Gesichtserkennung mit föderiertem Lernen verbessern

Gesichtserkennungstechnologie hilft dabei, Leute zu identifizieren oder zu verifizieren, indem ihre Gesichter analysiert werden. Sie wird jetzt in vielen Bereichen genutzt, wie zum Beispiel beim Entsperren von Smartphones und der Sicherheit an Flughäfen. Es gibt zwei Hauptaufgaben: Gesichtsidentifikation, die herausfindet, wer jemand ist, und Gesichtsverifizierung, die überprüft, ob jemand der ist, der er vorgibt zu sein. Um Zugang zu Dienstleistungen zu gewähren, ist es wichtig, eine genaue Gesichtserkennung zu haben.

Traditionelle Gesichtserkennungssysteme trainieren jedoch mit vielen Bildern auf einem zentralen Computer. Diese Bilder enthalten oft sensible persönliche Details, und viele Leute sind vielleicht nicht damit einverstanden, diese Daten zu teilen. Das wirft Datenschutzbedenken auf.

#Föderiertes Lernen

Um Datenschutzprobleme anzugehen, kann eine Methode namens föderiertes Lernen verwendet werden. Diese Methode ermöglicht es, ein gemeinsames Modell zu trainieren, ohne die privaten Daten der einzelnen Nutzer zu verschieben. Anstatt alle Daten an einen zentralen Server zu senden, können Geräte selbst lernen und nur Aktualisierungen an das zentrale Modell senden. Jedes Gerät hält seine Daten sicher und privat.

Beim föderierten Lernen trainieren Geräte wie Smartphones ihre eigenen Modelle mit lokalen Daten und senden dann Modellaktualisierungen an einen sicheren Aggregator oder zentralen Server. Der Aggregator kombiniert diese Aktualisierungen, um ein globales Modell zu erstellen, das dann an die Geräte zurückgesendet wird. Dieser Prozess hilft, sensible Informationen auf den Geräten der Nutzer zu behalten.

Um den Datenschutz weiter zu verbessern, können generative gegnerische Netzwerke (GANs) verwendet werden, um gefälschte Daten, bekannt als Imposter-Daten, an den Edge-Geräten zu erstellen. Diese gefälschten Daten können dem System helfen, zu lernen, ohne echte Benutzerdaten teilen zu müssen.

#Vorteile des föderierten Lernens

Die Implementierung von föderiertem Lernen in Gesichtserkennungssystemen bietet zwei Hauptvorteile. Erstens schützt es die Privatsphäre der Nutzer, indem die Originaldaten auf den Geräten bleiben. Zweitens kann die Leistung des kombinierten globalen Modells fast so gut sein wie die individueller Modelle, auch ohne sichere Aggregatoren. Das zeigt, dass es möglich ist, die Privatsphäre zu verbessern, ohne die Genauigkeit erheblich zu verringern.

#Grundlagen der Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung funktioniert, indem sie Personen automatisch durch Gesichtsmerkmale identifiziert. Diese Technologie ist entscheidend für viele Sicherheits- und Authentifizierungssysteme. Sie umfasst sowohl Gesichtsidentifikation als auch Gesichtsverifizierung. Die Gesichtsidentifikation findet heraus, wer eine Person ist, während die Verifizierung überprüft, ob jemand der ist, der er sagt, dass er es ist. Für den Zugang ist es entscheidend, die korrekte Identifikation sicherzustellen.

Maschinelles Lernen hat riesige Fortschritte bei Gesichtserkennungssystemen gemacht. Diese Systeme nutzen typischerweise tiefe neuronale Netzwerke, die aus Gesichtsdatensätzen lernen. Die meisten dieser Daten werden über Benutzergeräte gesammelt, und das Training erfolgt auf einem zentralen Server. Dieses Setup führt jedoch zu zwei grossen Problemen. Erstens besteht das Risiko unbefugten Zugriffs auf Daten. Zweitens belastet das Übertragen grosser Datenmengen die Kommunikationssysteme.

Hier bietet föderiertes Lernen Vorteile. Anstatt sensible Daten an einen zentralen Server zu senden, erlaubt es verteiltes Lernen. Jedes Gerät behält seine Daten und trainiert sein lokales Modell, sendet Aktualisierungen an den zentralen Server, der sie in ein globales Modell kombiniert. So bleibt die Gesichtsdaten lokal, was die Privatsphäre verbessert und den Datenübertragungsbedarf senkt.

#Wachsende Nachfrage nach Datenschutz

Mit dem Aufstieg leistungsstarker mobiler Geräte und einem wachsenden Fokus auf Datenschutz hat das föderierte Lernen an Popularität gewonnen. Viele Unternehmen sehen seinen Wert, insbesondere in Anwendungen, bei denen Nutzer sich um Datenschutz sorgen. Einige Tools, wie TensorFlow Federated und PaddleFL, wurden entwickelt, um föderiertes Lernen zu unterstützen.

Während der Datenschutz seit Jahren erforscht wird, wird er jetzt praktischer. Zum Beispiel haben Unternehmen wie Google und Apple begonnen, föderiertes Lernen in ihren Anwendungen zu nutzen, um sicherzustellen, dass Benutzerdaten vertraulich bleiben.

#Datenschutzbedenken

Datenschutzprobleme sind eine grosse Herausforderung bei Gesichtserkennungs- und Sprachsystemen, da diese Systeme in der Regel den Austausch von Gesichtsdatensätzen erfordern. Das kann zu ernsthaften Datenschutzverletzungen führen. Föderiertes Lernen sticht als starke Lösung für diese Probleme hervor. Es ermöglicht das Modelltraining direkt auf den Geräten der Nutzer, sodass es nicht nötig ist, sensible Daten an zentrale Server zu senden.

Dieser dezentrale Ansatz verbessert nicht nur die Privatsphäre, sondern reduziert auch die Notwendigkeit von Datenübertragungen, was hilft, Bandbreite zu sparen.

#Vorgeschlagenes System

Dieses System zielt darauf ab, föderiertes Lernen mit dem Training von Gesichtserkennungsmodellen, sowohl überwacht als auch unüberwacht, zu kombinieren. Das Hauptziel ist es, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. In diesem System trainiert jedes Gerät sein Modell und sendet es an einen sicheren Aggregator oder direkt an den zentralen Server. Der Aggregator kombiniert diese Modelle, um ein globales Modell zu erstellen, das dann an die Geräte zurückgesendet wird.

Der zentrale Server kann das globale Modell auch direkt erstellen, ohne den Aggregator. Die Schlüsselidee ist, dass das Gesichtserkennungsmodell auf tiefem Lernen basiert und nur Daten verwendet, die auf den Geräten gespeichert sind.

Jedes Gerät trainiert sein Modell, was sicherstellt, dass Daten das Gerät nie verlassen. Der Cloud-Teil des Systems nutzt föderierte Durchschnittswerte, um lokale Modelle zu kombinieren und ein globales Modell zu erstellen, das später an die Geräte zurück gesendet wird.

Sichere Aggregation spielt eine entscheidende Rolle, indem sie Aktualisierungen vertraulich hält. Da nur Modellaktualisierungen gesendet werden, gehen keine persönlichen Daten mit ihnen einher. Dieses Setup schützt die Informationen der einzelnen Nutzer.

Ein zusätzlich innovativer Aspekt ist die Verwendung generativer gegnerischer Netzwerke (GANs), um gefälschte Daten direkt auf den Geräten zu erzeugen. Indem diese Daten auf den Geräten erstellt werden, vermeiden wir die Notwendigkeit, sensible oder gefälschte Daten zu senden, was zu Datenschutzrisiken führen könnte. Dadurch entfällt der Bedarf an solch einer Datenübertragung, was die Nutzer schützt.

#Anwendungen des föderierten Lernens

Die möglichen Anwendungen für Systeme des föderierten Lernens sind breit gefächert. Zum Beispiel kann das Lernen von Gesichtszügen auf Smartphones zu einem gemeinsamen Modell führen, das Nutzer effektiv identifizieren kann. Viele Nutzer könnten jedoch zögern, ihre Daten wegen Datenschutzbedenken zu teilen. Mit föderiertem Lernen kann ein nutzerunabhängiges Modell erstellt werden, während die Daten der Nutzer privat bleiben.

In organisatorischen Kontexten können auch Universitäten als separate Geräte betrachtet werden, die sensible Studenteninformationen beherbergen. Föderiertes Lernen kann helfen, diese Daten zu schützen und gleichzeitig kollaboratives Lernen zu ermöglichen, ohne das Risiko von Datenlecks.

Experimente zeigen, dass föderiertes Lernen Gesichtserkennungssystemen zugutekommt, indem sensible Benutzerdaten daran gehindert werden, zu zentralen Servern übertragen zu werden. Das ist entscheidend für den Datenschutz, ohne die Modellleistung erheblich zu schädigen.

#Systemarchitektur

Das vorgeschlagene System hat eine Architektur für föderiertes Lernen, die an drei Hauptstandorten funktioniert: Edge-Geräte, ein sicherer Aggregator und ein zentraler Server. Edge-Geräte umfassen Mobiltelefone, Tablets und Laptops. Der Aggregator und der Server fungieren normalerweise als Cloud-Dienste.

Jedes Edge-Gerät berechnet Modellaktualisierungen basierend auf seinen lokalen Daten, die dann an den Aggregator gesendet werden. Der zentrale Server sammelt all diese Aktualisierungen von verschiedenen Geräten und kombiniert sie, um ein globales Modell zu erstellen.

Die Struktur dieses Systems bleibt für sowohl überwachte als auch unüberwachte Erkennungssysteme gleich. Der Unterschied liegt im Bedarf an Labels im überwachten Lernen, während unüberwachte Systeme diese Labels nicht benötigen.

Um die Robustheit zu verbessern, verwendet unser Ansatz zwei Methoden zur Erstellung von Imposter-Bilddaten für jedes Gerät. Eine Methode besteht darin, zufällig Bilder anderer Personen aus einem Datensatz auszuwählen. Die andere Methode verwendet ein GAN, um gefälschte Bilder zu erstellen, da es schwierig sein kann, vielfältige Gesichtsbilder auf Geräten zu sammeln.

Das föderierte Lernsystem verwendet einen sicheren Aggregator, der es ermöglicht, dass zahlreiche misstrauische Geräte zusammenarbeiten, ohne private Daten zu teilen.

#Datenschutz mit sicherem Aggregator

In diesem föderierten System findet zunächst lokales Training statt. Jedes Gerät trainiert sein Modell mit lokalen Daten. Diese Modelle werden an den sicheren Aggregator gesendet, der sie kombiniert, um ein globales Modell zu erstellen. Das aggregierte Modell wird dann an den zentralen Server gesendet, der es zurück an alle Geräte verteilt.

Wenn kein sicherer Aggregator vorhanden ist, senden die einzelnen Geräte ihre Modelle direkt an den zentralen Server. In diesem Fall kombiniert der Server diese Modelle zu einem globalen Modell, das dann an die Geräte für Aktualisierungen zurückgesendet wird.

Dieser doppelte Ansatz ermöglicht einen Leistungsvergleich zwischen Systemen mit und ohne sicheren Aggregator.

#Bedeutung des Datenschutzes

Datenschutz ist entscheidend für föderiertes Lernen. Diese Systeme konzentrieren sich auf die Weitergabe von Modellaktualisierungen anstelle von Rohdaten. Diese kooperative Methode ermöglicht es, effektive und sichere Modelle zu trainieren, während die Datenexposition minimiert wird. Obwohl föderiertes Lernen einige Datenschutzrisiken verringert, kann das Senden von Modellaktualisierungen trotzdem Herausforderungen mit sich bringen.

Um das anzugehen, werden in jüngster Zeit Fortschritte gemacht, indem Techniken wie sichere Mehrparteienberechnung (SMC) oder differentielle Privatsphäre (DP) eingesetzt werden, die den Datenschutz verbessern und gleichzeitig die Modellleistung erlauben.

#Bewertung des vorgeschlagenen Systems

Die vorgeschlagene Arbeit verwendet eine klassische Methode des föderierten Lernens mit Durchschnittswerten. Geräte kommunizieren nur ihre aktualisierten Modellgewichte, sodass die Gesichtsdatensätze der Nutzer sicher bleiben.

Der Umgang mit grossen Mengen an Modellaktualisierungen kann aufgrund von Durchsatzgrenzen eine Herausforderung darstellen. Dies kann gelöst werden, indem die teilnehmenden Nutzer minimiert und Zeitplanrichtlinien implementiert werden.

#Datenquelle: CelebA-Datensatz

Der CelebA-Datensatz, der von Forschern in Hongkong entwickelt wurde, ist in der Computer Vision und im maschinellen Lernen gut bekannt. Er besteht aus über 200.000 Bildern von Prominenten, die jeweils mit 40 binären Attributen versehen sind, was ihn nützlich für Aufgaben wie die Vorhersage von Gesichtsmerkmalen macht. Der Datensatz wird in Trainings-, Validierungs- und Testsets aufgeteilt, um das Modelltraining und die Evaluierung zu unterstützen.

#Experimentelle Einrichtung

Die Architektur des Systems ähnelt eng VGG-M, einem gängigen Design für die Bildklassifizierung. Es enthält eine Max-Pooling-Schicht und Dropout-Schichten und verwendet die Keras Deep Learning-Bibliothek für das Training.

Das überwachte System nutzt Titan X GPUs für das Training über 100 Epochen oder bis der Validierungsfehler sich stabilisiert, mit einer Batchgrösse von 64 und einer abnehmenden Lernrate.

Ein Autoencoder wird in unüberwachten Systemen verwendet, um dem Netzwerk zu helfen, Repräsentationen spezifischer Gesichter zu lernen. Der Encoder lernt, ein individuelles Gesicht darzustellen, während der Decoder das Bild rekonstruiert. Der Decoder wird nach dem Training verworfen, und die gelernten Repräsentationen werden für die Verifizierung genutzt.

Die Leistung wird mit der Gleichheitsfehlerquote (EER) bewertet, einem Mass, das das Gleichgewicht zwischen Akzeptanz- und Ablehnungsraten misst.

#Experimentelle Ergebnisse

Die Experimente untersuchen die Auswirkungen des föderierten Lernens sowohl in überwachten als auch unüberwachten Umgebungen. Wir analysieren die Leistung je nachdem, ob ein sicherer Aggregator verwendet wird.

#Überwachte Systeme ohne sicheren Aggregator

Die Leistung der individuellen Modelle im Vergleich zu aggregierten Modellen wird aufgezeigt, wobei aggregierte Modelle niedrigere EER-Werte liefern. Das aggregierte Modell übertrifft konstant die individuellen Modelle, unabhängig von der Methode zur Generierung von Imposter-Bildern.

#Überwachte Systeme mit sicherem Aggregator

Bei Verwendung eines sicheren Aggregators sinkt die Leistung des aggregierten Modells leicht im Vergleich zu Systemen ohne diesen. Dieser Rückgang hebt einen Kompromiss zwischen dem Schutz der Privatsphäre und der Aufrechterhaltung der Modellleistung hervor.

#Unüberwachte Systeme

Für unüberwachte Systeme wird die EER erheblich gesenkt, wenn föderierte Modelle keinen sicheren Aggregator einbeziehen. Der kollaborative Ansatz zeigt eine verbesserte Leistung im Vergleich zu individuellen Modellen und verdeutlicht die Effektivität des föderierten Lernens.

#Fazit

Diese Arbeit hebt föderiertes Lernen als eine wichtige Methode zum Schutz der Privatsphäre von Gesichtsbilddaten auf Edge-Geräten hervor, die in sowohl überwachten als auch unüberwachten Systemen anwendbar ist. Das dezentrale Trainingsdesign des Systems stellt sicher, dass die Daten auf den einzelnen Geräten bleiben, was zur Privatsphäre der Nutzer beiträgt.

Die Ergebnisse zeigen, dass während föderierte Modelle ohne sichere Aggregatoren eine bessere Leistung bieten, die Verwendung eines Aggregators weiterhin vorteilhaft für den Datenschutz bleibt, ohne die Genauigkeit übermässig zu beeinträchtigen. Künftige Forschungen sollten darauf abzielen, Aggregationstechniken zu verfeinern und mit mehr Geräten zu arbeiten, um die Datenschutz-unterstützenden Gesichtserkennungssysteme weiter zu verbessern.