Младший консультант
GDPR DPP, GDPR DPT, GDPR DPM, CIPP/E
Методы обеспечения конфиденциальности в алгоритмах машинного обучения
- 30 июля, 2024
- Защита данных, Обработка данных
В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения вопрос защиты данных становится как никогда актуальным. Каждый день мы доверяем свою личную информацию различным приложениям и сервисам, не задумываясь, как она может быть использована или как будет защищена.
Однако это доверие отнюдь не всегда оправдывается. Вспомним нашумевший случай с Cambridge Analytica, когда личные данные миллионов пользователей Facebook были использованы без их согласия для политической рекламы. Или утечку у компании-разработчика AI данных более 2,5 миллионов профилей жертв автокатастроф (включающих их медицинские диагнозы).
Эти примеры показывают, насколько важно обеспечивать приватность при работе с большими объемами данных и алгоритмами машинного обучения.
Цель статьи — познакомить вас с основными методами и технологиями, которые используются для защиты данных при использовании моделей машинного обучения. Мы рассмотрим различные подходы, от дифференциальной приватности до федеративного обучения, а также объясним их простым и доступным языком.
К концу статьи вы сможете:
📎 Понять основные принципы защиты данных в машинном обучении.
📎 Узнать о конкретных методах и технологиях, которые применяются в этой области.
📎 Оценить преимущества и недостатки различных подходов.
📎 Получить представление, как эти методы могут применяться в реальных сценариях.
Давайте вместе исследуем, как можно использовать мощь AI и не жертвовать при этом приватностью.
Содержание
Дифференциальная приватность
Дифференциальная приватность — это математический подход к защите конфиденциальности, который позволяет получать полезную информацию из набора данных, не раскрывая информацию о конкретных лицах.
Так, например, разработчик добавляет немного «шума» в ваши ответы, чтобы никто не мог точно определить, что именно вы сказали, но при этом общая картина предпочтений оставалась верной.
Как это работает?
Процесс обеспечения защиты данных с помощью дифференциальной приватности можно описать следующим образом:
📎 Сбор исходных данных. Собираются оригинальные данные, которые необходимо защитить. Например, это может быть база данных с информацией о пользователях.
📎 Определение чувствительности данных. Оценивается, насколько сильно может измениться результат запроса при изменении одной записи в наборе данных. Это важно для калибровки «шума». Если добавить слишком много «шума» к данным с большим весом, то это сильно отобразится на эффективности работы модели.
📎 Настройка параметров приватности. Определяется значение ε (эпсилон) — параметр, который контролирует уровень приватности. Чем меньше ε, тем выше уровень защиты, то есть больше уровень «шума», но ниже точность данных.
📎 Генерация «шума». Сначала выбирается конкретный алгоритм для добавления шума. Наиболее распространены механизмы Лапласа и Гаусса. С их помощью генерируется некоторое число, которое добавляется к исходным данным. Это число и будет называться «шумом». Он будет скрывать точные данные, которые использовались для вычислений, однако позволит все же определить общую картину. Величина шума зависит от чувствительности данных и параметра ε.
📎 Добавление шума к данным. Сгенерированный шум добавляется к исходным данным.
📎 Обработка запросов. При обращении к данным, система возвращает зашумленные результаты, которые сохраняют общую статистическую картину, но защищают индивидуальную информацию.
Где вы столкнетесь с дифференциальной приватностью?
📎 Google использует дифференциальную приватность в своем браузере Chrome для сбора статистики и не сохраняет при этом информацию о конкретных пользователях.
📎 Apple применяет эту технологию для улучшения функции автозаполнения и предиктивного ввода текста.
Преимущества:
○ Математически доказанная защита данных. Можно посчитать конкретное цифровое значение, насколько данные будут защищены (то самое ε).
○ Возможность получения полезных данных без раскрытия индивидуальной информации.
○ Гибкость в настройке уровня приватности.
Недостатки:
○ Может снижать точность результатов анализа данных.
○ Требует тщательной настройки параметров для баланса между приватностью и полезностью данных.
○ Сложность реализации для неспециалистов.
Дифференциальная приватность — это как волшебный фильтр, который позволяет видеть общую картину, но скрывает детали о каждом отдельном пикселе. Она дает возможность извлекать пользу из больших объемов данных, не жертвуя при этом личной информацией. Это мощный инструмент в арсенале защиты данных, который становится все более важным в эпоху Big Data и машинного обучения.
Федеративное обучение
Представьте, что вы и ваши друзья хотите научиться готовить идеальный борщ. Вместо того, чтобы собраться вместе и делиться своими секретными рецептами, каждый из вас экспериментирует дома, а потом вы обмениваетесь только общими выводами. Это и есть принцип федеративного обучения.
Как это работает?
1. Распределение модели. Центральный сервер отправляет начальную модель на устройства пользователей (например, смартфоны).
2. Локальное обучение. Каждое устройство обучает модель на своих данных. Например, ваш телефон учится предсказывать, какое слово вы напечатаете дальше, основываясь на вашем стиле письма.
3. Отправка обновлений. Устройства отправляют только изменения в модели обратно на сервер, а не сами данные.
4. Агрегация. Сервер объединяет все полученные обновления в одну улучшенную модель.
5. Обновление. Новая и улучшенная модель отправляется обратно на все устройства.
6. Повторение. Этот процесс повторяется много раз, постепенно улучшая модель.
Пример из реальной жизни: Google Gboard. Google использует федеративное обучение в своей клавиатуре Gboard для Android.
Как это работает?
1. Ваш телефон получает базовую модель предсказания текста.
2. Когда вы печатаете, телефон учится вашим уникальным паттернам (например, вы всегда пишете «как дела» после «доброе утро»).
3. Телефон отправляет в Google только информацию об улучшениях модели, а не о том, что именно вы написали.
4. Google объединяет улучшения от миллионов пользователей.
5. Вы получаете обновленную клавиатуру, которая лучше предсказывает текст для всех, но при этом сохраняет вашу личную переписку в тайне.
Преимущества федеративного обучения:
📎 Ваши данные остаются на вашем устройстве.
📎 Модель может адаптироваться к вашим личным предпочтениям, оставаясь при этом обобщенной для всех пользователей.
📎 Передаются только обновления модели, а не огромные объемы данных.
Ограничения и вызовы:
📎 Данные на разных устройствах могут сильно отличаться, что усложняет обучение.
📎 Обучение на устройстве может потреблять много энергии и вычислительных ресурсов.
📎 Уникальные паттерны. Если у пользователя есть очень специфические привычки набора текста, теоретически это может быть отражено в улучшениях модели. То есть если ваше поведение не сильно отличается от поведения большинства людей, то данные о вас при окончательной «сборке» модели «смешаются» с другими. Однако, если вы всегда отвечаете «потому что» на вопрос «как дела», то сами изменения модели, которые будут переданы вашим устройством, скорее всего отразят такую особенность. Это значит, что ваши данные всё-таки могут попасть на центральный сервер вместе с улучшениями модели. Если потенциальные злоумышленники получат доступ к нескольким версиям модели, то они теоретически смогут вычислить вклад отдельных пользователей в обучение модели и, таким образом, раскрыть их персональные данные.
Федеративное обучение — это как групповой проект, где каждый работает над своей частью дома, а потом вы собираетесь вместе, чтобы объединить результаты. Это позволяет создавать мощные модели машинного обучения, защищая при этом приватность каждого участника. Хотя у этого подхода есть свои сложности, он открывает новые возможности для развития AI в мире, где приватность становится все более ценной.
Подкаст "Про Приватность"
Открытая площадка, где прайваси-эксперты обсуждают актуальные вопросы из сферы приватности.
Яндекс.Музыка | Spotify | Google Podcasts | Castbox | Mave
Технологии безопасного агрегирования данных
Безопасное агрегирование данных — это как волшебный котел, в который каждый бросает свой ингредиент, но никто не знает, кто и что добавил.
Основные шаги:
1. Каждый участник шифрует свои данные.
2. Зашифрованные данные «перемешиваются» вместе.
3. Производятся необходимые расчеты над зашифрованными данными.
4. Только финальный результат расшифровывается.
Примеры протоколов безопасного агрегирования:
📎 Протокол с секретным разделением. Каждый участник разделяет свои данные на части и распределяет их между другими участниками. Протокол с секретным разделением работает по принципу головоломки — каждый участник получает только часть общей картины, недостаточную для восстановления полной информации. Когда нужно произвести вычисления, участники выполняют операции со своими частями, а затем объединяют результаты, получая итоговый ответ без раскрытия индивидуальных данных.
📎 Гомоморфное шифрование. Позволяет выполнять вычисления на зашифрованных данных без их расшифровки. Когда данные зашифрованы гомоморфным способом, можно производить вычисления (например, сложение или умножение) непосредственно с зашифрованными значениями. Результат этих вычислений, после расшифровки, будет таким же, как если бы операции выполнялись с исходными незашифрованными данными. Это обеспечивает возможность обработки конфиденциальной информации в зашифрованном виде, сохраняя ее в безопасности на протяжении всего процесса вычислений.
📎 Протокол с использованием доверенной третьей стороны. Нейтральная сторона собирает зашифрованные данные и, при наличии закрытого ключа, расшифровывает полученные данные. Затем она выполняет необходимые вычисления или агрегацию на расшифрованных данных. Результат вычислений снова шифруется и отправляется обратно участникам или конечному получателю.
Преимущества:
○ Данные остаются защищенными.
○ Позволяет организациям совместно работать над проектами и не раскрывать лишнюю информацию.
Вызовы:
○ Требуются специальные знания и инфраструктура.
○ Некоторые протоколы могут быть медленными при работе с большими объемами данных.
○ Все участники должны доверять используемому протоколу и его реализации. Безопасное агрегирование данных позволяет нам извлекать ценные знания из больших наборов данных, сохраняя при этом тайны каждого участника.
Практические аспекты и реализация защиты данных в ML-проектах
Давайте разберемся, как это работает на деле. Самый главный принцип — защиту данных нужно планировать с самого начала.
Шаги по интеграции:
1. Аудит данных. Прежде всего необходимо определить, какие данные действительно необходимы для модели. Помните о принципе минимизации данных! Учтите, что уже существуют математические способы посчитать степень защищенности данных.
2. Выбор метода защиты. Исходя из данных и задачи, выберите подходящий метод (дифференциальная приватность, федеративное обучение и так далее). Эффективнее всего будет их комбинация.
3. Модификация процесса обучения. Далее вносятся изменения в код обучения модели, чтобы интегрировать выбранный метод защиты.
4. Настройка гиперпараметров. Необходимо всегда помнить о балансе между точностью модели и уровнем защиты, экспериментируя с параметрами.
5. Тестирование. В конце разработчик проверяет, не ухудшилась ли производительность модели после внедрения защиты.
Помните, что защита конфиденциальности в ML — непрерывный процесс. Технологии и методы атак постоянно развиваются, поэтому важно регулярно проводить аудит и обновлять меры защиты. Это как регулярное обслуживание вашего автомобиля — чем лучше вы за ним следите, тем дольше и надежнее он будет служить.
Мы рассмотрели ряд ключевых методов и технологий, которые направлены на обеспечение защиты данных в машинном обучении:
1. Дифференциальная приватность.
2. Федеративное обучение.
3. Безопасное многостороннее вычисление,
Эти методы не просто теоретические концепции. Они активно применяются в реальных проектах, от Google Gboard до медицинских исследований.
Как автор статьи, я надеюсь, что в будущем, когда вы столкнетесь в работе с проектом, который связан с машинным обучением, эти знания будут вам поддержкой и надежным компасом в сложном мире технологий и права.
