การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่รักษาความเป็นส่วนตัวแบบทั่วไป: การรักษาความปลอดภัยของการเรียนรู้ด้วยความปลอดภัยของชนิดข้อมูล

ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ได้นำมาซึ่งยุคแห่งนวัตกรรมที่ไม่เคยมีมาก่อน ผลักดันความก้าวหน้าในอุตสาหกรรมมากมายนับไม่ถ้วน อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้านี้กลับถูกบดบังด้วยความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล เนื่องจากโมเดล ML มีความซับซ้อนและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่พวกเขากำลังประมวลผลจึงกลายเป็นเป้าหมายหลักสำหรับการละเมิดและการใช้งานที่ผิดวัตถุประสงค์ การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่รักษาความเป็นส่วนตัวแบบทั่วไป (PPML) มีเป้าหมายที่จะจัดการกับความท้าทายที่สำคัญนี้ โดยเปิดใช้งานการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดล ML โดยไม่กระทบต่อการรักษาความลับของข้อมูลพื้นฐาน โพสต์นี้เจาะลึกแนวคิดหลักของ PPML โดยเน้นเป็นพิเศษว่า ความปลอดภัยของชนิดข้อมูล (Type Safety) กำลังกลายเป็นกลไกอันทรงพลังในการยกระดับความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของระบบการเรียนรู้ที่ซับซ้อนเหล่านี้ในระดับโลกได้อย่างไร

ความจำเป็นที่เพิ่มขึ้นสำหรับความเป็นส่วนตัวใน ML

ในโลกที่เชื่อมโยงถึงกันในปัจจุบัน ข้อมูลมักถูกอ้างถึงว่าเป็นน้ำมันดิบใหม่ ธุรกิจ นักวิจัย และรัฐบาลต่างใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อฝึกโมเดล ML ที่สามารถคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภค วินิจฉัยโรค เพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน และอื่นๆ อีกมากมาย อย่างไรก็ตาม การพึ่งพาข้อมูลนี้มีความเสี่ยงโดยธรรมชาติ:

• ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน: ชุดข้อมูลมักมีข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวตนได้ (PII) บันทึกสุขภาพ รายละเอียดทางการเงิน และข้อมูลทางธุรกิจที่เป็นกรรมสิทธิ์
• ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบ: ข้อบังคับการปกป้องข้อมูลที่เข้มงวด เช่น GDPR (ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลทั่วไป) ในยุโรป, CCPA (พระราชบัญญัติความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคแห่งแคลิฟอร์เนีย) ในสหรัฐอเมริกา และกรอบการทำงานที่คล้ายคลึงกันทั่วโลกกำหนดให้มีมาตรการความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่ง
• ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม: นอกเหนือจากข้อกำหนดทางกฎหมายแล้ว ยังมีความจำเป็นทางจริยธรรมที่เพิ่มขึ้นในการปกป้องความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคล และป้องกันอคติทางอัลกอริทึมที่อาจเกิดขึ้นจากการจัดการข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
• ภัยคุกคามทางไซเบอร์: โมเดล ML เองก็อาจเสี่ยงต่อการถูกโจมตี เช่น การปนเปื้อนข้อมูล (data poisoning), การผกผันโมเดล (model inversion) และการโจมตีเพื่ออนุมานการเป็นสมาชิก (membership inference attacks) ซึ่งสามารถเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมได้

ความท้าทายเหล่านี้ทำให้จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการพัฒนา ML ของเรา โดยเปลี่ยนจากแนวทางที่เน้นข้อมูลไปสู่แนวทางความเป็นส่วนตัวโดยการออกแบบ (privacy-by-design) Generic PPML นำเสนอชุดเทคนิคที่ออกแบบมาเพื่อสร้างระบบ ML ที่มีความทนทานต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัวโดยธรรมชาติมากขึ้น

ทำความเข้าใจการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่รักษาความเป็นส่วนตัวแบบทั่วไป (PPML)

Generic PPML ครอบคลุมเทคนิคที่หลากหลายที่ช่วยให้อัลกอริทึม ML สามารถดำเนินการกับข้อมูลได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบที่ละเอียดอ่อน เป้าหมายคือการดำเนินการคำนวณหรือดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลไว้ แนวทางสำคัญภายใน PPML ได้แก่:

1. การปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลที่แตกต่างกัน (Differential Privacy หรือ DP)

Differential Privacy เป็นกรอบการทำงานทางคณิตศาสตร์ที่ให้การรับประกันความเป็นส่วนตัวอย่างแข็งแกร่งโดยการเพิ่ม Noise ที่ได้รับการปรับเทียบอย่างระมัดระวังลงในข้อมูลหรือผลลัพธ์ของคิวรี โดยจะรับประกันว่าผลลัพธ์ของการวิเคราะห์จะใกล้เคียงกันไม่ว่าข้อมูลของแต่ละบุคคลจะรวมอยู่ในชุดข้อมูลหรือไม่ ซึ่งทำให้เป็นเรื่องยากอย่างยิ่งสำหรับผู้โจมตีที่จะอนุมานข้อมูลเกี่ยวกับบุคคลเฉพาะเจาะจงได้

วิธีการทำงาน:

DP บรรลุผลได้โดยการฉีด Noise แบบสุ่มเข้าไปในกระบวนการคำนวณ ปริมาณ Noise ถูกกำหนดโดยพารามิเตอร์ความเป็นส่วนตัว คือ เอปไซลอน (ε) เอปไซลอนที่เล็กลงบ่งชี้ถึงการรับประกันความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่งขึ้น แต่อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องนัก

การใช้งาน:

• สถิติรวม: การปกป้องความเป็นส่วนตัวเมื่อคำนวณสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ยหรือการนับจากชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• การฝึกอบรมโมเดล ML: DP สามารถนำไปใช้ระหว่างการฝึกอบรมโมเดล ML (เช่น DP-SGD - Differentially Private Stochastic Gradient Descent) เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลจะไม่จดจำตัวอย่างการฝึกอบรมแต่ละรายการ
• การเปิดเผยข้อมูล: การเปิดเผยชุดข้อมูลเวอร์ชันที่ไม่ระบุชื่อพร้อมการรับประกัน DP

ความเกี่ยวข้องระดับโลก:

DP เป็นแนวคิดพื้นฐานที่สามารถประยุกต์ใช้ได้ทั่วโลก ตัวอย่างเช่น บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อย่าง Apple และ Google ใช้ DP เพื่อรวบรวมสถิติการใช้งานจากอุปกรณ์ของตน (เช่น คำแนะนำบนแป้นพิมพ์ การใช้ Emoji) โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้แต่ละราย สิ่งนี้ช่วยให้สามารถปรับปรุงบริการตามพฤติกรรมรวมในขณะที่เคารพสิทธิ์ข้อมูลของผู้ใช้

2. การเข้ารหัสแบบ Homomorphic (HE)

การเข้ารหัสแบบ Homomorphic ช่วยให้สามารถทำการคำนวณได้โดยตรงบนข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่จำเป็นต้องถอดรหัสก่อน ผลลัพธ์ของการคำนวณเหล่านี้ เมื่อถอดรหัสแล้ว จะเหมือนกับว่าการคำนวณนั้นดำเนินการกับข้อมูล plaintext ต้นฉบับ สิ่งนี้มักถูกเรียกว่า "การคำนวณบนข้อมูลที่เข้ารหัส"

ประเภทของ HE:

• การเข้ารหัสแบบ Homomorphic บางส่วน (Partially Homomorphic Encryption หรือ PHE): รองรับการดำเนินการเพียงประเภทเดียว (เช่น การบวกหรือการคูณ) ได้ไม่จำกัดจำนวนครั้ง
• การเข้ารหัสแบบ Homomorphic บางอย่าง (Somewhat Homomorphic Encryption หรือ SHE): รองรับการดำเนินการทั้งการบวกและการคูณในจำนวนจำกัด
• การเข้ารหัสแบบ Homomorphic เต็มรูปแบบ (Fully Homomorphic Encryption หรือ FHE): รองรับการดำเนินการทั้งการบวกและการคูณได้ไม่จำกัดจำนวนครั้ง ทำให้สามารถทำการคำนวณโดยพลการบนข้อมูลที่เข้ารหัสได้

การใช้งาน:

• Cloud ML: ผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูลที่เข้ารหัสไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์สำหรับการฝึกอบรมโมเดล ML หรือการอนุมาน (inference) โดยที่ผู้ให้บริการคลาวด์ไม่เห็นข้อมูลดิบ
• การจ้างงานภายนอกที่ปลอดภัย: บริษัทสามารถจ้างงานการคำนวณที่ละเอียดอ่อนให้กับผู้ให้บริการบุคคลที่สามในขณะที่ยังคงรักษาความลับของข้อมูล

ความท้าทาย:

HE โดยเฉพาะ FHE มีความต้องการการประมวลผลสูง และสามารถเพิ่มเวลาในการคำนวณและขนาดข้อมูลได้อย่างมาก ทำให้ไม่สามารถใช้งานได้จริงสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์จำนวนมาก การวิจัยกำลังดำเนินอยู่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

3. การคำนวณแบบหลายฝ่ายที่ปลอดภัย (Secure Multi-Party Computation หรือ SMPC หรือ MPC)

SMPC ช่วยให้หลายฝ่ายสามารถคำนวณฟังก์ชันร่วมกันบนข้อมูลส่วนตัวของตนโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลเหล่านั้นให้แก่กันและกัน แต่ละฝ่ายจะเรียนรู้เพียงผลลัพธ์สุดท้ายของการคำนวณเท่านั้น

วิธีการทำงาน:

โปรโตคอล SMPC โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนแบ่งลับ (secret shares) การแจกจ่ายส่วนแบ่งเหล่านี้ในหมู่ฝ่ายต่างๆ และจากนั้นดำเนินการคำนวณบนส่วนแบ่งเหล่านี้ เทคนิคการเข้ารหัสที่หลากหลายถูกนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งสามารถสร้างข้อมูลต้นฉบับขึ้นมาใหม่ได้

การใช้งาน:

• ML แบบร่วมมือ: องค์กรหลายแห่งสามารถฝึกโมเดล ML ที่ใช้ร่วมกันบนชุดข้อมูลส่วนตัวของตนโดยไม่ต้องแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคล ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลหลายแห่งสามารถร่วมมือกันฝึกโมเดลวินิจฉัยโรคโดยไม่ต้องรวมบันทึกผู้ป่วย
• การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนตัว: การเปิดใช้งานการวิเคราะห์ร่วมกันของชุดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากแหล่งต่างๆ

ตัวอย่าง:

ลองจินตนาการถึงกลุ่มธนาคารที่ต้องการฝึกโมเดล ML ป้องกันการฉ้อโกง แต่ละธนาคารมีข้อมูลการทำธุรกรรมของตนเอง การใช้ SMPC ทำให้พวกเขาสามารถฝึกโมเดลร่วมกันที่ได้รับประโยชน์จากข้อมูลทั้งหมดของพวกเขา โดยที่ไม่มีธนาคารใดเปิดเผยประวัติการทำธุรกรรมของลูกค้าให้กับผู้อื่น

4. การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ (Federated Learning หรือ FL)

Federated Learning เป็นแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบกระจายศูนย์ที่ฝึกอบรมอัลกอริทึมในอุปกรณ์ปลายทางแบบกระจายศูนย์หลายเครื่องหรือเซิร์ฟเวอร์ที่เก็บตัวอย่างข้อมูลภายใน โดยไม่ต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลเอง แต่จะมีการแชร์และรวมเฉพาะการอัปเดตโมเดล (เช่น ค่าความชัน (gradients) หรือพารามิเตอร์ของโมเดล) เข้ามาที่ส่วนกลาง

วิธีการทำงาน:

1. โมเดลส่วนกลางจะถูกเริ่มต้นบนเซิร์ฟเวอร์กลาง
2. โมเดลส่วนกลางจะถูกส่งไปยังอุปกรณ์ไคลเอนต์ที่เลือก (เช่น สมาร์ทโฟน โรงพยาบาล)
3. ไคลเอนต์แต่ละรายจะฝึกอบรมโมเดลในเครื่องของตนเองด้วยข้อมูลของตนเอง
4. ไคลเอนต์จะส่งการอัปเดตโมเดล (ไม่ใช่ข้อมูล) กลับไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง
5. เซิร์ฟเวอร์กลางจะรวบรวมการอัปเดตเหล่านี้เพื่อปรับปรุงโมเดลส่วนกลาง

การเพิ่มความเป็นส่วนตัวใน FL:

แม้ว่า FL โดยธรรมชาติจะลดการเคลื่อนย้ายข้อมูล แต่ก็ไม่ได้รักษาความเป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์ด้วยตัวของมันเอง การอัปเดตโมเดลยังคงสามารถรั่วไหลข้อมูลได้ ดังนั้น FL จึงมักถูกรวมเข้ากับเทคนิค PPML อื่นๆ เช่น Differential Privacy และ Secure Aggregation (รูปแบบหนึ่งของ SMPC สำหรับการรวมการอัปเดตโมเดล) เพื่อเพิ่มความเป็นส่วนตัว

ผลกระทบระดับโลก:

FL กำลังปฏิวัติ ML บนมือถือ, IoT และการดูแลสุขภาพ ตัวอย่างเช่น Gboard ของ Google ใช้ FL เพื่อปรับปรุงการคาดเดาคำถัดไปบนอุปกรณ์ Android ในด้านการดูแลสุขภาพ FL ช่วยให้สามารถฝึกโมเดลการวินิจฉัยทางการแพทย์ในโรงพยาบาลหลายแห่งโดยไม่ต้องรวมศูนย์บันทึกผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อน ซึ่งช่วยให้การรักษาดีขึ้นทั่วโลก

บทบาทของความปลอดภัยของชนิดข้อมูลในการยกระดับความปลอดภัยของ PPML

แม้ว่าเทคนิคการเข้ารหัสข้างต้นจะให้การรับประกันความเป็นส่วนตัวที่ทรงพลัง แต่ก็อาจมีความซับซ้อนในการนำไปใช้และมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดได้ การแนะนำ ความปลอดภัยของชนิดข้อมูล (Type Safety) ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากหลักการออกแบบภาษาโปรแกรม นำเสนอชั้นความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือที่เสริมกันและมีความสำคัญสำหรับระบบ PPML

ความปลอดภัยของชนิดข้อมูล (Type Safety) คืออะไร?

ในการเขียนโปรแกรม ความปลอดภัยของชนิดข้อมูลจะรับรองว่าการดำเนินการจะกระทำกับข้อมูลที่มีชนิดข้อมูลที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น คุณไม่สามารถบวกสตริงเข้ากับจำนวนเต็มได้โดยไม่ต้องแปลงชนิดข้อมูลอย่างชัดเจน ความปลอดภัยของชนิดข้อมูลช่วยป้องกันข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นขณะรันโปรแกรม (runtime errors) และข้อผิดพลาดทางตรรกะ (logical bugs) โดยการดักจับความไม่ตรงกันของชนิดข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นในระหว่างการคอมไพล์หรือผ่านการตรวจสอบขณะรันโปรแกรมอย่างเข้มงวด

การประยุกต์ใช้ความปลอดภัยของชนิดข้อมูลกับ PPML

แนวคิดของความปลอดภัยของชนิดข้อมูลสามารถขยายไปยังขอบเขตของ PPML เพื่อให้แน่ใจว่าการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและกลไกการรักษาความเป็นส่วนตัวได้รับการจัดการอย่างถูกต้องและปลอดภัย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดและบังคับใช้ "ชนิดข้อมูล" เฉพาะสำหรับข้อมูลตามสิ่งต่อไปนี้:

• ระดับความละเอียดอ่อน: ข้อมูลนั้นเป็นข้อมูล PII ดิบ, ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน, ข้อมูลที่เข้ารหัส หรือข้อมูลสถิติรวม?
• การรับประกันความเป็นส่วนตัว: ข้อมูลหรือการคำนวณนี้มีความเป็นส่วนตัวระดับใด (เช่น งบประมาณ DP ที่เฉพาะเจาะจง, ประเภทของการเข้ารหัส, โปรโตคอล SMPC)?
• การดำเนินการที่อนุญาต: การดำเนินการใดบ้างที่อนุญาตสำหรับชนิดข้อมูลนี้? ตัวอย่างเช่น PII ดิบอาจเข้าถึงได้ภายใต้การควบคุมที่เข้มงวดเท่านั้น ในขณะที่ข้อมูลที่เข้ารหัสสามารถประมวลผลได้โดยไลบรารี HE

ประโยชน์ของความปลอดภัยของชนิดข้อมูลใน PPML:

1. ลดข้อผิดพลาดในการนำไปใช้:

   เทคนิค PPML มักเกี่ยวข้องกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและโปรโตคอลการเข้ารหัส ระบบชนิดข้อมูล (type system) สามารถแนะนำนักพัฒนา ให้แน่ใจว่าพวกเขาใช้ฟังก์ชันและพารามิเตอร์ที่ถูกต้องสำหรับกลไกความเป็นส่วนตัวแต่ละอย่าง ตัวอย่างเช่น ระบบชนิดข้อมูลสามารถป้องกันไม่ให้นักพัฒนาใช้ฟังก์ชันที่ออกแบบมาสำหรับข้อมูลที่เข้ารหัสแบบ homomorphic กับข้อมูลที่มีการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลที่แตกต่างกันโดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งจะช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทางตรรกะที่อาจกระทบต่อความเป็นส่วนตัวได้

2. การรับประกันความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น:

   ด้วยการบังคับใช้กฎอย่างเข้มงวดเกี่ยวกับวิธีการประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนประเภทต่างๆ ความปลอดภัยของชนิดข้อมูลจึงเป็นแนวป้องกันที่แข็งแกร่งจากการรั่วไหลของข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจหรือการใช้งานที่ผิดวัตถุประสงค์ ตัวอย่างเช่น "ชนิดข้อมูล PII" สามารถบังคับใช้ว่าการดำเนินการใดๆ บนข้อมูลนั้นจะต้องผ่าน API ที่กำหนดไว้สำหรับการรักษาความเป็นส่วนตัว แทนที่จะอนุญาตให้เข้าถึงโดยตรง

3. การปรับปรุงความสามารถในการประกอบของเทคนิค PPML:

   โซลูชัน PPML ในโลกแห่งความเป็นจริงมักจะรวมหลายเทคนิคเข้าด้วยกัน (เช่น Federated Learning กับ Differential Privacy และ Secure Aggregation) ความปลอดภัยของชนิดข้อมูลสามารถให้กรอบการทำงานเพื่อให้แน่ใจว่าระบบที่ประกอบกันเหล่านี้ได้รับการรวมเข้าด้วยกันอย่างถูกต้อง "ชนิดข้อมูลความเป็นส่วนตัว" ที่แตกต่างกันสามารถแสดงถึงข้อมูลที่ประมวลผลด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน และระบบชนิดข้อมูลสามารถตรวจสอบได้ว่าการรวมกันนั้นถูกต้องและยังคงรักษาการรับประกันความเป็นส่วนตัวโดยรวมที่ต้องการ

4. ระบบที่ตรวจสอบและยืนยันได้:

   ระบบชนิดข้อมูลที่ได้รับการกำหนดไว้อย่างดีทำให้ง่ายต่อการตรวจสอบและยืนยันคุณสมบัติความเป็นส่วนตัวของระบบ ML ชนิดข้อมูลทำหน้าที่เป็นคำอธิบายประกอบอย่างเป็นทางการที่กำหนดสถานะความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการคำนวณอย่างชัดเจน ทำให้ผู้ตรวจสอบความปลอดภัยสามารถประเมินการปฏิบัติตามข้อกำหนดและระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นได้ง่ายขึ้น

5. เพิ่มผลิตภาพและการเรียนรู้ของนักพัฒนา:

   ด้วยการทำให้กลไก PPML ที่ซับซ้อนบางส่วนเป็นนามธรรม ความปลอดภัยของชนิดข้อมูลสามารถทำให้เทคนิคเหล่านี้เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาในวงกว้าง คำจำกัดความของชนิดข้อมูลที่ชัดเจนและการตรวจสอบในเวลาคอมไพล์จะลดช่วงการเรียนรู้และช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะ ML เองได้มากขึ้น โดยรู้ว่าโครงสร้างพื้นฐานด้านความเป็นส่วนตัวมีความแข็งแกร่ง

ตัวอย่างประกอบของความปลอดภัยของชนิดข้อมูลใน PPML:

มาพิจารณาสถานการณ์จริงบางอย่างกัน:

สถานการณ์ที่ 1: การเรียนรู้แบบรวมศูนย์พร้อมการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลที่แตกต่างกัน

พิจารณาโมเดล ML ที่กำลังถูกฝึกอบรมผ่านการเรียนรู้แบบรวมศูนย์ (federated learning) ไคลเอนต์แต่ละรายมีข้อมูลภายในเครื่องของตนเอง หากต้องการเพิ่มการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลที่แตกต่างกัน (differential privacy) จะมีการเพิ่ม Noise เข้าไปในค่าความชัน (gradients) ก่อนการรวม

ระบบชนิดข้อมูลสามารถกำหนดได้ดังนี้:

• RawData: แสดงถึงข้อมูลที่ยังไม่ผ่านการประมวลผลและละเอียดอ่อน
• DPGradient: แสดงถึงค่าความชันของโมเดลที่ถูกรบกวนด้วย Differential Privacy โดยมีงบประมาณความเป็นส่วนตัว (epsilon) ที่เกี่ยวข้อง
• AggregatedGradient: แสดงถึงค่าความชันหลังจากรวมอย่างปลอดภัย

ระบบชนิดข้อมูลจะบังคับใช้กฎต่างๆ เช่น:

• การดำเนินการที่เข้าถึง RawData โดยตรงต้องมีการตรวจสอบการอนุญาตเฉพาะ
• ฟังก์ชันการคำนวณค่าความชันต้องส่งออกชนิดข้อมูล DPGradient เมื่อมีการระบุงบประมาณ DP
• ฟังก์ชันการรวมข้อมูลสามารถรับได้เฉพาะชนิดข้อมูล DPGradient และส่งออกชนิดข้อมูล AggregatedGradient เท่านั้น

สิ่งนี้จะช่วยป้องกันสถานการณ์ที่ค่าความชันดิบ (ซึ่งอาจละเอียดอ่อน) ถูกรวมโดยตรงโดยไม่มี DP หรือในกรณีที่ Noise ของ DP ถูกนำไปใช้อย่างไม่ถูกต้องกับผลลัพธ์ที่รวมไว้แล้ว

สถานการณ์ที่ 2: การจ้างงานภายนอกสำหรับการฝึกอบรมโมเดลอย่างปลอดภัยด้วยการเข้ารหัสแบบ Homomorphic

บริษัทแห่งหนึ่งต้องการฝึกอบรมโมเดลบนข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยใช้ผู้ให้บริการคลาวด์บุคคลที่สาม โดยใช้การเข้ารหัสแบบ Homomorphic

ระบบชนิดข้อมูลสามารถกำหนดได้ดังนี้:

• HEEncryptedData: แสดงถึงข้อมูลที่เข้ารหัสโดยใช้แผนการเข้ารหัสแบบ Homomorphic ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับแผนการและพารามิเตอร์การเข้ารหัส
• HEComputationResult: แสดงถึงผลลัพธ์ของการคำนวณแบบ Homomorphic บน HEEncryptedData

กฎที่บังคับใช้:

• ฟังก์ชันที่ออกแบบมาสำหรับ HE เท่านั้น (เช่น การบวกแบบ Homomorphic, การคูณ) สามารถดำเนินการกับ HEEncryptedData ได้
• ความพยายามในการถอดรหัส HEEncryptedData ภายนอกสภาพแวดล้อมที่เชื่อถือได้จะถูกทำเครื่องหมาย
• ระบบชนิดข้อมูลจะรับรองว่าผู้ให้บริการคลาวด์จะได้รับและประมวลผลข้อมูลชนิด HEEncryptedData เท่านั้น ไม่ใช่ plaintext ต้นฉบับ

สิ่งนี้จะช่วยป้องกันการถอดรหัสข้อมูลโดยไม่ตั้งใจในขณะที่กำลังถูกประมวลผลโดยคลาวด์ หรือความพยายามที่จะใช้การดำเนินการมาตรฐานที่ไม่ใช่ Homomorphic กับข้อมูลที่เข้ารหัส ซึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่ไร้ความหมายและอาจเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับแผนการเข้ารหัสได้

สถานการณ์ที่ 3: การวิเคราะห์ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนข้ามองค์กรด้วย SMPC

สถาบันวิจัยหลายแห่งต้องการร่วมกันวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อระบุรูปแบบของโรค โดยใช้ SMPC

ระบบชนิดข้อมูลสามารถกำหนดได้ดังนี้:

• SecretShare: แสดงถึงส่วนแบ่งของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่กระจายอยู่ระหว่างฝ่ายต่างๆ ในโปรโตคอล SMPC
• SMPCResult: แสดงถึงผลลัพธ์ของการคำนวณร่วมที่ดำเนินการผ่าน SMPC

กฎ:

• เฉพาะฟังก์ชันเฉพาะของ SMPC เท่านั้นที่สามารถดำเนินการกับชนิดข้อมูล SecretShare ได้
• การเข้าถึง SecretShare เพียงรายการเดียวโดยตรงถูกจำกัด เพื่อป้องกันไม่ให้ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งสร้างข้อมูลส่วนบุคคลขึ้นมาใหม่ได้
• ระบบจะรับรองว่าการคำนวณที่ดำเนินการบนส่วนแบ่งนั้นสอดคล้องกับการวิเคราะห์ทางสถิติที่ต้องการอย่างถูกต้อง

สิ่งนี้จะช่วยป้องกันสถานการณ์ที่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งอาจพยายามเข้าถึงส่วนแบ่งข้อมูลดิบโดยตรง หรือในกรณีที่การดำเนินการที่ไม่ใช่ SMPC ถูกนำไปใช้กับส่วนแบ่ง ซึ่งจะกระทบต่อการวิเคราะห์ร่วมกันและความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคล

ความท้าทายและทิศทางในอนาคต

แม้ว่าความปลอดภัยของชนิดข้อมูลจะมีข้อได้เปรียบที่สำคัญ แต่การรวมเข้ากับ PPML ก็ไม่ได้ปราศจากความท้าทาย:

• ความซับซ้อนของระบบชนิดข้อมูล: การออกแบบระบบชนิดข้อมูลที่ครอบคลุมและมีประสิทธิภาพสำหรับสถานการณ์ PPML ที่ซับซ้อนอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย การรักษาสมดุลระหว่างความสามารถในการแสดงออกกับการตรวจสอบได้เป็นสิ่งสำคัญ
• ค่าใช้จ่ายด้านประสิทธิภาพ: การตรวจสอบชนิดข้อมูลขณะรันโปรแกรม (runtime type checking) แม้จะเป็นประโยชน์ต่อความปลอดภัย แต่ก็สามารถเพิ่มค่าใช้จ่ายด้านประสิทธิภาพได้ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพจะเป็นสิ่งสำคัญ
• การสร้างมาตรฐาน: สาขา PPML ยังคงมีการพัฒนา การกำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับคำจำกัดความของชนิดข้อมูลและกลไกการบังคับใช้จะเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย
• การรวมเข้ากับเฟรมเวิร์กที่มีอยู่: การรวมคุณสมบัติด้านความปลอดภัยของชนิดข้อมูลเข้ากับเฟรมเวิร์ก ML ยอดนิยม (เช่น TensorFlow, PyTorch) อย่างราบรื่นต้องใช้การออกแบบและการนำไปใช้อย่างระมัดระวัง

การวิจัยในอนาคตน่าจะมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาภาษาเฉพาะโดเมน (DSLs) หรือส่วนขยายคอมไพเลอร์ที่ฝังแนวคิด PPML และความปลอดภัยของชนิดข้อมูลเข้าโดยตรงในเวิร์กโฟลว์การพัฒนา ML การสร้างโค้ดที่รักษาความเป็นส่วนตัวโดยอัตโนมัติโดยอิงตามคำอธิบายชนิดข้อมูลเป็นอีกหนึ่งสาขาที่มีแนวโน้มที่ดี

สรุป

การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่รักษาความเป็นส่วนตัวแบบทั่วไป (Generic Privacy-Preserving Machine Learning) ไม่ใช่เพียงสาขาการวิจัยเฉพาะกลุ่มอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการพัฒนา AI ที่มีความรับผิดชอบ ในขณะที่เราดำเนินไปในโลกที่เน้นข้อมูลมากขึ้น เทคนิคต่างๆ เช่น Differential Privacy, Homomorphic Encryption, Secure Multi-Party Computation และ Federated Learning ได้ให้เครื่องมือพื้นฐานในการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนของเครื่องมือเหล่านี้มักนำไปสู่ข้อผิดพลาดในการนำไปใช้ซึ่งอาจบ่อนทำลายการรับประกันความเป็นส่วนตัวได้ ความปลอดภัยของชนิดข้อมูล (Type Safety) นำเสนอแนวทางที่ทรงพลังและเน้นนักพัฒนาเป็นศูนย์กลางเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ ด้วยการกำหนดและบังคับใช้กฎที่เข้มงวดเกี่ยวกับวิธีการประมวลผลข้อมูลที่มีลักษณะความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน ระบบชนิดข้อมูลจะช่วยยกระดับความปลอดภัย ปรับปรุงความน่าเชื่อถือ และทำให้ PPML เข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาทั่วโลก การยอมรับความปลอดภัยของชนิดข้อมูลใน PPML เป็นก้าวสำคัญในการสร้างอนาคต AI ที่น่าเชื่อถือและปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับทุกคน ไม่ว่าจะข้ามพรมแดนและวัฒนธรรมใดก็ตาม

การเดินทางสู่ AI ที่ปลอดภัยและเป็นส่วนตัวอย่างแท้จริงยังคงดำเนินต่อไป ด้วยการรวมเทคนิคการเข้ารหัสขั้นสูงเข้ากับหลักการวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่ง เช่น ความปลอดภัยของชนิดข้อมูล เราสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของการเรียนรู้ของเครื่องจักรในขณะที่ยังคงปกป้องสิทธิ์ขั้นพื้นฐานในความเป็นส่วนตัว