Neue Rahmenbedingungen für Datenschutz im föderierten Lernen

Föderiertes Lernen (FL) ist eine Methode, bei der viele Nutzer zusammenarbeiten können, um ein gemeinsames Modell zu verbessern, ohne ihre echten Daten auszutauschen. Jeder Nutzer trainiert ein Modell auf seinem eigenen Gerät mit seinen persönlichen Daten und schickt nur Updates an einen zentralen Server. So bleibt sensible Information privat und sicher. Allerdings gibt es bei diesem Ansatz Bedrohungen durch Datenschutzangriffe, bei denen böswillige Akteure persönliche Informationen aus dem geteilten Modell oder seinen Updates ableiten können.

#Bedarf an Datenschutz im Föderierten Lernen

Beim FL bleiben die Daten der Nutzer auf ihren Geräten, aber das Modell, das sie trainieren, kann trotzdem einige private Informationen offenbaren. Wenn ein Angreifer Zugriff auf das Modell oder Zwischenupdates hat, könnte er herausfinden, welche Daten ein Nutzer hat, was die Privatsphäre des Nutzers gefährdet. Zwei wichtige Phasen sind anfällig: während des Veröffentlichungsprozesses des Modells und wenn die Nutzer ihre Updates hochladen. Daher sind starke Schutzmassnahmen notwendig, um sicherzustellen, dass sowohl das geteilte Modell als auch die Updates der Nutzer privat bleiben.

#Die Herausforderung unterschiedlicher Datenschutzniveaus

Nicht alle Nutzer haben die gleichen Datenschutzbedürfnisse. Einige möchten möglicherweise strengere Datenschutzkontrollen als andere, je nach ihrem Komfortniveau beim Daten teilen. Ein einheitlicher Ansatz zum Datenschutz kann entweder zu einem Verlust der Modellgenauigkeit oder zu einem schlechten Datenschutz für die Nutzer führen, die stärkeren Schutz benötigen. Daher ist es entscheidend, eine Lösung zu finden, die sowohl starken zentralen Datenschutz für das Modell als auch personalisierten lokalen Datenschutz für jeden Nutzer gewährleistet.

#Aktuelle Lösungen und deren Einschränkungen

Kürzlich sind Frameworks wie die Personalisierten Lokalen Differentialprivacy (PLDP) aufgetaucht. PLDP zielt darauf ab, ein Gleichgewicht zwischen dem Datenschutz der Nutzer und der Nützlichkeit des Modells zu bieten, indem unterschiedliche Datenschutzniveaus berücksichtigt werden. Allerdings hat dieser Ansatz immer noch einen erheblichen Nachteil: Der gesamte Datenschutz des Modells entspricht oft der schwächsten Datenschutzeinstellung unter den Nutzern.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde das Konzept eines Shuffle-Modells eingeführt. Dieses Modell verbessert den zentralen Datenschutz, indem es Daten nach lokalen Störungen zufällig mischt, wodurch es für Angreifer schwieriger wird, zu einzelnen Nutzern zurückzuverfolgen. Allerdings haben bestehende Studien zu Shuffle-Modellen hauptsächlich einheitliche Datenschutzbedürfnisse angenommen, was nicht die realen Szenarien widerspiegelt, in denen Nutzer unterschiedliche Datenschutzpräferenzen haben.

#Einführung neuer Frameworks: APES und S-APES

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schlagen wir zwei Frameworks vor: APES und S-APES.

#APES: Amplification Framework für personalisierten Datenschutz

APES steht für Amplification for Personalized Private Federated Learning with Shuffle Model. Dieses Framework kombiniert die Vorteile des Mischens mit den persönlichen Datenschutzbedürfnissen. Durch das Mischen von Daten und Datenschutzparametern zielt APES darauf ab, den zentralen Datenschutz zu verbessern, ohne den Datenschutz auf Nutzerebene zu beeinträchtigen.

Das Framework funktioniert in drei Hauptschritten:

1. Lokales Update: Jeder Nutzer ändert seinen Modellgradienten auf seinem Gerät. Dann sendet er seine aktualisierten Daten an einen zentralen Server.
2. Mischen: Ein vertrauenswürdiger Dritter, der Shuffler, mischt die Updates von verschiedenen Nutzern, was hilft, einzelne Datenpunkte zu schützen.
3. Analysieren: Der zentrale Server sammelt die gemischten Updates, um das globale Modell zu verbessern.

Dieses Framework stellt sicher, dass das Datenschutzniveau jedes Nutzers angemessen geschützt ist und der Gesamtdatenschutz des Modells verbessert wird.

#S-APES: Verbesserter Datenschutz in hohen Dimensionen

Das S-APES-Framework baut auf APES auf, indem es eine Technik namens Post-Sparsification einführt. Hochdimensionale Daten können Datenschutzprobleme verschärfen, da ein grösseres Informationsrisiko besteht. S-APES geht dieses Problem an, indem es nur die wertvollsten Dimensionen der Modellupdates auswählt.

Die Schritte umfassen:

1. Nutzer wählen nach der Störung bedeutende Dimensionen aus ihren Daten aus, um die Privatsphäre zu wahren.
2. Das Framework mischt diese ausgewählten Dimensionen, was hilft, die zugrunde liegenden Daten zu schützen und das Risiko eines Datenschutzverlustes zu verringern.

Durch die Fokussierung auf weniger Dimensionen spart S-APES nicht nur an Datenschutzkosten, sondern bietet auch stärkere Datenschutzgarantien.

#Analyse des Datenschutzverstärkungseffekts

Ein wichtiger Teil beider Frameworks ist ihre Fähigkeit, den Datenschutz zu verstärken. Das Konzept der "Echos" von Nachbarn spielt eine entscheidende Rolle in diesem Verstärkungseffekt. Die Datenstörung eines Nutzers kann andere in der Nähe beeinflussen und zusätzliche Datenschicht durch die Zufälligkeit beim Mischen erzeugen.

Um diesen Effekt zu quantifizieren, haben wir ein Konzept namens Nachbarn-Divergenz eingeführt. Dies misst, wie unterschiedlich die Ausgaben eines Nutzers im Vergleich zu anderen sind, was eine klarere Bewertung der Datenschutzunterschiede zwischen den Nutzern ermöglicht.

Der Clip-Laplace-Mechanismus wird ebenfalls innerhalb dieser Frameworks eingesetzt, um einen konsistenten Output-Bereich beizubehalten und sicherzustellen, dass die Daten konsistent und genau bleiben, während die gewünschten Datenschutzniveaus erreicht werden.

#Experimentelle Ergebnisse: Validierung von APES und S-APES

Um unsere vorgeschlagenen Frameworks zu validieren, haben wir gründliche Experimente mit realen Datensätzen durchgeführt. Die Tests zielten darauf ab zu zeigen, dass APES und S-APES starken zentralen Datenschutz bieten, während sie die Genauigkeit des endgültigen globalen Modells beibehalten oder sogar verbessern.

#Framework-Leistung

Die ersten Ergebnisse zeigten vielversprechende Verbesserungen beim Datenschutz. APES erzielte eine bemerkenswerte Reduzierung des Datenschutzverlustes, was eine stärkere zentrale Datenschutzgarantie ergab, während die Nützlichkeit des Modells intakt blieb. Nutzer berichteten von höheren Genauigkeitslevels im Vergleich zu früheren Methoden, was auf ein erfolgreiches Gleichgewicht zwischen Datenschutzbewahrung und Modellwirksamkeit hinweist.

S-APES verbesserte die Datenschutzniveaus weiter und zeigte signifikante Reduzierungen des Datenschutzverlustes beim Auswählen informativer Dimensionen. Obwohl es einen leichten Rückgang der Genauigkeit gab, blieb diese höher als bei alternativen Methoden, was beweist, dass der Kompromiss gerechtfertigt war.

#Datenschutzverstärkungseffekt

Unsere Experimente hoben auch die Wirksamkeit der Datenschutzverstärkung hervor, die durch das Echo der Nachbarn bereitgestellt wird. Die Ergebnisse zeigten, dass mit zunehmender Anzahl an gemischten Datenpunkten die Gesamtdatenschutzgrenze enger wurde, was ein geringeres Risiko für Informationslecks bedeutete.

Der Clip-Laplace-Mechanismus erwies sich als effektiv, um Stabilität und Konsistenz unter verschiedenen Bedingungen zu gewährleisten und so den Nutzen unserer Frameworks in realen Anwendungen weiter zu festigen.

#Fazit

Föderiertes Lernen stellt einen vielversprechenden Ansatz für kollaboratives Modelltraining dar, während die Privatsphäre der Nutzer geschützt wird. Allerdings kommen bestehende Frameworks oft nicht den unterschiedlichen Datenschutzpräferenzen der Nutzer nach. Mit der Einführung von APES und S-APES bieten wir robuste Lösungen, die den Datenschutz verstärken, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Diese Frameworks verbessern nicht nur den zentralen Datenschutz des globalen Modells, sondern ermöglichen es den Nutzern auch, die Kontrolle über ihre lokalen Datenschutzeinstellungen zu behalten. Unsere Experimente zeigen signifikante Verbesserungen und ebnen den Weg für praktische Anwendungen des föderierten Lernens, die den Datenschutz der Nutzer in der heutigen datengestützten Welt priorisieren.

Durch die Annahme dieser neuen Methoden können wir auf eine Zukunft hinarbeiten, in der die Daten der Nutzer vertraulich bleiben und dennoch kollektive Fortschritte im maschinellen Lernen durch föderierte Lernmethoden ermöglicht werden.