும் இல்லாவிட்டாலும், ஒரு பகுப்பாய்வின் விளைவு தோராயமாக ஒரே மாதிரியாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. இது ஒரு குறிப்பிட்ட தனிநபரைப் பற்றிய தகவல்களை ஒரு தாக்குபவர் ஊகிப்பது மிகவும் கடினம் ஆக்குகிறது.

இது எவ்வாறு செயல்படுகிறது:

DP என்பது கணக்கீட்டுச் செயல்பாட்டில் சீரற்ற சத்தத்தைச் செலுத்துவதன் மூலம் அடையப்படுகிறது. சத்தத்தின் அளவு தனியுரிமை அளவுரு, எப்சிலான் (ε) மூலம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. ஒரு சிறிய எப்சிலான் வலுவான தனியுரிமை உத்தரவாதங்களைக் குறிக்கிறது, ஆனால் குறைவான துல்லியமான விளைவுக்கும் வழிவகுக்கும்.

பயன்பாடுகள்:

• ஒட்டுமொத்த புள்ளிவிவரங்கள்: முக்கியமான தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து சராசரிகள் அல்லது எண்ணிக்கைகள் போன்ற புள்ளிவிவரங்களைக் கணக்கிடும்போது தனியுரிமையைப் பாதுகாத்தல்.
• ML மாதிரி பயிற்சி: ML மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கும் போது DP பயன்படுத்தப்படலாம் (எ.கா., DP-SGD - மாறுபட்ட தனியுரிமை சீரற்ற கிரேடியன்ட் இறங்குதல்) மாதிரி தனிப்பட்ட பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளை மனப்பாடம் செய்யாமல் இருப்பதை உறுதி செய்ய.
• தரவு வெளியீடு: DP உத்தரவாதங்களுடன் தரவுத்தொகுப்புகளின் அநாமதேய பதிப்புகளை வெளியிடுதல்.

உலகளாவிய பொருத்தம்:

DP என்பது உலகளாவிய பயன்பாட்டுடன் கூடிய ஒரு அடிப்படை கருத்து. உதாரணமாக, Apple மற்றும் Google போன்ற தொழில்நுட்ப ஜாம்பவான்கள் தனிப்பட்ட பயனர் தனியுரிமையை சமரசம் செய்யாமல் தங்கள் சாதனங்களிலிருந்து (எ.கா., விசைப்பலகை பரிந்துரைகள், ஈமோஜி பயன்பாடு) பயன்பாட்டு புள்ளிவிவரங்களைச் சேகரிக்க DP ஐப் பயன்படுத்துகின்றன. இது பயனர் தரவு உரிமைகளை மதிக்கும் அதே வேளையில் கூட்டு நடத்தையின் அடிப்படையில் சேவை மேம்பாட்டை அனுமதிக்கிறது.

2. ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம் (HE)

ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம் குறியாக்கப்பட்ட தரவுகளில் நேரடியாகக் கணக்கீடுகளைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது, அதை முதலில் குறியாக்கம் நீக்க வேண்டிய அவசியமில்லை. இந்தக் கணக்கீடுகளின் முடிவுகள், குறியாக்கம் நீக்கப்படும்போது, அசல் வெற்று உரைத் தரவுகளில் கணக்கீடுகள் செய்யப்பட்டதைப் போலவே இருக்கும். இது பெரும்பாலும் "குறியாக்கப்பட்ட தரவுகளில் கணக்கிடுதல்" என்று குறிப்பிடப்படுகிறது.

HE வகைகள்:

• பகுதி ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம் (PHE): ஒரு வகை செயல்பாட்டை (எ.கா., கூட்டல் அல்லது பெருக்கல்) வரம்பற்ற எண்ணிக்கையில் மட்டுமே ஆதரிக்கிறது.
• ஓரளவுக்கு ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம் (SHE): கூட்டல் மற்றும் பெருக்கல் செயல்பாடுகள் இரண்டின் வரையறுக்கப்பட்ட எண்ணிக்கையை ஆதரிக்கிறது.
• முழு ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம் (FHE): கூட்டல் மற்றும் பெருக்கல் செயல்பாடுகள் இரண்டின் வரம்பற்ற எண்ணிக்கையை ஆதரிக்கிறது, குறியாக்கப்பட்ட தரவுகளில் தன்னிச்சையான கணக்கீடுகளை செயல்படுத்துகிறது.

பயன்பாடுகள்:

• மேகக்கணி ML: மேகக்கணி வழங்குநர் மூலத் தரவைப் பார்க்காமல் ML மாதிரி பயிற்சி அல்லது ஊகிக்க பயனர்கள் குறியாக்கப்பட்ட தரவை மேகக்கணி சேவையகங்களில் பதிவேற்றலாம்.
• பாதுகாப்பான வெளிப்பணி: தரவு ரகசியத்தன்மையை பராமரிக்கும் போது நிறுவனங்கள் முக்கியமான கணக்கீடுகளை மூன்றாம் தரப்பு வழங்குநர்களுக்கு வெளிப்பணி செய்யலாம்.

சவால்கள்:

HE, குறிப்பாக FHE, கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமானது மற்றும் கணக்கீட்டு நேரம் மற்றும் தரவு அளவை கணிசமாக அதிகரிக்கலாம், இது பல நிகழ்நேர பயன்பாடுகளுக்கு நடைமுறைக்கு மாறானதாக ஆக்குகிறது. அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான ஆராய்ச்சி நடந்து வருகிறது.

3. பாதுகாப்பான பல-கட்சி கணக்கீடு (SMPC அல்லது MPC)

SMPC பல தரப்பினர் தங்கள் தனிப்பட்ட உள்ளீடுகளை ஒருவருக்கொருவர் வெளிப்படுத்தாமல், கூட்டாக ஒரு செயல்பாட்டைக் கணக்கிட உதவுகிறது. ஒவ்வொரு தரப்பினரும் கணக்கீட்டின் இறுதி வெளியீட்டை மட்டுமே கற்றுக்கொள்கிறார்கள்.

இது எவ்வாறு செயல்படுகிறது:

SMPC நெறிமுறைகள் பொதுவாக தரவை இரகசிய பங்குகளாகப் பிரித்து, இந்தப் பங்குகளை தரப்பினரிடையே விநியோகித்து, பின்னர் இந்தப் பங்குகளின் மீது கணக்கீடுகளைச் செய்வதை உள்ளடக்கும். எந்த ஒரு தனி தரப்பினரும் அசல் தரவை மீண்டும் உருவாக்க முடியாது என்பதை உறுதிப்படுத்த பல்வேறு குறியாக்க நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

பயன்பாடுகள்:

• கூட்டு ML: பல நிறுவனங்கள் தங்கள் தனிப்பட்ட தரவுகளைப் பகிராமல், தங்கள் ஒருங்கிணைந்த தனிப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் பகிரப்பட்ட ML மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கலாம். உதாரணமாக, பல மருத்துவமனைகள் நோயாளி பதிவுகளை ஒருங்கிணைக்காமல் ஒரு கண்டறியும் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க ஒத்துழைக்கலாம்.
• தனிப்பட்ட தரவு பகுப்பாய்வு: வெவ்வேறு ஆதாரங்களில் இருந்து முக்கியமான தரவுத்தொகுப்புகளின் கூட்டு பகுப்பாய்வை செயல்படுத்துதல்.

உதாரணம்:

ஒரு மோசடி எதிர்ப்பு ML மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க விரும்பும் வங்கிகளின் கூட்டமைப்பை கற்பனை செய்து பாருங்கள். ஒவ்வொரு வங்கியும் அதன் சொந்த பரிவர்த்தனைத் தரவைக் கொண்டுள்ளது. SMPC ஐப் பயன்படுத்தி, எந்த வங்கியும் அதன் வாடிக்கையாளர் பரிவர்த்தனை வரலாற்றை மற்றவர்களுக்கு வெளிப்படுத்தாமல், அவர்களின் எல்லா தரவுகளிலிருந்தும் பயனடையும் ஒரு மாதிரியை அவை கூட்டாகப் பயிற்றுவிக்க முடியும்.

4. ஒருங்கிணைந்த கற்றல் (FL)

ஒருங்கிணைந்த கற்றல் என்பது ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட ML அணுகுமுறையாகும், இது பல பரவலாக்கப்பட்ட சாதனங்கள் அல்லது உள்ளூர் தரவு மாதிரிகளைக் கொண்ட சேவையகங்களில் ஒரு அல்காரிதத்தை பயிற்றுவிக்கிறது, தரவு பரிமாற்றம் செய்யப்படாமல். மாறாக, மாதிரி புதுப்பிப்புகள் (எ.கா., கிரேடியன்ட்கள் அல்லது மாதிரி அளவுருக்கள்) மட்டுமே பகிரப்பட்டு மையமாக ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன.

இது எவ்வாறு செயல்படுகிறது:

1. ஒரு உலகளாவிய மாதிரி ஒரு மைய சேவையகத்தில் தொடங்கப்படுகிறது.
2. உலகளாவிய மாதிரி தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கிளையன்ட் சாதனங்களுக்கு (எ.கா., ஸ்மார்ட்போன்கள், மருத்துவமனைகள்) அனுப்பப்படுகிறது.
3. ஒவ்வொரு கிளையன்டும் அதன் சொந்த தரவுகளில் மாதிரியை உள்நாட்டில் பயிற்றுவிக்கிறது.
4. கிளையன்ட்கள் தங்கள் மாதிரி புதுப்பிப்புகளை (தரவை அல்ல) மைய சேவையகத்திற்கு மீண்டும் அனுப்புகின்றன.
5. மைய சேவையகம் இந்த புதுப்பிப்புகளை உலகளாவிய மாதிரியை மேம்படுத்த ஒருங்கிணைக்கிறது.

FL இல் தனியுரிமை மேம்பாடுகள்:

FL உள்ளார்ந்த முறையில் தரவு நகர்வை குறைத்தாலும், அது தனியாக முழுமையாக தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் தன்மை கொண்டதல்ல. மாதிரி புதுப்பிப்புகள் இன்னும் தகவல்களை கசியவிடலாம். எனவே, தனியுரிமையை மேம்படுத்த FL பெரும்பாலும் மாறுபட்ட தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பான ஒருங்கிணைப்பு (மாதிரி புதுப்பிப்புகளை ஒருங்கிணைப்பதற்கான SMPC இன் ஒரு வடிவம்) போன்ற பிற PPML நுட்பங்களுடன் இணைக்கப்படுகிறது.

உலகளாவிய தாக்கம்:

FL ஆனது மொபைல் ML, IoT மற்றும் சுகாதாரத் துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகிறது. உதாரணமாக, Google இன் Gboard Android சாதனங்களில் அடுத்த வார்த்தை கணிப்பை மேம்படுத்த FL ஐப் பயன்படுத்துகிறது. சுகாதாரத் துறையில், FL பல மருத்துவமனைகளில் மருத்துவ கண்டறியும் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க உதவுகிறது, முக்கியமான நோயாளி பதிவுகளை மையப்படுத்தாமல், உலகளவில் சிறந்த சிகிச்சைகளை செயல்படுத்துகிறது.

PPML பாதுகாப்பை மேம்படுத்துவதில் வகை பாதுகாப்பின் பங்கு

மேலே உள்ள குறியாக்க நுட்பங்கள் சக்திவாய்ந்த தனியுரிமை உத்தரவாதங்களை வழங்கினாலும், அவை செயல்படுத்த சிக்கலானவை மற்றும் பிழைகளுக்கு ஆளாகின்றன. நிரலாக்க மொழி வடிவமைப்பின் கொள்கைகளால் ஈர்க்கப்பட்ட வகை பாதுகாப்பு அறிமுகப்படுத்தப்படுவது, PPML அமைப்புகளுக்கு பாதுகாப்பு மற்றும் நம்பகத்தன்மையின் ஒரு நிரப்பு மற்றும் முக்கியமான அடுக்கை வழங்குகிறது.

வகை பாதுகாப்பு என்றால் என்ன?

நிரலாக்கத்தில், வகை பாதுகாப்பு சரியான வகை தரவுகளில் செயல்பாடுகள் செய்யப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. உதாரணமாக, நீங்கள் ஒரு சரம் ஒரு முழு எண்ணுடன் வெளிப்படையான மாற்றம் இல்லாமல் சேர்க்க முடியாது. வகை பாதுகாப்பு, தொகுக்கும் நேரத்திலோ அல்லது கடுமையான இயங்குநேர சோதனைகள் மூலமாகவோ சாத்தியமான வகை பொருந்தாத தன்மைகளைப் பிடிப்பதன் மூலம் இயங்குநேர பிழைகள் மற்றும் தர்க்கரீதியான பிழைகளைத் தடுக்க உதவுகிறது.

PPML க்கு வகை பாதுகாப்பைப் பயன்படுத்துதல்

முக்கியமான தரவு மற்றும் தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் வழிமுறைகள் சம்பந்தப்பட்ட செயல்பாடுகள் சரியாக மற்றும் பாதுகாப்பாக கையாளப்படுவதை உறுதி செய்ய, வகை பாதுகாப்பு என்ற கருத்து PPML துறையில் நீட்டிக்கப்படலாம். இது தரவுகளுக்கான குறிப்பிட்ட "வகைகளை" அதன் அடிப்படையில் வரையறுத்து செயல்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது:

• உணர்திறன் நிலை: தரவு மூல PII, அநாமதேய தரவு, குறியாக்கப்பட்ட தரவு அல்லது ஒரு புள்ளிவிவரத் திரட்டா?
• தனியுரிமை உத்தரவாதம்: இந்த தரவு அல்லது கணக்கீட்டுடன் என்ன தனியுரிமை நிலை (எ.கா., குறிப்பிட்ட DP பட்ஜெட், குறியாக்க வகை, SMPC நெறிமுறை) தொடர்புடையது?
• அனுமதிக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள்: இந்த தரவு வகைக்கு எந்த செயல்பாடுகள் அனுமதிக்கப்படுகின்றன? உதாரணமாக, மூல PII கடுமையான கட்டுப்பாடுகளின் கீழ் மட்டுமே அணுகப்படலாம், அதேசமயம் குறியாக்கப்பட்ட தரவை HE நூலகங்களால் செயல்படுத்த முடியும்.

PPML இல் வகை பாதுகாப்பின் நன்மைகள்:

1. குறைக்கப்பட்ட செயல்படுத்தல் பிழைகள்:

   PPML நுட்பங்கள் பெரும்பாலும் சிக்கலான கணித செயல்பாடுகள் மற்றும் குறியாக்க நெறிமுறைகளை உள்ளடக்கும். ஒரு வகை அமைப்பு டெவலப்பர்களுக்கு வழிகாட்டலாம், ஒவ்வொரு தனியுரிமை பொறிமுறைக்கும் சரியான செயல்பாடுகள் மற்றும் அளவுருக்களைப் பயன்படுத்துவதை உறுதி செய்யலாம். உதாரணமாக, ஒரு வகை அமைப்பு ஒரு டெவலப்பரை ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கப்பட்ட தரவுகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு செயல்பாட்டை மாறுபட்ட தனிப்பட்ட தரவுகளுக்குத் தற்செயலாகப் பயன்படுத்துவதைத் தடுக்கலாம், இதனால் தனியுரிமையை சமரசம் செய்யக்கூடிய தர்க்கரீதியான பிழைகளைத் தவிர்க்கலாம்.

2. மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு உத்தரவாதங்கள்:

   வெவ்வேறு வகையான முக்கியமான தரவுகள் எவ்வாறு செயல்படுத்தப்படலாம் என்பது பற்றிய விதிகளை கண்டிப்பாக செயல்படுத்துவதன் மூலம், வகை பாதுகாப்பு தற்செயலான தரவு கசிவு அல்லது தவறான பயன்பாட்டிற்கு எதிராக ஒரு வலுவான பாதுகாப்பை வழங்குகிறது. உதாரணமாக, ஒரு "PII வகை" அதன் மீதான எந்தவொரு செயல்பாடும் நேரடி அணுகலை அனுமதிக்காமல், ஒரு நியமிக்கப்பட்ட தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் API மூலம் நடுநிலைப்படுத்தப்பட வேண்டும் என்பதை செயல்படுத்த முடியும்.

3. PPML நுட்பங்களின் மேம்படுத்தப்பட்ட ஒருங்கிணைப்பு:

   உண்மையான உலக PPML தீர்வுகள் பெரும்பாலும் பல நுட்பங்களை (எ.கா., மாறுபட்ட தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பான ஒருங்கிணைப்புடன் கூடிய ஒருங்கிணைந்த கற்றல்) ஒருங்கிணைக்கின்றன. இந்த ஒருங்கிணைந்த அமைப்புகள் சரியாக ஒருங்கிணைக்கப்படுவதை உறுதி செய்வதற்கான ஒரு கட்டமைப்பை வகை பாதுகாப்பு வழங்க முடியும். வெவ்வேறு "தனியுரிமை வகைகள்" வெவ்வேறு முறைகளால் செயல்படுத்தப்படும் தரவுகளைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தலாம், மேலும் வகை அமைப்பு சேர்க்கைகள் செல்லுபடியாகும் மற்றும் விரும்பிய ஒட்டுமொத்த தனியுரிமை உத்தரவாதத்தை பராமரிக்கிறதா என்பதை சரிபார்க்க முடியும்.

4. தணிக்கை செய்யக்கூடிய மற்றும் சரிபார்க்கக்கூடிய அமைப்புகள்:

   நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட வகை அமைப்பு ஒரு ML அமைப்பின் தனியுரிமை பண்புகளை தணிக்கை செய்வதையும் சரிபார்ப்பதையும் எளிதாக்குகிறது. வகைகள் தரவு மற்றும் கணக்கீடுகளின் தனியுரிமை நிலையை தெளிவாக வரையறுக்கும் முறையான குறிச்சொற்களாக செயல்படுகின்றன, இது பாதுகாப்பு தணிக்கையாளர்களுக்கு இணக்கத்தை மதிப்பிடவும் சாத்தியமான பாதிப்புகளை அடையாளம் காணவும் எளிதாக்குகிறது.

5. டெவலப்பர் உற்பத்தித்திறன் மற்றும் கல்வி:

   PPML வழிமுறைகளின் சில சிக்கல்களைத் தவிர்ப்பதன் மூலம், வகை பாதுகாப்பு இந்த நுட்பங்களை பரந்த அளவிலான டெவலப்பர்களுக்கு எளிதாக அணுகக்கூடியதாக மாற்றும். தெளிவான வகை வரையறைகள் மற்றும் தொகுக்கும் நேரச் சரிபார்ப்புகள் கற்றல் வளைவைக் குறைத்து, தனியுரிமை உள்கட்டமைப்பு வலுவானது என்பதை அறிந்து டெவலப்பர்கள் ML தர்க்கத்தில் அதிக கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கின்றன.

PPML இல் வகை பாதுகாப்பிற்கான விளக்க எடுத்துக்காட்டுகள்:

சில நடைமுறை சூழ்நிலைகளைக் கருத்தில் கொள்வோம்:

சூழ்நிலை 1: மாறுபட்ட தனியுரிமையுடன் ஒருங்கிணைந்த கற்றல்

ஒருங்கிணைந்த கற்றல் மூலம் பயிற்றுவிக்கப்படும் ஒரு ML மாதிரியைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். ஒவ்வொரு கிளையன்டிலும் உள்ளூர் தரவுகள் உள்ளன. மாறுபட்ட தனியுரிமையைச் சேர்க்க, ஒருங்கிணைக்கும் முன் கிரேடியன்ட்களில் சத்தம் சேர்க்கப்படுகிறது.

ஒரு வகை அமைப்பு வரையறுக்கலாம்:

• RawData: செயலாக்கப்படாத, முக்கியமான தரவைக் குறிக்கிறது.
• DPGradient: மாறுபட்ட தனியுரிமையுடன் தொந்தரவு செய்யப்பட்ட மாதிரி கிரேடியன்ட்களைக் குறிக்கிறது, தொடர்புடைய தனியுரிமை பட்ஜெட்டை (எப்சிலான்) கொண்டுள்ளது.
• AggregatedGradient: பாதுகாப்பான ஒருங்கிணைப்புக்குப் பிந்தைய கிரேடியன்ட்களைக் குறிக்கிறது.

வகை அமைப்பு விதிகளை செயல்படுத்தும்:

• RawData ஐ நேரடியாக அணுகும் செயல்பாடுகளுக்கு குறிப்பிட்ட அங்கீகார சரிபார்ப்புகள் தேவை.
• ஒரு DP பட்ஜெட் குறிப்பிடப்படும்போது, கிரேடியன்ட் கணக்கீட்டு செயல்பாடுகள் ஒரு DPGradient வகையை வெளியீடாகக் கொடுக்க வேண்டும்.
• ஒன்றிணைப்பு செயல்பாடுகள் DPGradient வகைகளை மட்டுமே ஏற்றுக்கொண்டு ஒரு AggregatedGradient வகையை வெளியீடாகக் கொடுக்க முடியும்.

இது மூல கிரேடியன்ட்கள் (முக்கியமானதாக இருக்கலாம்) DP இல்லாமல் நேரடியாக ஒருங்கிணைக்கப்படும் சூழ்நிலைகளைத் தடுக்கிறது, அல்லது DP சத்தம் ஏற்கனவே ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட முடிவுகளுக்கு தவறாகப் பயன்படுத்தப்படும் சூழ்நிலைகளைத் தடுக்கிறது.

சூழ்நிலை 2: ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கத்துடன் மாதிரி பயிற்சியை பாதுகாப்பாக வெளிப்பணி செய்தல்

ஒரு நிறுவனம் அதன் முக்கியமான தரவுகளில் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க விரும்புகிறது, ஒரு மூன்றாம் தரப்பு மேகக்கணி வழங்குநரைப் பயன்படுத்தி, ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது.

ஒரு வகை அமைப்பு வரையறுக்கலாம்:

• HEEncryptedData: ஒரு ஹோமோமார்பிக் குறியாக்க திட்டத்தைப் பயன்படுத்தி குறியாக்கப்பட்ட தரவைக் குறிக்கிறது, திட்டம் மற்றும் குறியாக்க அளவுருக்கள் பற்றிய தகவல்களைக் கொண்டுள்ளது.
• HEComputationResult: HEEncryptedData இல் ஒரு ஹோமோமார்பிக் கணக்கீட்டின் முடிவைக் குறிக்கிறது.

செயல்படுத்தப்பட்ட விதிகள்:

• HE க்காக வடிவமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் மட்டுமே (எ.கா., ஹோமோமார்பிக் கூட்டல், பெருக்கல்) HEEncryptedData இல் செயல்பட முடியும்.
• நம்பகமான சூழலுக்கு வெளியே HEEncryptedData ஐ குறியாக்கம் நீக்க முயற்சிப்பது கொடியிடப்படும்.
• மேகக்கணி வழங்குநர் HEEncryptedData வகை தரவை மட்டுமே பெற்று செயலாக்குகிறார் என்பதை வகை அமைப்பு உறுதி செய்கிறது, அசல் வெற்று உரை ஒருபோதும் இல்லை.

இது மேகக்கணியால் செயலாக்கப்படும் போது தரவுகளின் தற்செயலான குறியாக்கம் நீக்கப்படுவதைத் தடுக்கிறது, அல்லது குறியாக்கப்பட்ட தரவுகளில் தரப்படுத்தப்பட்ட, ஹோமோமார்பிக் அல்லாத செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தும் முயற்சிகளைத் தடுக்கிறது, இது அர்த்தமற்ற முடிவுகளை அளிக்கும் மற்றும் குறியாக்கத் திட்டம் பற்றிய தகவல்களை வெளிப்படுத்தலாம்.

சூழ்நிலை 3: SMPC உடன் நிறுவனங்களிடையே முக்கியமான தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்தல்

பல ஆராய்ச்சி நிறுவனங்கள் SMPC ஐப் பயன்படுத்தி, நோய்ப் பாணிகளைக் கண்டறிய நோயாளி தரவுகளை கூட்டாக பகுப்பாய்வு செய்ய விரும்புகின்றன.

ஒரு வகை அமைப்பு வரையறுக்கலாம்:

• SecretShare: ஒரு SMPC நெறிமுறையில் தரப்பினரிடையே விநியோகிக்கப்பட்ட முக்கியமான தரவின் பங்கை குறிக்கிறது.
• SMPCResult: SMPC மூலம் செய்யப்படும் ஒரு கூட்டு கணக்கீட்டின் வெளியீட்டை குறிக்கிறது.

விதிகள்:

• SMPC-குறிப்பிட்ட செயல்பாடுகள் மட்டுமே SecretShare வகைகளில் செயல்பட முடியும்.
• ஒரு தனி SecretShare க்கு நேரடி அணுகல் கட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, எந்த தரப்பினரும் தனிப்பட்ட தரவுகளை மீண்டும் உருவாக்குவதைத் தடுக்கிறது.
• பங்குகளின் மீது செய்யப்படும் கணக்கீடு விரும்பிய புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வுக்கு சரியாக ஒத்துள்ளது என்பதை அமைப்பு உறுதி செய்கிறது.

இது ஒரு தரப்பினர் மூல தரவு பங்குகளை நேரடியாக அணுக முயற்சிக்கும் சூழ்நிலையைத் தடுக்கிறது, அல்லது பங்குகளில் SMPC அல்லாத செயல்பாடுகள் பயன்படுத்தப்பட்டு, கூட்டு பகுப்பாய்வு மற்றும் தனிப்பட்ட தனியுரிமையை சமரசம் செய்யும் சூழ்நிலையைத் தடுக்கிறது.

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்

வகை பாதுகாப்பு குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், PPML இல் அதன் ஒருங்கிணைப்பு சவால்கள் இல்லாமல் இல்லை:

• வகை அமைப்புகளின் சிக்கல்தன்மை: சிக்கலான PPML சூழ்நிலைகளுக்கான விரிவான மற்றும் திறமையான வகை அமைப்புகளை வடிவமைப்பது சவாலானது. வெளிப்பாட்டுத்திறனை சரிபார்க்கும் திறனுடன் சமநிலைப்படுத்துவது முக்கியம்.
• செயல்திறன் சுமை: இயங்குநேர வகை சரிபார்ப்பு, பாதுகாப்புக்கு நன்மை பயக்கும் என்றாலும், செயல்திறன் சுமையை அறிமுகப்படுத்தலாம். உகந்ததாக்கும் நுட்பங்கள் முக்கியமானதாக இருக்கும்.
• தரப்படுத்துதல்: PPML துறை இன்னும் வளர்ந்து வருகிறது. வகை வரையறைகள் மற்றும் அமலாக்க வழிமுறைகளுக்கான தொழில்துறை தரநிலைகளை நிறுவுவது பரவலான பயன்பாட்டிற்கு முக்கியமானதாக இருக்கும்.
• தற்போதுள்ள கட்டமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு: பிரபலமான ML கட்டமைப்புகளில் (எ.கா., TensorFlow, PyTorch) வகை பாதுகாப்பு அம்சங்களை தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க கவனமான வடிவமைப்பு மற்றும் செயல்படுத்தல் தேவைப்படுகிறது.

எதிர்கால ஆராய்ச்சி, PPML கருத்துக்கள் மற்றும் வகை பாதுகாப்பை நேரடியாக ML மேம்பாட்டு பணிப்பாய்வில் உட்பொதிக்கும் டொமைன்-குறிப்பிட்ட மொழிகள் (DSLs) அல்லது கம்பைலர் நீட்டிப்புகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்தும். வகை குறிச்சொற்களின் அடிப்படையில் தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் குறியீட்டை தானியங்கி உருவாக்கம் மற்றொரு நம்பிக்கைக்குரிய பகுதியாகும்.

முடிவுரை

பொதுவான தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் இயந்திரக் கற்றல் இனி ஒரு குறிப்பிட்ட ஆராய்ச்சிப் பகுதி அல்ல; இது பொறுப்பான AI மேம்பாட்டின் ஒரு அத்தியாவசிய அங்கமாக மாறி வருகிறது. நாம் பெருகிய முறையில் தரவு-தீவிர உலகைச் செல்லும்போது, மாறுபட்ட தனியுரிமை, ஹோமோமார்பிக் குறியாக்கம், பாதுகாப்பான பல-கட்சி கணக்கீடு மற்றும் ஒருங்கிணைந்த கற்றல் போன்ற நுட்பங்கள் முக்கியமான தகவல்களைப் பாதுகாக்க அடிப்படையான கருவிகளை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், இந்தக் கருவிகளின் சிக்கலானது பெரும்பாலும் தனியுரிமை உத்தரவாதங்களை அச்சுறுத்தும் செயல்படுத்தல் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. வகை பாதுகாப்பு இந்த அபாயங்களைக் குறைக்க ஒரு சக்திவாய்ந்த, நிரலாளர்-மைய அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. வெவ்வேறு தனியுரிமை பண்புகளைக் கொண்ட தரவுகளை எவ்வாறு செயலாக்கலாம் என்பது பற்றிய கடுமையான விதிகளை வரையறுத்து செயல்படுத்துவதன் மூலம், வகை அமைப்புகள் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துகின்றன, நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துகின்றன, மேலும் உலகளாவிய டெவலப்பர்களுக்கு PPML ஐ மேலும் அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகின்றன. PPML இல் வகை பாதுகாப்பை ஏற்றுக்கொள்வது, அனைத்து எல்லைகள் மற்றும் கலாச்சாரங்களில் உள்ள அனைவருக்கும் ஒரு நம்பகமான மற்றும் பாதுகாப்பான AI எதிர்காலத்தை உருவாக்குவதற்கான ஒரு முக்கியமான படியாகும்.

உண்மையிலேயே பாதுகாப்பான மற்றும் தனிப்பட்ட AI நோக்கிய பயணம் தொடர்கிறது. மேம்பட்ட குறியாக்க நுட்பங்களை வகை பாதுகாப்பு போன்ற வலுவான மென்பொருள் பொறியியல் கொள்கைகளுடன் இணைப்பதன் மூலம், தனியுரிமையின் அடிப்படை உரிமையைப் பாதுகாக்கும் அதே வேளையில் இயந்திரக் கற்றலின் முழு திறனையும் நாம் திறக்க முடியும்.