Fortschritte im verteilten vertikalen föderierten Lernen

In der letzten Zeit sind Daten oft über verschiedene Organisationen verstreut. Da Daten immer wertvoller werden, ist es wichtig, deren Sicherheit zu gewährleisten. Federated Learning (FL) ist als Lösung aufgetaucht, die es verschiedenen Parteien ermöglicht, ein Modell gemeinsam zu trainieren, ohne ihre tatsächlichen Daten zu teilen. Diese Methode hat an Beliebtheit gewonnen, weil sie Datenschutz- und Sicherheitsbedenken angeht und gleichzeitig Zusammenarbeit ermöglicht.

FL lässt sich in drei Haupttypen unterteilen: horizontal, vertikal und hybrid. Horizontal FL funktioniert, wenn die gleichen Merkmale zwischen verschiedenen Datenbesitzern geteilt werden, während vertikales FL sich auf unterschiedliche Merkmale konzentriert, die zu denselben Personen gehören. Hybrid FL kombiniert Elemente von beidem. Dieser Artikel diskutiert einen neuen Ansatz namens Distributed Vertical Federated Learning (DVFL), der verteilte Lernmethoden mit vertikalem federierten Lernen kombiniert. Ziel ist es, den Trainingsprozess zu beschleunigen und dabei die Daten sicher zu halten.

#Problemüberblick

In den letzten Jahren hat die Menge an Daten, die durch verschiedene Geräte generiert und verteilt wird, enorm zugenommen. Das Zusammenführen dieser Daten zur Analyse stellt jedoch erhebliche Herausforderungen dar, hauptsächlich aufgrund von Sicherheits- und Datenschutzbedenken. Gesetze und Vorschriften schränken oft den Datenaustausch ein, was es Organisationen schwer macht, effektiv zusammenzuarbeiten.

Für viele Unternehmen ist es unerlässlich geworden, Modelle mit ihren eigenen Daten zu trainieren und gleichzeitig mit anderen zusammenzuarbeiten. Um diese Probleme anzugehen, kam federiertes Lernen ins Spiel. Ursprünglich für mobile Geräte entwickelt, hilft FL beim Training globaler Modelle mit Daten, die unbalanciert oder nicht einheitlich verteilt sein könnten.

Vertikales FL ist besonders nützlich, wenn verschiedene Parteien die gleichen Individuen in ihren Daten haben, aber jede Partei unterschiedliche Merkmale erfasst. Zum Beispiel könnte eine Bank Daten über die Ausgaben ihrer Kunden sammeln, während eine andere Bank ihr Investitionsverhalten verfolgt. Diese beiden Banken können Einblicke austauschen und kooperieren, ohne ihre internen Daten preiszugeben, was ihre Modelle und Dienstleistungen verbessert.

#Bedeutung des Datenschutzes

FL hat im Bereich der datenschutzsensiblen Berechnungen an Bedeutung gewonnen. Da Organisationen zusammenarbeiten müssen, um Modelle zu trainieren, ohne sensitive Daten zu gefährden, wurden verschiedene Techniken vorgeschlagen. Secure Multi-Party Computation (MPC) und Trusted Execution Environment (TEE) sind zwei gängige Strategien. TEE verlangsamt jedoch oft die Berechnung, da es eine separate Umgebung für Daten benötigt, während MPC-Ansätze ebenfalls weniger effizient sein können.

Trotz erheblicher Fortschritte in den FL-Techniken sind viele aktuelle Methoden immer noch zu langsam für die praktische Anwendung. Organisationen haben oft mit grossen Datensätzen zu tun, die mit traditionellen Methoden nicht effizient verarbeitet werden können. Daher bleibt es entscheidend, Wege zu finden, um die Berechnungszeit erheblich zu reduzieren und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

#Der vorgeschlagene DVFL-Ansatz

Unser vorgeschlagener Ansatz, DVFL, behandelt die Probleme der Berechnungseffizienz und des Datenschutzes gleichzeitig. Durch die Kombination von Techniken des federierten Lernens und der Nutzung von Homomorpher Verschlüsselung (HE) können wir Daten sichern und gleichzeitig nützliche Berechnungen durchführen. So bleibt sensitive Information, wie persönliche Details oder Finanzdaten, geschützt.

Die DVFL-Methode erlaubt es, Daten vollständig verteilt zu verarbeiten. Jede teilnehmende Partei kann unabhängig agieren und gleichzeitig beim Modelltraining zusammenarbeiten. Diese verteilte Architektur hilft, den gesamten Trainingsprozess erheblich zu beschleunigen.

#Technischer Hintergrund

Um zu verstehen, wie DVFL funktioniert, ist es wichtig, einige Schlüsselk Begriffe zu betrachten.

#Private Set Intersection

Das Private Set Intersection (PSI)-Protokoll ermöglicht es zwei Parteien, gemeinsame Elemente in ihren Datensätzen zu finden, ohne weitere Informationen preiszugeben. Wenn eine Partei zum Beispiel eine Liste von Kunden hat und eine andere eine Liste von hochpreisigen Kunden, kann PSI ihnen helfen zu sehen, welche Kunden auf beiden Listen erscheinen, ohne die vollständigen Datensätze gegenseitig offenzulegen.

#Parameter-Server-Architektur

Im Kern von DVFL steht die Parameter-Server-Architektur. Dieses Setup umfasst einen Server, der den Trainingsprozess überwacht, und mehrere Arbeiter, die die tatsächlichen Berechnungen durchführen. Die Arbeiter verarbeiten Daten parallel, was die Effizienz erheblich steigert. Durch die Verwendung dieses Modells können wir die Ausführung der Aufgaben besser verwalten.

#Homomorphe Verschlüsselung

Homomorphe Verschlüsselung (HE) ermöglicht es, Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchzuführen. Das bedeutet, dass sensitive Informationen geschützt bleiben können, während dennoch Berechnungen stattfinden. Wenn zwei Banken beispielsweise die Daten ihrer Kunden gemeinsam analysieren möchten, können sie HE nutzen, um sicherzustellen, dass keine Partei die Rohdaten der anderen sieht, während sie zusammenarbeiten.

#Der DVFL-Prozess

#Architektur und Workflow

Der Kern unseres DVFL-Ansatzes dreht sich um eine klar definierte Architektur. Wir nutzen eine Kombination aus einem Parameter-Server und Peer-to-Peer-Kommunikation zwischen den Arbeitern. Jede Partei hat ihre eigenen Merkmale und Labels, mit denen sie arbeiten kann, und trägt zu einer kollaborativen Trainingsumgebung bei, ohne die Datensicherheit zu gefährden.

Der Trainingsprozess in DVFL besteht aus mehreren Schritten. Zunächst nutzen die Parteien ein verteiltes PSI-Protokoll, um gemeinsame Identifikatoren in ihren Datensätzen zu finden. Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass beide Parteien mit übereinstimmenden Datensätzen arbeiten.

Anschliessend werden die Daten partitioniert und sicher an die jeweiligen Arbeiter gesendet. Jeder Arbeiter bearbeitet nur einen Teil der Daten, was eine schnellere Verarbeitung ermöglicht. Die Arbeiter kommunizieren mit ihren jeweiligen Parameter-Servern, um benötigte Informationen abzurufen und auszutauschen. Diese kollaborative Methode setzt sich fort, bis das Modell konvergiert, was bedeutet, dass es ein zufriedenstellendes Genauigkeitsniveau erreicht hat.

#Vorteile von DVFL

Die Hauptvorteile von DVFL sind eine höhere Effizienz während des Trainings und eine bessere Sicherheit für sensitive Daten. Mit der verteilten Architektur kann das Modell grosse Datenmengen schnell verarbeiten. Ausserdem bleibt das Rohmaterial, das sich nie ausserhalb des ursprünglichen Eigentümers befindet, durch jeden Schritt des Prozesses geschützt.

Experimente haben gezeigt, dass DVFL bestehenden Frameworks deutlich überlegen sein kann. In Tests wurde festgestellt, dass DVFL bis zu 6,8-mal schneller als traditionelle Systeme war, wenn ein einzelner Server verwendet wurde, und noch mehr, wenn mehrere Server genutzt wurden. Diese Effizienz ist entscheidend in realen Anwendungen, insbesondere in Unternehmen, die schnelle Reaktionen und rasche Datenverarbeitung benötigen.

#Experimentelle Ergebnisse

Um den DVFL-Ansatz zu validieren, wurden umfassende Experimente sowohl in einer Grosscluster-Umgebung als auch in einer Cloud-Umgebung durchgeführt. Die Experimente umfassten verschiedene Datenmengen und Arbeiterkonfigurationen, um die Leistung zu testen.

#Grosscluster

In einer Grosscluster-Umgebung wurde die Ausführungszeit für DVFL aufgezeichnet, während verschiedene Zahlen von Arbeitern verwendet wurden. Mit zunehmender Anzahl von Arbeitsknoten verringerte sich die Zeit, die zur Datenverarbeitung benötigt wurde, erheblich. Zum Beispiel dauerte die Verarbeitung mit einem Arbeiter pro Partei über 25.000 Sekunden; mit 32 Arbeitern fiel diese Zeit jedoch auf etwas über 2.200 Sekunden. Auch der Datendurchsatz erlebte einen massiven Anstieg, was auf eine verbesserte Effizienz hinweist.

#Cloud-Umgebung

Ähnliche Tests wurden in einer Cloud-Umgebung durchgeführt. Diese Umgebung verfügte über weniger Ressourcen, zeigte aber dennoch signifikante Verbesserungen in Geschwindigkeit und Durchsatz. Auch hier nahm, als die Anzahl der Arbeiter zunahm, die für die Verarbeitung benötigte Zeit ab, und das System konnte mehr Daten gleichzeitig verarbeiten.

#Vergleichsanalyse

Neben der Analyse der Leistung von DVFL haben wir es auch mit führenden Frameworks wie FATE und PyVertical verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass DVFL unter denselben Bedingungen durchweg besser abschnitt. Die Unterschiede waren besonders ausgeprägt, wenn mehrere Server und Arbeiter im Einsatz waren.

Während FATE einige Vorteile hat, kann seine zentrale Kommunikationsstrategie als Engpass wirken, wenn die Nachfrage steigt. Im Gegensatz dazu sorgt der dezentralisierte Ansatz von DVFL dafür, dass das System grössere Datenmengen effizienter bewältigen kann.

#Fazit

Der DVFL-Ansatz stellt einen bedeutenden Schritt im Bereich des federierten Lernens dar. Durch die Kombination von Prinzipien des verteilten Lernens mit starken Datenschutzmassnahmen geht er effektiv die Herausforderungen von Geschwindigkeit und Sicherheit bei der Datenverarbeitung an.

Die Architektur ermöglicht eine effiziente Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Parteien, während deren Daten sicher bleiben. Unsere Experimente zeigen, dass DVFL bestehende Frameworks übertreffen kann, was es zu einer geeigneten Option für Organisationen macht, die verteilte Lernmethoden nutzen möchten, ohne den Datenschutz zu opfern.

In Zukunft gibt es Pläne, die Fähigkeiten von DVFL zu erweitern, um noch mehr Parteien zu integrieren. Zudem wird daran gearbeitet, die Leistung und Interpretierbarkeit des Systems weiter zu verbessern, damit Organisationen diese Technologie effektiv in ihren Abläufen nutzen können.

Da Datenschutz und Sicherheit in der heutigen digitalen Landschaft immer wichtiger werden, ist DVFL eine vielversprechende Lösung für Organisationen, die zusammenarbeiten möchten, während sie ihre sensitiven Informationen schützen.