Aprendizaje Colaborativo Seguro con Aprendizaje Federado Vertical

El Aprendizaje Federado Vertical (VFL) es una forma de entrenar modelos de aprendizaje automático sin compartir datos sensibles entre diferentes partes. En este tipo de configuración, los datos están divididos de tal manera que cada parte tiene diferentes características sobre los mismos puntos de datos. Esto es diferente del aprendizaje federado horizontal (HFL), donde los participantes tienen las mismas características pero diferentes muestras.

#La Necesidad del Aprendizaje Federado Vertical

Hay muchos escenarios donde se necesita VFL. Por ejemplo, en campos como finanzas o salud, diferentes organizaciones pueden tener partes de los mismos datos pero no pueden compartirlos por preocupaciones de Privacidad. Un banco puede querer detectar actividades fraudulentas pero le faltan ciertos detalles que otro banco tiene. En este caso, ambos bancos pueden trabajar juntos sin compartir su información privada, usando VFL.

#Desafíos del Aprendizaje Federado Vertical

Un problema importante en VFL es la privacidad. Como cada parte tiene solo parte de los datos, necesitan compartir información como los gradientes durante el proceso de entrenamiento. Pero este intercambio podría llevar a filtraciones de privacidad, ya que alguien podría potencialmente reconstruir los datos originales a partir de la información compartida. Por lo tanto, se necesita métodos seguros para asegurar la privacidad de los datos mientras se permite un entrenamiento efectivo de los modelos.

#Nuestro Enfoque

Proponemos un nuevo método para VFL que asegura seguridad y eficiencia. Este enfoque usa medidas de seguridad avanzadas para la Agregación Segura de datos mientras mantiene el rendimiento del modelo. Al implementar este método, descubrimos que no ralentiza el proceso de entrenamiento en comparación con métodos más tradicionales como la encriptación homomórfica.

#Cómo Funciona el Aprendizaje Federado Vertical

En VFL, normalmente hay dos tipos de partes: la parte activa y las partes pasivas. La parte activa tiene todas las muestras y etiquetas, mientras que las partes pasivas tienen diferentes características. Durante el proceso de entrenamiento, la parte activa puede usar sus datos para entrenar el modelo y aprovechar las características de las partes pasivas para mejorar el rendimiento.

El entrenamiento de un modelo en VFL se puede desglosar en unos pocos pasos distintos. Primero, hay una fase de pre-entrenamiento, donde la parte activa usa sus datos para iniciar el modelo. Luego, se incorporan las características de las partes pasivas en el entrenamiento para enriquecer el proceso de aprendizaje.

#Método de Agregación Segura

Nuestro enfoque incluye un método de agregación segura. Esto significa que cuando la parte activa entrena el modelo, no necesita compartir datos en bruto con las partes pasivas. En su lugar, utiliza identificadores encriptados y datos enmascarados para proteger la información sensible. La agregación se hace de tal manera que incluso si alguien intenta interceptar los datos, no podrá obtener información significativa.

#Fase de Configuración

Durante la fase de configuración, se generan claves para permitir una comunicación segura entre las partes activas y pasivas. Usando un protocolo de acuerdo de clave específico, todas las partes pueden crear secretos compartidos para intercambiar información de forma segura. Esto asegura que solo las partes correctas puedan acceder a los datos necesarios, mientras que otras permanecen en la oscuridad.

#Fase de Entrenamiento

En la fase de entrenamiento, la parte activa selecciona un mini-lote de datos y envía identificadores de muestras encriptados a las partes pasivas. Cada parte pasiva solo puede acceder a los identificadores de su conjunto de datos local, evitando cualquier acceso no deseado a información extra.

Después de hacer predicciones y obtener salidas enmascaradas, tanto la parte activa como las pasivas pueden calcular gradientes, que también están enmascarados por privacidad. El agregador recopila estos gradientes enmascarados y calcula las actualizaciones generales sin conocer nunca los valores individuales de ninguna parte.

#Fase de Pruebas

Cuando se trata de probar el modelo, la parte activa realiza pasos similares para recopilar predicciones basadas en los datos agregados. El proceso sigue siendo seguro, con información encriptada compartida entre las partes, asegurando que la privacidad se mantenga durante todo el proceso de entrenamiento y pruebas.

#Protecciones de Privacidad

Nuestro método toma la privacidad en serio. Consideramos amenazas donde los participantes pueden ser honestos pero curiosos. Esto significa que siguen las reglas pero intentan aprender lo más posible de los datos que ven. Para mitigar esto, agregamos ruido a nuestras comunicaciones, asegurando que no se pueda reconstruir o inferir ningún dato sensible a partir de los gradientes compartidos.

#Manejo de la Gestión de Claves

Para mejorar aún más la seguridad, recomendamos cambiar regularmente las claves utilizadas para la encriptación. Esta práctica minimiza el riesgo de que se filtren claves, protegiendo la confidencialidad de la información que se procesa. La regeneración de claves es una forma proactiva de asegurar la seguridad continua.

#Escalabilidad del Enfoque

Otro aspecto importante de nuestro método es la escalabilidad. Está diseñado para funcionar de manera eficiente, sin importar cuántas partes estén involucradas o cómo esté estructurado el dato. Esta flexibilidad lo hace adecuado para diversas aplicaciones, especialmente en proyectos colaborativos donde los datos pueden estar distribuidos entre diferentes instituciones.

#Resultados Experimentales

Hemos probado nuestro método en múltiples conjuntos de datos, demostrando su efectividad y eficiencia. Los experimentos utilizaron tareas de clasificación para evaluar tanto los costos computacionales como de comunicación. Los resultados mostraron que la sobrecarga adicional de nuestro método de agregación segura es bastante mínima en comparación con los métodos de entrenamiento VFL tradicionales.

#Comparación con Métodos Tradicionales

Adicionalmente, realizamos una comparación con métodos tradicionales de encriptación homomórfica. Nuestra técnica de agregación segura superó a estos métodos más convencionales en términos de velocidad y uso de recursos. Esto indica que nuestro enfoque no solo mantiene los datos seguros sino que también permite un entrenamiento de modelos más rápido.

#Aplicaciones en el Mundo Real

La capacidad de entrenar modelos mientras se preserva la privacidad abre numerosas oportunidades en varias industrias. Las instituciones financieras pueden colaborar sin exponer la información de los clientes. Los hospitales pueden compartir información para el cuidado de los pacientes mientras mantienen los datos médicos confidenciales. Estos ejemplos destacan el potencial de VFL para revolucionar la forma en que se utiliza la información sensible de manera colaborativa.

#Conclusión

En resumen, nuestro método proporciona una nueva forma de realizar aprendizaje federado vertical de manera segura y eficiente. Con medidas de seguridad avanzadas para la agregación y un fuerte enfoque en la privacidad, este enfoque permite a las partes trabajar juntas sin comprometer información sensible. Los resultados muestran su potencial para mejorar la utilización de datos, allanando el camino para mejores modelos de aprendizaje automático que respeten la privacidad de todas las partes involucradas. A medida que la demanda de soluciones que preservan la privacidad sigue creciendo, este trabajo contribuye significativamente al campo del aprendizaje federado, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para colaboraciones futuras.