Evaluando las Amenazas a la Privacidad en el Aprendizaje Federado Vertical

El Aprendizaje Federado Vertical (VFL) es una forma en que diferentes partes pueden trabajar juntas para entrenar Modelos de aprendizaje automático sin compartir sus Datos en bruto. En VFL, cada parte tiene el mismo conjunto de muestras pero tiene diferentes características, lo que hace posible colaborar sin comprometer la Privacidad de los datos individuales. Aunque este método tiene muchas ventajas, también enfrenta varias amenazas a la privacidad que pueden poner en peligro información sensible.

En este documento, vamos a examinar los riesgos de privacidad en VFL y las posibles defensas contra ellos. Exploraremos estos temas en detalle mientras consideramos las diferentes etapas del proceso de aprendizaje automático, ofreciendo ideas y soluciones potenciales para quienes participan en VFL.

#Entendiendo el Aprendizaje Federado Vertical

En VFL, varios participantes entrenan conjuntamente un modelo global sin revelar sus datos privados. Esta técnica tiene aplicaciones en diferentes campos como la salud, finanzas y ciudades inteligentes. Sin embargo, a medida que VFL se vuelve más popular, están surgiendo más riesgos asociados con la privacidad. Estas amenazas a la privacidad explotan debilidades en el entorno de aprendizaje colaborativo, lo que supone un peligro para la confidencialidad de los datos.

#Tipos de Aprendizaje Federado

El Aprendizaje Federado se puede clasificar en dos tipos principales según cómo se distribuyen los datos entre los participantes: Aprendizaje Federado Horizontal (HFL) y Aprendizaje Federado Vertical (VFL).

#Aprendizaje Federado Horizontal (HFL)

En HFL, todos los participantes tienen las mismas características pero diferentes muestras. Este escenario es común cuando varias organizaciones recopilan tipos similares de datos sobre diferentes individuos.

#Aprendizaje Federado Vertical (VFL)

En VFL, cada participante tiene diferentes características para el mismo conjunto de muestras. Aquí, por ejemplo, un banco puede tener datos financieros de una persona, mientras que un minorista puede tener su historial de compras. Esto permite entrenar un modelo compartido sin divulgar datos sensibles.

#Riesgos de Privacidad en el Aprendizaje Federado Vertical

A pesar de sus ventajas, VFL es vulnerable a varias amenazas de privacidad:

#Ataques de Inferencia de Etiquetas

Los ataques de inferencia de etiquetas tienen como objetivo descubrir etiquetas sensibles que posee un participante. Por ejemplo, un adversario podría inferir las etiquetas asociadas con los datos que tiene un participante analizando gradientes compartidos o resultados intermedios.

#Ataques de Inferencia de Características

En los ataques de inferencia de características, el objetivo es recuperar características privadas del modelo compartido. Los participantes pueden tener información sobre ciertas características, que podrían ser reconstruidas a través del análisis de resultados intermedios.

#Ataques de Extracción de Modelos

Los ataques de extracción de modelos implican que un adversario intente replicar el modelo de otro participante. Esto se puede lograr entrenando un modelo sustituto que imita el comportamiento del modelo objetivo.

#Fases del Ciclo de Vida del Modelo VFL

El ciclo de vida del modelo en VFL consta de varias fases clave, cada una con sus propios desafíos de privacidad:

#Acceso al Entorno

Esta fase implica configurar los recursos computacionales y acceder a los datos. Si no se maneja con cuidado, la información sensible puede quedar expuesta durante esta etapa.

#Preprocesamiento de Datos

El preprocesamiento de datos es crucial para asegurarse de que los datos estén listos para el entrenamiento. Esto incluye tareas como filtrar y alinear datos de diferentes participantes. Sin embargo, una mala gestión puede exponer datos sensibles durante el proceso de alineación.

#Entrenamiento del Modelo

Durante el entrenamiento del modelo, los participantes intercambian gradientes para mejorar el modelo compartido. Este intercambio puede llevar a ataques a la privacidad, ya que los adversarios pueden explotar los gradientes para inferir información sensible sobre los datos originales.

#Despliegue del Modelo

En la fase de despliegue, el modelo entrenado se pone en uso. Sin embargo, los adversarios pueden extraer información del propio modelo a través de varios ataques, lo que supone un riesgo considerable para la privacidad.

#Inferencia del Modelo

Cuando se hacen predicciones, pueden existir oportunidades para que los atacantes infieran información sensible. Pueden analizar los puntajes de confianza de las predicciones o resultados intermedios para reconstruir datos privados.

#Taxonomía de Ataques a la Privacidad en VFL

Los diferentes tipos de ataques se pueden clasificar según sus objetivos, base de conocimiento y los métodos utilizados para ejecutarlos:

#Clasificación Basada en Objetivos

• Ataques de Inferencia de Características: Apuntando a las características de las muestras de datos que poseen los participantes.
• Ataques de Inferencia de Etiquetas: Con el objetivo de inferir las etiquetas reales de datos no vistos.
• Ataques de Extracción de Modelos: Buscando replicar el modelo de otro participante.

#Clasificación Basada en Conocimiento

• Ataques de Caja Blanca: El atacante tiene acceso completo a los detalles del modelo.
• Ataques de Caja Negra: El atacante solo accede a las salidas del modelo sin detalles internos.
• Ataques de Caja Gris: El atacante posee un conocimiento parcial del modelo.

#Clasificación Basada en Método

• Ataques Basados en Gradientes: Utilizando gradientes intercambiados durante el entrenamiento para obtener información.
• Ataques de Resultados Intermedios: Explotando salidas intermedias enviadas entre partes.

#Estrategias de Defensa a la Privacidad en VFL

Para protegerse contra amenazas a la privacidad, se pueden implementar varios mecanismos de defensa a lo largo del ciclo de vida de VFL. Aquí algunas de las principales defensas:

#Defensas Criptográficas

1. Cifrado Homomórfico (HE): HE permite realizar cálculos sobre datos cifrados sin exponerlos. Este método es efectivo para evitar que los adversarios infieran datos privados a partir de gradientes o resultados intermedios.

2. Computación Multipartidaria Segura (MPC): Este enfoque permite a los participantes calcular una función conjuntamente mientras mantienen sus entradas privadas. A través de técnicas como el reparto secreto, los participantes pueden asegurarse de que sus datos estén protegidos durante la computación.

3. Cifrado Funcional (FE): FE permite realizar cálculos específicos sobre datos cifrados sin revelar los datos subyacentes. Esto puede ser vital para reducir la exposición de información durante el proceso de VFL.

#Defensas No Criptográficas

1. Privacidad Diferencial (DP): DP proporciona un marco formal para cuantificar las garantías de privacidad de los algoritmos de aprendizaje automático al agregar ruido controlado a las salidas. Esto asegura que el resultado no revele datos sensibles de ningún participante individual.

2. Obfuscación de Datos (DO): Este método implica perturbar o disfrazar datos sensibles para hacerlos menos accesibles a los atacantes. Por ejemplo, ofuscar gradientes o usar etiquetas falsas puede ayudar a protegerse contra ataques de inferencia.

3. Entrenamiento Adversarial (AT): Al incorporar ejemplos adversariales durante la fase de entrenamiento, los modelos pueden aprender a resistir posibles ataques a la privacidad. El proceso de entrenamiento se ajusta para minimizar las posibles filtraciones de información sensible.

#Desafíos y Direcciones Futuras en la Investigación de Privacidad en VFL

Si bien se ha avanzado significativamente en abordar preocupaciones de privacidad en VFL, aún hay lagunas en la investigación y mecanismos de defensa. Algunos desafíos notables incluyen:

#Riesgos de VFL Multipartidario

Los estudios actuales se centran predominantemente en escenarios de dos partes. A medida que las aplicaciones de VFL se expanden, la necesidad de entender y defenderse contra riesgos en contextos multipartidarios es esencial.

#Amenazas a la Privacidad en Modelos de Árbol

Hay una falta notable de investigación centrada en las amenazas a la privacidad específicamente para modelos de árbol utilizados en VFL. El trabajo futuro debería aspirar a llenar este vacío al examinar posibles vulnerabilidades en estos modelos.

#Atacantes Adaptativos y Colusivos

La mayoría de las defensas existentes no tienen en cuenta a los adversarios adaptativos que pueden cambiar sus estrategias según las defensas implementadas. La investigación debería explorar mecanismos robustos que puedan resistir la colusión entre múltiples atacantes.

#Privacidad de VFL de Extremo a Extremo

Los ataques a la privacidad pueden persistir incluso después de que un modelo está entrenado, particularmente durante el despliegue y la inferencia. Se necesita más investigación para comprender y mitigar estos riesgos por completo.

#Conclusión

El Aprendizaje Federado Vertical ofrece un enfoque valioso para el aprendizaje automático colaborativo mientras se preserva la privacidad de los datos. Sin embargo, los riesgos de privacidad asociados con esta metodología no pueden ser pasados por alto. A través de la investigación continua, una comprensión más profunda de estas amenazas puede llevar a mejores estrategias defensivas, asegurando el uso seguro de VFL en varias aplicaciones. Abordar estos desafíos será clave para mejorar las protecciones de privacidad y fomentar una mayor adopción de VFL en escenarios del mundo real.