Загальне машинне навчання із збереженням конфіденційності: Захист навчання за допомогою безпеки типів

Швидкий розвиток машинного навчання (МН) відкрив еру безпрецедентних інновацій, сприяючи прогресу в незліченній кількості галузей. Однак цей прогрес все більше затінюється зростаючими проблемами щодо конфіденційності та безпеки даних. Оскільки моделі МН стають все більш складними та керованими даними, чутлива інформація, яку вони обробляють, стає головною мішенню для витоків та зловживань. Загальне машинне навчання із збереженням конфіденційності (PPML) спрямоване на вирішення цього критичного завдання, дозволяючи тренувати та розгортати моделі МН без шкоди для конфіденційності базових даних. Ця публікація заглиблюється в основні концепції PPML, з особливим акцентом на тому, як Безпека типів стає потужним механізмом для підвищення безпеки та надійності цих складних систем навчання у глобальному масштабі.

Зростаюча необхідність конфіденційності в МН

У сучасному взаємопов'язаному світі дані часто називають новою нафтою. Бізнеси, дослідники та уряди використовують величезні набори даних для тренування моделей МН, які можуть прогнозувати споживчу поведінку, діагностувати захворювання, оптимізувати ланцюги поставок і багато іншого. Проте ця залежність від даних несе в собі притаманні ризики:

• Чутлива інформація: Набори даних часто містять персонально ідентифіковану інформацію (PII), медичні записи, фінансові дані та пропрієтарні бізнес-дані.
• Регуляторний ландшафт: Суворі нормативні акти щодо захисту даних, такі як GDPR (Загальний регламент про захист даних) у Європі, CCPA (Закон Каліфорнії про захист прав споживачів) у Сполучених Штатах та подібні рамки по всьому світу, вимагають надійних заходів конфіденційності.
• Етичні міркування: Окрім юридичних вимог, існує зростаюча етична необхідність захищати конфіденційність окремих осіб та запобігати алгоритмічній упередженості, яка може виникнути внаслідок неправильного поводження з даними.
• Загрози кібербезпеці: Самі моделі МН можуть бути вразливими до атак, таких як отруєння даних, інверсія моделі та атаки на виявлення членства, які можуть розкрити конфіденційну інформацію про навчальні дані.

Ці виклики вимагають парадигматичного зсуву в підході до розробки МН, переходячи від керованого даними до підходу «конфіденційність за дизайном». Загальний PPML пропонує набір методів, призначених для створення систем МН, які за своєю суттю більш стійкі до порушень конфіденційності.

Розуміння загального машинного навчання із збереженням конфіденційності (PPML)

Загальний PPML охоплює широкий спектр методів, які дозволяють алгоритмам МН працювати з даними без розкриття сирої, чутливої інформації. Мета полягає в тому, щоб виконувати обчислення або отримувати інформацію з даних, зберігаючи їх конфіденційність. Ключові підходи в рамках PPML включають:

1. Диференційна приватність (DP)

Диференційна приватність — це математична структура, яка забезпечує надійну гарантію конфіденційності шляхом додавання ретельно відкаліброваного шуму до даних або результатів запитів. Це гарантує, що результат аналізу буде приблизно однаковим незалежно від того, чи включено дані окремої особи до набору даних. Це робить надзвичайно складним для зловмисника отримання інформації про конкретну особу.

Як це працює:

DP досягається шляхом введення випадкового шуму в процес обчислення. Кількість шуму визначається параметром конфіденційності, епсилон (ε). Менший епсилон означає сильніші гарантії конфіденційності, але також може призвести до менш точного результату.

Застосування:

• Сукупна статистика: Захист конфіденційності при обчисленні статистик, таких як середні значення або підрахунки, з чутливих наборів даних.
• Тренування моделі МН: DP може застосовуватися під час тренування моделей МН (наприклад, DP-SGD - диференційно приватний стохастичний градієнтний спуск) для забезпечення того, щоб модель не запам'ятовувала окремі навчальні приклади.
• Випуск даних: Випуск анонімізованих версій наборів даних з гарантіями DP.

Глобальне значення:

DP є фундаментальною концепцією з універсальною застосовністю. Наприклад, технологічні гіганти, такі як Apple і Google, використовують DP для збору статистики використання своїх пристроїв (наприклад, пропозиції клавіатури, використання емодзі) без шкоди для конфіденційності окремих користувачів. Це дозволяє покращувати послуги на основі колективної поведінки, поважаючи права користувачів на дані.

2. Гомоморфне шифрування (HE)

Гомоморфне шифрування дозволяє виконувати обчислення безпосередньо над зашифрованими даними без необхідності їх попереднього розшифрування. Результати цих обчислень, після розшифрування, є такими ж, якби обчислення виконувалися над вихідними даними у відкритому тексті. Це часто називають «обчисленням над зашифрованими даними».

Типи HE:

• Частково гомоморфне шифрування (PHE): Підтримує лише один тип операції (наприклад, додавання або множення) необмежену кількість разів.
• Дещо гомоморфне шифрування (SHE): Підтримує обмежену кількість операцій додавання та множення.
• Повністю гомоморфне шифрування (FHE): Підтримує необмежену кількість операцій додавання та множення, дозволяючи виконувати довільні обчислення над зашифрованими даними.

Застосування:

• Хмарне МН: Користувачі можуть завантажувати зашифровані дані на хмарні сервери для тренування моделі МН або виведення без того, щоб постачальник хмарних послуг бачив вихідні дані.
• Безпечне делегування: Компанії можуть делегувати чутливі обчислення стороннім постачальникам, зберігаючи конфіденційність даних.

Виклики:

HE, особливо FHE, є обчислювально інтенсивним і може значно збільшити час обчислення та розмір даних, що робить його непрактичним для багатьох додатків реального часу. Дослідження тривають для покращення його ефективності.

3. Безпечні багатосторонні обчислення (SMPC або MPC)

SMPC дозволяє декільком сторонам спільно обчислювати функцію над своїми приватними входами, не розкриваючи ці входи одна одній. Кожна сторона дізнається лише про кінцевий результат обчислення.

Як це працює:

Протоколи SMPC зазвичай передбачають розбиття даних на таємні частки, розподіл цих часток між сторонами, а потім виконання обчислень над цими частками. Використовуються різні криптографічні методи, щоб гарантувати, що жодна окрема сторона не зможе відновити вихідні дані.

Застосування:

• Спільне МН: Кілька організацій можуть тренувати спільну модель МН на своїх об'єднаних приватних наборах даних без обміну індивідуальними даними. Наприклад, кілька лікарень могли б співпрацювати для тренування діагностичної моделі без об'єднання записів пацієнтів.
• Приватний аналіз даних: Забезпечення спільного аналізу чутливих наборів даних з різних джерел.

Приклад:

Уявіть собі консорціум банків, які хочуть навчити модель МН для боротьби з шахрайством. Кожен банк має власні дані про транзакції. Використовуючи SMPC, вони можуть спільно тренувати модель, яка отримує вигоду з усіх їхніх даних, при цьому жоден банк не розкриває історію транзакцій своїх клієнтів іншим.

4. Федеративне навчання (FL)

Федеративне навчання — це розподілений підхід до МН, який тренує алгоритм на багатьох децентралізованих периферійних пристроях або серверах, що зберігають локальні вибірки даних, без обміну самими даними. Натомість обмінюються та агрегуються централізовано лише оновлення моделі (наприклад, градієнти або параметри моделі).

Як це працює:

1. Глобальна модель ініціалізується на центральному сервері.
2. Глобальна модель надсилається вибраним клієнтським пристроям (наприклад, смартфонам, лікарням).
3. Кожен клієнт тренує модель локально на своїх власних даних.
4. Клієнти надсилають свої оновлення моделі (не дані) назад на центральний сервер.
5. Центральний сервер агрегує ці оновлення для покращення глобальної моделі.

Покращення конфіденційності в FL:

Хоча FL за своєю суттю зменшує переміщення даних, сам по собі він не забезпечує повного збереження конфіденційності. Оновлення моделі все ще можуть розкривати інформацію. Тому FL часто комбінують з іншими методами PPML, такими як диференційна приватність та безпечна агрегація (форма SMPC для агрегації оновлень моделі), для посилення конфіденційності.

Глобальний вплив:

FL революціонізує мобільне МН, IoT та охорону здоров'я. Наприклад, Gboard від Google використовує FL для покращення прогнозування наступного слова на пристроях Android. У сфері охорони здоров'я FL дозволяє тренувати моделі медичної діагностики в кількох лікарнях без централізації чутливих записів пацієнтів, що уможливлює краще лікування в усьому світі.

Роль безпеки типів у підвищенні безпеки PPML

Хоча вищезгадані криптографічні методи забезпечують потужні гарантії конфіденційності, їх може бути складно реалізувати, і вони схильні до помилок. Введення Безпеки типів, натхненне принципами дизайну мов програмування, пропонує доповнювальний і критично важливий рівень безпеки та надійності для систем PPML.

Що таке безпека типів?

У програмуванні безпека типів гарантує, що операції виконуються над даними відповідного типу. Наприклад, ви не можете додати рядок до цілого числа без явного перетворення. Безпека типів допомагає запобігти помилкам під час виконання та логічним помилкам, виявляючи потенційні невідповідності типів під час компіляції або за допомогою суворих перевірок під час виконання.

Застосування безпеки типів до PPML

Концепція безпеки типів може бути розширена до сфери PPML, щоб гарантувати, що операції, що включають чутливі дані та механізми збереження конфіденційності, обробляються правильно та безпечно. Це передбачає визначення та застосування специфічних «типів» для даних на основі його:

• Рівень чутливості: Це вихідні PII, анонімізовані дані, зашифровані дані чи статистичний агрегат?
• Гарантія конфіденційності: Який рівень конфіденційності (наприклад, певний бюджет DP, тип шифрування, протокол SMPC) пов'язаний з цими даними чи обчисленням?
• Дозволені операції: Які операції дозволені для цього типу даних? Наприклад, вихідні PII можуть бути доступні лише за суворим контролем, тоді як зашифровані дані можуть оброблятися бібліотеками HE.

Переваги безпеки типів у PPML:

1. Зменшення помилок реалізації:

   Техніки PPML часто включають складні математичні операції та криптографічні протоколи. Система типів може керувати розробниками, забезпечуючи використання ними правильних функцій та параметрів для кожного механізму конфіденційності. Наприклад, система типів може запобігти випадковому застосуванню розробником функції, призначеної для гомоморфно зашифрованих даних, до диференційно приватних даних, таким чином уникаючи логічних помилок, які можуть поставити під загрозу конфіденційність.

2. Посилені гаранті безпеки:

   Шляхом суворого дотримання правил щодо того, як можуть оброблятися різні типи чутливих даних, безпека типів забезпечує надійний захист від випадкового витоку або зловживання даними. Наприклад, «тип PII» може вимагати, щоб будь-яка операція з ним мала проходити через призначений API, що зберігає конфіденційність, замість прямого доступу.

3. Покращена композитність методів PPML:

   Реальні рішення PPML часто поєднують кілька методів (наприклад, федеративне навчання з диференційною приватністю та безпечною агрегацією). Безпека типів може забезпечити основу для правильної інтеграції цих композитних систем. Різні «типи конфіденційності» можуть представляти дані, оброблені різними методами, а система типів може перевіряти, що комбінації є дійсними та зберігають бажану загальну гарантію конфіденційності.

4. Системи, що підлягають аудиту та перевірці:

   Чітко визначена система типів полегшує аудит та перевірку властивостей конфіденційності системи МН. Типи виступають як формальні анотації, які чітко визначають статус конфіденційності даних та обчислень, що спрощує для аудиторів безпеки оцінку відповідності та виявлення потенційних вразливостей.

5. Продуктивність та освіта розробників:

   Шляхом абстрагування деяких складнощів методів PPML, безпека типів може зробити ці методи більш доступними для ширшого кола розробників. Чіткі визначення типів та перевірки під час компіляції зменшують криву навчання та дозволяють розробникам більше зосередитися на самій логіці МН, знаючи, що інфраструктура конфіденційності є надійною.

Ілюстративні приклади безпеки типів у PPML:

Розглянемо декілька практичних сценаріїв:

Сценарій 1: Федеративне навчання з диференційною приватністю

Розглянемо модель МН, що тренується за допомогою федеративного навчання. Кожен клієнт має локальні дані. Щоб додати диференційну приватність, шум додається до градієнтів перед агрегацією.

Система типів може визначити:

• RawData: Представляє необроблені, чутливі дані.
• DPGradient: Представляє градієнти моделі, які були збурені диференційною приватністю, з пов'язаним бюджетом конфіденційності (епсилон).
• AggregatedGradient: Представляє градієнти після безпечної агрегації.

Система типів буде застосовувати правила, такі як:

• Операції, що безпосередньо отримують доступ до RawData, вимагають специфічних перевірок авторизації.
• Функції обчислення градієнтів повинні виводити тип DPGradient, коли вказано бюджет DP.
• Функції агрегації можуть приймати лише типи DPGradient і виводити тип AggregatedGradient.

Це запобігає сценаріям, де вихідні градієнти (які можуть бути чутливими) агрегуються безпосередньо без DP, або де шум DP неправильно застосовується до вже агрегованих результатів.

Сценарій 2: Безпечне делегування тренування моделі з гомоморфним шифруванням

Компанія хоче тренувати модель на своїх чутливих даних за допомогою стороннього хмарного постачальника, використовуючи гомоморфне шифрування.

Система типів може визначити:

• HEEncryptedData: Представляє дані, зашифровані за допомогою гомоморфної схеми шифрування, з інформацією про схему та параметри шифрування.
• HEComputationResult: Представляє результат гомоморфного обчислення над HEEncryptedData.

Застосовувані правила:

• Тільки функції, призначені для HE (наприклад, гомоморфне додавання, множення), можуть працювати з HEEncryptedData.
• Спроби розшифрувати HEEncryptedData поза довіреним середовищем будуть позначені.
• Система типів гарантує, що хмарний постачальник отримує та обробляє лише дані типу HEEncryptedData, а не вихідний відкритий текст.

Це запобігає випадковому розшифруванню даних під час їх обробки хмарою або спробам використання стандартних, негомоморфних операцій над зашифрованими даними, що дасть безглузді результати та потенційно розкриє інформацію про схему шифрування.

Сценарій 3: Аналіз чутливих даних між організаціями за допомогою SMPC

Кілька дослідницьких установ хочуть спільно аналізувати дані пацієнтів для виявлення закономірностей захворювань, використовуючи SMPC.

Система типів може визначити:

• SecretShare: Представляє частку чутливих даних, розподілену між сторонами в протоколі SMPC.
• SMPCResult: Представляє результат спільного обчислення, виконаного за допомогою SMPC.

Правила:

• Тільки специфічні для SMPC функції можуть працювати з типами SecretShare.
• Прямий доступ до окремої SecretShare обмежений, запобігаючи будь-якій стороні від відновлення окремих даних.
• Система забезпечує, щоб обчислення, виконане над частками, коректно відповідало бажаному статистичному аналізу.

Це запобігає ситуації, коли сторона може намагатися отримати прямий доступ до вихідних часток даних, або коли над частками застосовуються не-SMPC операції, що ставить під загрозу спільний аналіз та конфіденційність окремих осіб.

Виклики та майбутні напрямки

Хоча безпека типів пропонує значні переваги, її інтеграція в PPML не позбавлена викликів:

• Складність систем типів: Розробка комплексних та ефективних систем типів для складних сценаріїв PPML може бути складним завданням. Баланс між виразністю та перевірюваністю є ключовим.
• Накладні витрати на продуктивність: Перевірка типів під час виконання, хоч і корисна для безпеки, може призвести до накладних витрат на продуктивність. Техніки оптимізації будуть мати вирішальне значення.
• Стандартизація: Сфера PPML все ще розвивається. Встановлення галузевих стандартів для визначень типів та механізмів їх застосування буде важливим для широкого впровадження.
• Інтеграція з існуючими фреймворками: Безшовна інтеграція функцій безпеки типів до популярних фреймворків МН (наприклад, TensorFlow, PyTorch) вимагає ретельного дизайну та реалізації.

Майбутні дослідження, ймовірно, зосередяться на розробці мов специфічних для домену (DSL) або розширень компілятора, які вбудовують концепції PPML та безпеку типів безпосередньо в робочий процес розробки МН. Автоматична генерація коду, що зберігає конфіденційність, на основі анотацій типів є ще однією перспективною областю.

Висновок

Загальне машинне навчання із збереженням конфіденційності більше не є нішевою дослідницькою областю; воно стає невід'ємною частиною відповідальної розробки ШІ. Просуваючись у світі, що стає все більш насиченим даними, такі методи, як диференційна приватність, гомоморфне шифрування, безпечні багатосторонні обчислення та федеративне навчання, надають фундаментальні інструменти для захисту чутливої інформації. Однак складність цих інструментів часто призводить до помилок реалізації, які можуть підірвати гарантії конфіденційності. Безпека типів пропонує потужний, орієнтований на програмістів підхід для зменшення цих ризиків. Визначаючи та застосовуючи суворі правила щодо того, як можуть оброблятися дані з різними характеристиками конфіденційності, системи типів підвищують безпеку, покращують надійність та роблять PPML більш доступним для глобальних розробників. Прийняття безпеки типів у PPML є критично важливим кроком на шляху до створення більш надійного та безпечного майбутнього ШІ для всіх, незалежно від кордонів і культур.

Шлях до справді безпечного та приватного ШІ триває. Поєднуючи передові криптографічні методи з надійними принципами розробки програмного забезпечення, такими як безпека типів, ми можемо розкрити повний потенціал машинного навчання, одночасно захищаючи фундаментальне право на конфіденційність.