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Machine Learning

Agregação segura de modelos

A parte do federated learning que combina a atualização de cada participante sem que ninguém, incluindo o coordenador, veja uma única. A garantia que torna o resto do protocolo digno de confiança.

01 / 04

As atualizações revelam o que os dados escondem

Uma atualização do modelo pode ser revertida em partes dos registos por trás dela. O coordenador vê todas. Uma atualização envenenada parece igual às outras. Manter os dados em casa não chega se a atualização viaja às claras.

CH.01 · O problema

As atualizações revelam o que os dados deviam esconder.

  1. Uma atualização pode ser revertida

    Uma atualização do modelo vinda de um local é uma função dos registos desse local. Com cuidado suficiente, partes desses registos podem ser reconstruídas a partir dela. Manter os dados em casa não chega se a atualização viaja às claras.

  2. O coordenador é um alvo

    Quem corre a agregação vê todas as atualizações. Comprometa-se essa máquina, ou esse operador, e a contribuição de todos os participantes fica exposta.

  3. Ninguém consegue verificar ninguém

    Um participante pode enviar uma atualização envenenada. Sem verificação, o coordenador não distingue uma contribuição má de uma boa, e o modelo global absorve-a.

A nossa resposta

Combinar as atualizações sem as ler

A agregação segura mascara cada atualização de modo que só a soma de todas pode ser recuperada. O coordenador calcula o modelo combinado e nada aprende sobre um local isolado. Verificação e tratamento de saídas mantêm a ronda honesta quando os participantes se portam mal ou desaparecem.

CH.02 · O que construímos

Como construímos

Três partes: a privacidade de cada atualização, a segurança da ronda, e a confiança entre participantes.

Nenhuma atualização isolada é visívelAguenta um coordenador curiosoSobrevive a saídasAtualizações envenenadas apanhadas
01

Proteção da privacidade

Só a soma é recuperável.

  • Escolher o protocolo de máscara para o número de participantes
  • Distribuir os segredos partilhados entre os locais
  • Mascarar cada atualização antes de sair do local
  • Recuperar a soma, e só a soma, no coordenador
  • Adicionar ruído de privacidade diferencial onde a garantia o exige
02

Aplicação da segurança

A ronda completa-se corretamente ou não se completa.

  • Autenticar todos os participantes em cada ronda
  • Cifrar todo o tráfego entre locais e coordenador
  • Tratar saídas sem expor contribuições
  • Limitar cada atualização antes de ser mascarada
  • Abortar e registar quando as verificações falham
03

Arquitetura de confiança

Os participantes podem verificar, e ninguém tem de confiar no meio.

  • Publicar o protocolo e a garantia a todos os participantes
  • Deixar cada local verificar o agregado que recebe
  • Registar as rondas para a auditoria de cada participante
  • Manter o coordenador incapaz de aprender mais do que a soma
  • Rever a configuração com a equipa de segurança de cada participante
CH.03 · Como corre

Como corre

Quatro fases, de uma configuração federada a rondas seguras em produção.

  1. 01Fase 1

    Avaliação

    Participantes, modelo de ameaça, garantia.

    • Mapear os participantes e as suas relações de confiança
    • Definir quem poderia atacar, e como
    • Acordar a garantia de privacidade por participante
  2. 02Fase 2

    Desenho do protocolo

    A máscara e a verificação, especificadas.

    • Escolher o esquema de agregação segura
    • Desenhar a distribuição de chaves e segredos
    • Especificar limites e verificações por atualização
  3. 03Fase 3

    Integração

    Nos clientes federados e no coordenador.

    • Implementar a máscara no cliente do local
    • Implementar a recuperação no coordenador
    • Adicionar autenticação e cifra
  4. 04Fase 4

    Instalação e monitorização

    Rondas seguras, vigiadas.

    • Correr as primeiras rondas seguras com todos os participantes
    • Monitorizar conclusão de rondas e abortos
    • Registar para a auditoria de cada participante
CH.04 · O que muda

O que muda

Federated learning que os participantes e os seus juristas podem aceitar.

As atualizações nada revelam

O que sai de cada local não pode ser revertido em registos, nem pelo coordenador. O argumento de privacidade aguenta ao longo de todo o protocolo.

Participantes que não confiam uns nos outros podem cooperar

Concorrentes, hospitais de grupos diferentes, agências de países diferentes. Ninguém precisa de confiar no meio ou uns nos outros, só no protocolo.

Os maus atores ficam contidos

Limites, verificação e registo restringem o que uma atualização envenenada pode fazer e tornam-na visível quando chega.

Lado a ladoAgregação simplesAgregação segura
O que o coordenador vêA atualização de cada localSó a soma
Se o coordenador for comprometidoTodas as contribuições expostasContinua a ser só a soma
Confiança necessáriaNo operador e em cada participanteNo protocolo
Um local que saiA ronda falha ou revelaA ronda completa-se, nada exposto
Atualização envenenadaAbsorvida sem ser vistaLimitada, verificada, registada
CH.05 · Perguntas

Perguntas

Acrescenta computação em cada local para a máscara e algum tráfego para os segredos partilhados. Para o número de participantes típico de organizações, dezenas de locais e não milhões de dispositivos, a sobrecarga por ronda é modesta e as rondas são dominadas pelo tempo de treino. Medimos na fase de integração e reportamos.

Não. Impede o coordenador e os outros participantes de aprenderem a atualização de um local isolado. Não impede por si o que o modelo global final pode revelar, para isso serve a privacidade diferencial, e limita em vez de eliminar o envenenamento, que os limites e a verificação tratam. A avaliação nomeia as ameaças e que mecanismo cobre cada uma.

O protocolo está desenhado para isso. Os participantes restantes detêm o suficiente dos segredos partilhados para anular a máscara do local em falta, por isso a soma continua a poder ser recuperada sem revelar a contribuição de ninguém. Abaixo de um número mínimo acordado de participantes, a ronda é abortada e registada.

Cada atualização é limitada antes de ser mascarada, por isso um local sozinho não consegue empurrar o modelo global arbitrariamente longe. Verificações ao agregado e às estatísticas da ronda assinalam anomalias. Os participantes são autenticados em cada ronda, e um local que falha as verificações repetidamente pode ser excluído. Os registos deixam cada participante ver quando aconteceu.

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