Федеративне навчання: підхід до машинного навчання зі збереженням конфіденційності

У сучасному світі, керованому даними, машинне навчання (ML) стало незамінним інструментом у різних галузях, від охорони здоров'я та фінансів до роздрібної торгівлі та виробництва. Однак традиційний підхід до ML часто вимагає централізації величезних обсягів конфіденційних даних, що викликає значні занепокоєння щодо конфіденційності. Федеративне навчання (FL) постає як новаторське рішення, що дозволяє спільно навчати моделі без безпосереднього доступу до необроблених даних або обміну ними. Ця публікація в блозі містить вичерпний огляд федеративного навчання, його переваг, проблем і реальних застосувань, наголошуючи на його ролі в захисті конфіденційності даних у глобальному масштабі.

Що таке федеративне навчання?

Федеративне навчання – це децентралізований підхід до машинного навчання, який дозволяє навчати модель на кількох децентралізованих пристроях або серверах, що містять локальні зразки даних, без обміну ними. Замість того, щоб переносити дані на центральний сервер, модель переноситься до даних. Це докорінно змінює парадигму традиційного ML, де централізація даних є нормою.

Уявіть собі сценарій, коли кілька лікарень хочуть навчити модель для виявлення рідкісного захворювання. Обмін даними про пацієнтів безпосередньо створює значні ризики для конфіденційності та регуляторні перешкоди. Завдяки федеративному навчанню кожна лікарня навчає локальну модель, використовуючи власні дані про пацієнтів. Оновлення моделей (наприклад, градієнти) потім агрегуються, зазвичай центральним сервером, для створення покращеної глобальної моделі. Потім ця глобальна модель розповсюджується назад до кожної лікарні, і процес ітеративно повторюється. Ключовим моментом є те, що необроблені дані про пацієнтів ніколи не залишають приміщення лікарні.

Ключові концепції та компоненти

• Клієнти: Окремі пристрої або сервери, які зберігають локальні дані та беруть участь у процесі навчання. Це може бути будь-що, від смартфонів і пристроїв IoT до лікарень або фінансових установ.
• Сервер: Центральна сутність (або кілька сутностей у деяких розширених реалізаціях), відповідальна за координацію процесу навчання. Сервер агрегує оновлення моделі від клієнтів, оновлює глобальну модель і розповсюджує її назад клієнтам.
• Модель: Модель машинного навчання, яка навчається. Це може бути будь-який тип моделі, наприклад, нейронна мережа, машина опорних векторів або дерево рішень.
• Агрегація: Процес об'єднання оновлень моделі від кількох клієнтів в одне оновлення для глобальної моделі. Загальні методи агрегації включають усереднення, федеративне усереднення (FedAvg) і безпечну агрегацію.
• Раунди зв'язку: Ітеративний процес навчання, агрегації та розповсюдження моделі. Кожен раунд включає навчання кількох клієнтів на їхніх локальних даних і надсилання оновлень на сервер.

Переваги федеративного навчання

1. Підвищена конфіденційність і безпека даних

Найбільш значною перевагою федеративного навчання є його здатність зберігати конфіденційність даних. Завдяки збереженню даних локалізованими на пристроях і уникненню централізованого зберігання ризик витоку даних і несанкціонованого доступу значно зменшується. Це особливо важливо в чутливих сферах, таких як охорона здоров'я, фінанси та уряд.

2. Зменшення витрат на зв'язок

У багатьох сценаріях передача великих наборів даних на центральний сервер може бути дорогою та тривалою. Федеративне навчання зменшує витрати на зв'язок, вимагаючи лише передачі оновлень моделі, які зазвичай набагато менші, ніж самі необроблені дані. Це особливо корисно для пристроїв з обмеженою пропускною здатністю або високою вартістю передачі даних.

Наприклад, розглянемо навчання мовної моделі на мільйонах мобільних пристроїв по всьому світу. Передача всіх згенерованих користувачем текстових даних на центральний сервер була б непрактичною та дорогою. Федеративне навчання дозволяє навчати модель безпосередньо на пристроях, значно зменшуючи накладні витрати на зв'язок.

3. Покращена персоналізація моделі

Федеративне навчання дозволяє створювати персоналізовані моделі, адаптовані до окремих користувачів або пристроїв. Завдяки локальному навчанню на кожному пристрої модель може адаптуватися до конкретних характеристик і вподобань користувача. Це може призвести до більш точних і релевантних прогнозів.

Наприклад, персоналізовану систему рекомендацій можна навчити на пристрої кожного користувача, щоб рекомендувати продукти чи послуги, які найбільше відповідають його індивідуальним потребам. Це призводить до більш захопливого та задовольняючого досвіду користувача.

4. Відповідність нормативним вимогам

Федеративне навчання може допомогти організаціям дотримуватися правил конфіденційності даних, таких як GDPR (Загальний регламент захисту даних) і CCPA (Закон штату Каліфорнія про захист конфіденційності споживачів). Мінімізуючи обмін даними та зберігаючи дані локалізованими, федеративне навчання зменшує ризик порушення цих правил.

Багато країн впроваджують більш суворі закони про конфіденційність даних. Федеративне навчання пропонує відповідне рішення для організацій, що працюють у цих регіонах.

5. Демократизований доступ до ML

Федеративне навчання може дозволити меншим організаціям і окремим особам брати участь у машинному навчанні без необхідності накопичувати величезні набори даних. Це демократизує доступ до ML і сприяє інноваціям.

Проблеми федеративного навчання

1. Гетерогенні дані (не-IID дані)

Однією з головних проблем у федеративному навчанні є робота з гетерогенними даними, також відомими як не-незалежні та ідентично розподілені (не-IID) дані. У типовому сценарії федеративного навчання дані кожного клієнта можуть мати різні розподіли, обсяги та характеристики. Це може призвести до упереджених моделей і повільнішої збіжності.

Наприклад, в умовах охорони здоров'я одна лікарня може мати великий набір даних пацієнтів із конкретним захворюванням, тоді як інша лікарня може мати менший набір даних з іншим розподілом захворювань. Розв'язання цієї гетерогенності вимагає складних методів агрегації та стратегій розробки моделі.

2. Вузькі місця зв'язку

Хоча федеративне навчання зменшує обсяг переданих даних, вузькі місця зв'язку все ще можуть виникати, особливо при роботі з великою кількістю клієнтів або пристроїв з обмеженою пропускною здатністю. Ефективні протоколи зв'язку та методи стиснення є важливими для пом'якшення цієї проблеми.

Розглянемо сценарій, коли мільйони пристроїв IoT беруть участь у завданні федеративного навчання. Координація та агрегація оновлень моделі з усіх цих пристроїв може навантажувати мережеві ресурси. Такі методи, як асинхронні оновлення та вибіркове залучення клієнтів, можуть допомогти зменшити вузькі місця зв'язку.

3. Атаки на безпеку та конфіденційність

Хоча федеративне навчання підвищує конфіденційність, воно не застраховане від атак на безпеку та конфіденційність. Зловмисні клієнти можуть потенційно скомпрометувати глобальну модель, вводячи неправдиві оновлення або витікаючи конфіденційну інформацію. Диференційна конфіденційність і безпечні методи агрегації можуть допомогти зменшити ці ризики.

Атаки отруєння: Зловмисні клієнти вводять ретельно розроблені оновлення, призначені для погіршення продуктивності глобальної моделі або внесення упереджень.Атаки висновування: Зловмисники намагаються отримати інформацію про дані окремих клієнтів з оновлень моделі.

4. Вибір і участь клієнта

Вибір клієнтів, які братимуть участь у кожному раунді зв'язку, є критично важливим рішенням. Залучення всіх клієнтів у кожному раунді може бути неефективним і дорогим. Однак виключення певних клієнтів може внести упередження. Стратегії вибору та участі клієнтів потребують ретельного розроблення.

Пристрої з обмеженими ресурсами: Деякі пристрої можуть мати обмежені обчислювальні ресурси або час роботи акумулятора, що ускладнює їхню участь у навчанні.Ненадійне з'єднання: Пристрої з переривчастим мережевим з'єднанням можуть випадати під час навчання, порушуючи процес.

5. Масштабованість

Масштабування федеративного навчання для обробки величезної кількості клієнтів і складних моделей може бути складним завданням. Для підтримки вимог масштабованості великомасштабних розгортань федеративного навчання потрібні ефективні алгоритми та інфраструктура.

Методи розв'язання проблем

1. Диференційна конфіденційність

Диференційна конфіденційність (DP) — це метод, який додає шум до оновлень моделі для захисту даних окремих клієнтів. Це гарантує, що модель не розкриває жодної конфіденційної інформації про конкретних осіб. Однак DP також може зменшити точність моделі, тому необхідно знайти ретельний баланс між конфіденційністю та точністю.

2. Безпечна агрегація

Безпечна агрегація (SA) — це криптографічний метод, який дозволяє серверу агрегувати оновлення моделі від кількох клієнтів, не розкриваючи окремі оновлення. Це захищає від зловмисників, які можуть спробувати отримати інформацію про дані окремих клієнтів, перехоплюючи оновлення.

3. Федеративне усереднення (FedAvg)

Федеративне усереднення (FedAvg) — це широко використовуваний алгоритм агрегації, який усереднює параметри моделі від кількох клієнтів. FedAvg є простим і ефективним, але він може бути чутливим до гетерогенних даних. Були розроблені варіації FedAvg для розв'язання цієї проблеми.

4. Стиснення та квантування моделі

Методи стиснення та квантування моделі зменшують розмір оновлень моделі, полегшуючи та прискорюючи їхню передачу. Це допомагає зменшити вузькі місця зв'язку та підвищує ефективність федеративного навчання.

5. Стратегії вибору клієнта

Були розроблені різні стратегії вибору клієнта для розв'язання проблем гетерогенних даних і пристроїв з обмеженими ресурсами. Ці стратегії спрямовані на вибір підмножини клієнтів, які можуть зробити найбільший внесок у процес навчання, мінімізуючи витрати на зв'язок і упередження.

Реальні застосування федеративного навчання

1. Охорона здоров'я

Федеративне навчання використовується для навчання моделей для діагностики захворювань, відкриття ліків і персоналізованої медицини. Лікарні та науково-дослідні установи можуть співпрацювати для навчання моделей на даних пацієнтів, не обмінюючись безпосередньо необробленими даними. Це дозволяє розробляти більш точні та ефективні рішення для охорони здоров'я, захищаючи конфіденційність пацієнтів.

Приклад: Навчання моделі для прогнозування ризику серцевих захворювань на основі даних пацієнтів з кількох лікарень у різних країнах. Модель можна навчити без обміну даними пацієнтів, що дозволяє створити більш комплексну та точну модель прогнозування.

2. Фінанси

Федеративне навчання використовується для навчання моделей для виявлення шахрайства, оцінки кредитного ризику та боротьби з відмиванням грошей. Банки та фінансові установи можуть співпрацювати для навчання моделей на даних про транзакції, не обмінюючись конфіденційною інформацією про клієнтів. Це покращує точність фінансових моделей і допомагає запобігти фінансовим злочинам.

Приклад: Навчання моделі для виявлення шахрайських транзакцій на основі даних з кількох банків у різних регіонах. Модель можна навчити без обміну даними про транзакції, що дозволяє створити більш надійну та комплексну систему виявлення шахрайства.

3. Мобільні пристрої та пристрої IoT

Федеративне навчання використовується для навчання моделей для персоналізованих рекомендацій, розпізнавання мовлення та класифікації зображень на мобільних пристроях і пристроях IoT. Модель навчається локально на кожному пристрої, що дозволяє їй адаптуватися до конкретних характеристик і вподобань користувача. Це призводить до більш захопливого та задовольняючого досвіду користувача.

Приклад: Навчання персоналізованої моделі передбачення введення тексту на клавіатурі на смартфоні кожного користувача. Модель вивчає звички користувача щодо введення тексту та передбачає наступне слово, яке він, ймовірно, введе, покращуючи швидкість і точність введення.

4. Автономні транспортні засоби

Федеративне навчання використовується для навчання моделей для автономного водіння. Транспортні засоби можуть обмінюватися даними про свій досвід водіння з іншими транспортними засобами, не обмінюючись необробленими даними датчиків. Це дозволяє розробляти більш надійні та безпечні системи автономного водіння.

Приклад: Навчання моделі для виявлення дорожніх знаків і небезпек на дорозі на основі даних з кількох автономних транспортних засобів. Модель можна навчити без обміну необробленими даними датчиків, що дозволяє створити більш комплексну та точну систему сприйняття.

5. Роздрібна торгівля

Федеративне навчання використовується для персоналізації клієнтського досвіду, оптимізації управління запасами та підвищення ефективності ланцюга поставок. Роздрібні торговці можуть співпрацювати для навчання моделей на даних клієнтів, не обмінюючись конфіденційною інформацією про клієнтів. Це дозволяє розробляти більш ефективні маркетингові кампанії та підвищувати ефективність операцій.

Приклад: Навчання моделі для прогнозування попиту клієнтів на певні продукти на основі даних з кількох роздрібних торговців у різних місцях. Модель можна навчити без обміну даними клієнтів, що дозволяє більш точно прогнозувати попит і покращувати управління запасами.

Майбутнє федеративного навчання

Федеративне навчання — це сфера, що швидко розвивається і має значний потенціал для трансформації машинного навчання в різних галузях. Оскільки занепокоєння щодо конфіденційності даних продовжують зростати, федеративне навчання має стати все більш важливим підходом до навчання моделей у безпечний спосіб із збереженням конфіденційності. Майбутні науково-дослідні та дослідно-конструкторські роботи будуть зосереджені на розв'язанні проблем гетерогенних даних, вузьких місць зв'язку та атак на безпеку, а також на вивченні нових застосувань і розширень федеративного навчання.

Зокрема, дослідження проводяться в таких сферах, як:

• Персоналізоване федеративне навчання: Розроблення методів для подальшої персоналізації моделей, зберігаючи при цьому конфіденційність.
• Федеративне передавальне навчання: Використання знань з попередньо навчених моделей для покращення продуктивності у федеративних умовах.
• Надійне федеративне навчання: Розроблення методів для підвищення стійкості федеративного навчання до атак і отруєння даних.
• Асинхронне федеративне навчання: Забезпечення більш гнучкого та ефективного навчання, дозволяючи клієнтам оновлювати модель асинхронно.

Висновок

Федеративне навчання являє собою зміну парадигми в машинному навчанні, пропонуючи потужний підхід до навчання моделей, зберігаючи при цьому конфіденційність даних. Завдяки збереженню даних локалізованими та спільному навчанню федеративне навчання відкриває нові можливості для використання аналітичних даних у різних галузях, від охорони здоров'я та фінансів до мобільних пристроїв і пристроїв IoT. Хоча проблеми залишаються, поточні науково-дослідні та дослідно-конструкторські роботи прокладають шлях до ширшого впровадження та більш складних застосувань федеративного навчання в найближчі роки. Впровадження федеративного навчання — це не лише дотримання правил конфіденційності даних; це про побудову довіри з користувачами та надання їм можливості брати участь у світі, керованому даними, без шкоди для їхньої конфіденційності.

Оскільки федеративне навчання продовжує розвиватися, воно відіграватиме вирішальну роль у формуванні майбутнього машинного навчання та штучного інтелекту, забезпечуючи більш етичні, відповідальні та стійкі методи роботи з даними в глобальному масштабі.