Sichere Privatsphäre in neuronalen Netzwerken mit homomorpher Verschlüsselung

Der Aufstieg der digitalen Technologie macht den Schutz persönlicher Daten wichtiger denn je. Mit der Zunahme an gesammelten und gespeicherten Informationen steigen auch die Risiken von Datenschutzverletzungen. Intelligente Methoden wie Neuronale Netzwerke (NNs) zur Analyse dieser Daten können zusätzliche Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre aufwerfen. Um diese Probleme anzugehen, wurden verschiedene datenschutzfreundliche Techniken entwickelt, darunter das vielversprechendste Verfahren, die Homomorphe Verschlüsselung (HE). Dieses Verfahren ermöglicht es, Operationen auf verschlüsselten Daten durchzuführen, ohne sie entschlüsseln zu müssen, was dazu beitragen kann, sensible Informationen sicher zu halten.

#Was sind Neuronale Netzwerke?

Neuronale Netzwerke sind Systeme, die darauf ausgelegt sind, die Informationsverarbeitung des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Sie bestehen aus verschiedenen Schichten von Knoten, die Neuronen genannt werden und wie ein Netzwerk miteinander verbunden sind. Jedes Neuron nimmt Eingaben von der vorherigen Schicht entgegen, wendet eine Funktion darauf an und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Die Funktion, die bestimmt, ob ein Neuron aktiviert werden soll (ein Signal sendet), wird Aktivierungsfunktion (AF) genannt. Zu den gängigen AFs gehören Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) und tanh (hyperbolische Tangens). Die Leistung des Netzwerks kann mithilfe einer Verlustfunktion gemessen werden, die den Unterschied zwischen den vorhergesagten Ergebnissen und den tatsächlichen Ergebnissen berechnet. Das Ziel während des Trainings ist es, diesen Verlust zu minimieren.

#Ein Überblick über homomorphe Verschlüsselung

Homomorphe Verschlüsselung ermöglicht Berechnungen auf verschlüsselten Daten, was eine grundlegende Funktion zum Schutz der Privatsphäre ist. HE kann in Kategorien unterteilt werden, basierend auf ihren Fähigkeiten:

• Partiell homomorphe Verschlüsselung (PHE) erlaubt unbegrenzte Operationen auf einer Art von Arithmetik (entweder Addition oder Multiplikation).
• Etwas homomorphe Verschlüsselung (SWHE) unterstützt Berechnungen auf mehreren Arten, hat aber Einschränkungen.
• Vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) erlaubt unbegrenzte Operationen sowohl bei Addition als auch bei Multiplikation.

Die Einführung des ersten FHE-Schemas im Jahr 2009 war ein bedeutender Moment auf diesem Gebiet und ermöglichte zukünftige Forschungen zur Verwendung von HE für verschiedene Anwendungen. Es sind mehrere FHE-Schemata entstanden, die auf unterschiedlichen mathematischen Problemen basieren, die zu ihrer Sicherheit beitragen. Bibliotheken wie SEAL, HElib und TFHE bieten Implementierungen verschiedener HE-Methoden an, was es Forschern und Entwicklern erleichtert, diese Techniken anzuwenden.

#Die Wichtigkeit datenschutzfreundlicher Techniken

Angesichts der wachsenden Menge an sensiblen Daten, die verarbeitet werden, ist die Notwendigkeit starker Datenschutzmassnahmen entscheidend. Der Einsatz von Neuronalen Netzwerken in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen erfordert einen datenschutzfreundlichen Ansatz. Die Verwendung von HE in NNs kann es diesen Systemen ermöglichen, mit verschlüsselten Daten umzugehen, ohne die Details potenziellen Datenschutzverletzungen auszusetzen.

Dennoch bringt die Verwendung von HE in NNs ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Zum Beispiel unterstützt HE nur grundlegende arithmetische Operationen, was bedeutet, dass viele gängige Funktionen, die in NNs verwendet werden, wie Division und Vergleiche, entweder nicht unterstützt oder rechnerisch teuer sind. Diese Einschränkung kann die Effektivität von NNs behindern, die stark auf diese Operationen angewiesen sind.

#Aktuelle Forschung zu HE und NNs

Forschungen haben gezeigt, dass HE potenziell robuste Datenschutzgarantien für Neuronale Netzwerke bieten kann. Allerdings müssen wichtige Herausforderungen wie Rechenaufwand, begrenzte Unterstützung für komplexe Operationen und die Effizienz verschlüsselter Modelle angegangen werden. Die bestehende Literatur zeigt, dass viele Forschungsanstrengungen entweder darauf abzielen, bestehende NNs anzupassen, um mit HE zu arbeiten, oder neue Ansätze speziell für verschlüsselte Daten zu entwickeln.

Einige bemerkenswerte Ansätze in der Literatur schlagen vor, traditionelle Aktivierungsfunktionen durch polynomiale Approximationen zu ersetzen. Dies ermöglicht die Verwendung von HE, kann jedoch die Leistung der Neuronalen Netzwerke negativ beeinflussen, insbesondere wenn die Eingabewerte weit von null entfernt sind. Andere Strategien umfassen das Vorberechnen von Aktivierungsfunktionen oder die Verwendung grundlegender bitweiser Operationen, um komplexe Funktionen zu erstellen.

#Wichtige Ergebnisse aus aktuellen Studien

1. Arten von Neuronalen Netzwerken: Die am häufigsten untersuchten Arten von Neuronalen Netzwerken im Kontext von HE sind Tiefe Neuronale Netzwerke (DNNs) und convolutionale neuronale Netzwerke (CNNs). DNNs werden häufig verwendet, da sie über tiefe Schichten verfügen, die komplexe Muster lernen können, während CNNs besonders effektiv bei bildbezogenen Aufgaben sind.

2. Gängige HE-Schemata: Vollständig homomorphe Verschlüsselung ist das am häufigsten bevorzugte Schema zum Schutz der Privatsphäre in NNs. Innerhalb dieser Kategorie sticht BGV als die am häufigsten verwendete Methode hervor, die oft in der anfänglichen Forschung eingesetzt wird. Andere Schemata wie TFHE und CKKS wurden ebenfalls untersucht, wobei einige Studien die Stärken von BGV und TFHE kombiniert haben, um die Leistung zu verbessern.

3. Einschränkungen von HE: Die Hauptbeschränkungen bei der Verwendung von HE mit Neuronalen Netzwerken sind die eingeschränkte Unterstützung fortgeschrittener Operationen und der Rechenaufwand, der mit der Verarbeitung verschlüsselter Daten verbunden ist. Diese Probleme können zu längeren Trainings- und Inferenzzeiten im Vergleich zu traditionellen NNs führen.

4. Einschränkungen angehen: Verschiedene Ansätze wurden vorgeschlagen, um die durch HE verursachten Herausforderungen anzugehen. Einige Forscher konzentrieren sich darauf, den Prozess zu optimieren, indem sie die Anzahl der erforderlichen Berechnungen minimieren oder die Architektur der Neuronalen Netzwerke vereinfachen. Andere haben Kodierungsstrategien implementiert, um mit HE zu arbeiten, was den Prozess auch mit Festpunktdarstellungen erleichtert.

#Zukünftige Richtungen für HE in NNs

Um die Anwendung von HE für den Datenschutz in Neuronalen Netzwerken weiter zu verbessern, sollte zukünftige Forschung folgende Bereiche erkunden:

• Steigerung der rechentechnischen Effizienz: Es ist entscheidend, Methoden zu finden, um die für Operationen auf verschlüsselten Daten benötigte Rechenzeit zu reduzieren. Ansätze könnten parallele Verarbeitung oder den Einsatz effizienterer Verschlüsselungsverfahren umfassen.

• Erforschung anderer HE-Schemata: Mehr Forschung zu verschiedenen HE-Schemata kann helfen zu bestimmen, welche möglicherweise besser für spezifische Anwendungen innerhalb von NNs geeignet sind, insbesondere solche, die in verschiedenen Kontexten eine verbesserte Leistung oder Benutzerfreundlichkeit bieten.

• Untersuchung komplexer Strukturen von Neuronalen Netzwerken: Da die Architekturen von NNs komplexer werden, wird es wichtig sein, HE-Methoden zu entwickeln, die diese Fortschritte berücksichtigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Dies wird die Schaffung raffinierterer Ansätze erfordern, die die für tiefere Netzwerke erforderlichen Operationen bewältigen können.

#Fazit

Die Verwendung von homomorpher Verschlüsselung zum Schutz der Datenschutzes beim Training von Neuronalen Netzwerken ist ein vielversprechendes Forschungsgebiet. Während die aktuellen Methoden Potenzial zum Schutz sensibler Informationen zeigen, kämpfen sie immer noch mit Geschwindigkeits- und Komplexitätsproblemen. Anhaltende Forschung wird entscheidend sein, um diese Techniken zu verfeinern und sicherzustellen, dass sie effektiv in der Praxis eingesetzt werden können, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen. Den richtigen Ausgleich zwischen betrieblicher Effizienz und dem Schutz der Privatsphäre zu finden, wird der Schlüssel zum zukünftigen Erfolg von HE in NNs sein.