機械学習でデータを守る新しい方法

機械学習（ML）システムの広範な使用は、個人データをどうやって守るかについての重要な疑問を投げかけている。MLモデルは大量のトレーニングデータを必要とするから、特に敏感な情報が関わる場合、プライバシーの問題が生じる。プライバシー強化技術（PET）はデータを守る方法を提供するけど、分散学習プロセス中にデータを機密に保つという課題が残っている。この文章では、特定のML技術に関わらず、法律要件を満たす形でデータとモデルパラメータを保護する新しい方法を提案するよ。

#データ保護の必要性

より多くの組織がMLを取り入れる中で、大量の情報を収集、保存、共有することが求められている。これが世界中の規制当局の注目を集めていて、特に欧州連合では一般データ保護規則（GDPR）などの厳しいデータ保護法が存在する。これらの法律は、組織が個人データのプライバシーを維持するための技術を採用することに焦点を当てている。最近の数年間では、分散MLトレーニングにおけるプライバシーを達成するためのPETを作成する努力が多く見られた。

でも、これらの努力にもかかわらず、トレーニングデータやMLモデルが処理され、通信される際のプライバシーと機密性に対するさまざまな脅威が続いている。これらのプライバシーリスクを特定し減少させるための新しい方法がまだ開発中で、組織は特に個人データが関わる場合には、分散学習の実践がプライバシー規制に準拠していることを確認する必要がある。

#提案された解決策

この記事では、データ所有者がトレーニングデータセットとMLパラメータをプライベートに保ちたい場合に向けた新しいデータ保護手法を紹介するよ。具体的なアーキテクチャやトレーニング戦略を問わず、データ所有者には規制に準拠した効果的な選択肢が必要なんだ。

この課題に対処するために、我々はランダム化技術をユニークなデータ表現方法「Hash-Comb」と組み合わせた。このアプローチは、規制準拠を損なうことなく分散機械学習を保護することに焦点を当てている。

この新しい方法の主な特徴は：

• ランダムノイズを導入することで、MLモデルパラメータとトレーニングデータに必要なプライバシーレベルを効率的に達成するシンプルで効果的な方法。
• 秘密分散に基づく分散プロトコルで、既存の協調学習フレームワークに我々の方法を簡単に統合できる。
• 標準的なハッシング関数を利用して、データとモデルパラメータの機密性を保持することができる。

我々のテストでは、この方法が信頼でき、学習プロセスの精度を維持することを明らかにしている。

#背景

MLに関連するプライバシーリスクを理解するために、基本的なMLタスク、例えばアイテムを特定のカテゴリに分類することを見てみよう。完全なデータセットにアクセスできない場合、サンプルを使って部分的な分類関数を作成する。これにより、教師ありMLモデルをトレーニングできる。実際には、新しいデータが利用可能になると、そのモデルを使って分類ができる。

しかし、このトレーニングプロセスにはプライバシーリスクがある。たとえば、攻撃者が結果を分析することでトレーニングデータの項目を推測できると、深刻な脅威となる。このリスクを最小限に抑えるためには、観察者がプロセスから学ぶことができる情報は、他の異なるサンプルでトレーニングされたモデルを見て得られる情報と同じであるべきだ。

20年前、差分プライバシーという概念が導入され、データ処理中のプライバシーがどれだけ維持されているかを測定する手助けをした。データセットにランダムノイズを追加することで、誰かがデータを逆エンジニアリングしようとしても、元のデータを正確に回復することが不可能になるという考え方だ。

#差分プライバシーの種類

差分プライバシーにはいくつかの形がある：

1. 非対話型差分プライバシー：この方法は、既存のトレーニングデータセットにランダムノイズを追加して、新しいバージョンを生成し、特定の項目を隠しながら一定の精度を維持する。

2. 対話型差分プライバシー：このアプローチは、既存のデータセットの文脈に基づいて追加されるノイズの量を調整する。目的はプライバシーの侵害を最小限に抑えつつ、トレーニングデータの有用性を維持することだ。

3. Renyi差分プライバシー：これは新しい概念で、データセットに追加されたノイズと、それに関して漏洩する可能性のある情報の関係を調査することでプライバシーを定量化することに焦点を当てている。

我々の方法は、これらのアイデアを利用してトレーニングデータとモデルパラメータを効果的に保護している。

#量子化の重要性

量子化は、連続データ値を離散的な値に変換し、管理や分析がしやすくするプロセスだ。この技術は、分散学習におけるプライバシーを達成するためや、コミュニケーションの効率を改善するために重要だ。

我々の方法の文脈では、量子化は以下の3つの主要なステップを含む：

#1. 量子化範囲の設定

これは、元のデータに基づいて量子化する値の範囲を決定することを意味する。範囲を広げないと、量子化された出力から敏感な詳細が推測され、プライバシーが危険にさらされる。

#2. 量子化レベルの選定

このステップでは、処理される値にランダムな量子化レベルを適用する。このランダム性は、プライバシーの層を追加するために不可欠だ。

#3. 量子化値の計算

最後に、データポイントの量子化されたバージョンを計算する。各データポイントは、元の情報をマスクするのに役立つ量子化された値のリストに対応する。

#マルチハッシュ表現

我々のアプローチでは、MLモデルパラメータの量子化された値からマルチハッシュ表現を作成する。つまり、生のパラメータ値を送信する代わりに、機密性を維持するハッシュバージョンを送信する。

ハッシングは、フェデレーテッド学習プロセスの各段階で行われ、ローカルモデルがパラメータを中央ユニットに送るときに、機密情報を不要な関係者に明らかにすることなく、安全に行うことを保証する。

パラメータのエンコーディングは、値が定義された量子化チャネル内でどうなるかによって決まる。エンコーディングの最終出力は、近似されたパラメータを表すハッシュ値だ。

#パラメータの安全な共有

トレーニングプロセスのすべての参加者が機密情報を明らかにせずに量子化パラメータに合意できるようにするために、シャミールの秘密分散という技術を使用する。この技術は、情報を安全に共有できるようにし、一部のグループだけがそれを再構築できるようにすることでプライバシーを保護する。

プロトコルは以下のいくつかのステップを含む：

#コーディネーターの選出

パラメータの共有と量子化プロセスの決定を管理するためのコーディネーターノードが選ばれる。

#ローカル範囲の共有

各参加者は秘密分散技術を使ってローカルパラメータを共有する。これにより、個々の値が隠されながらも、共同での意思決定が可能になる。

#量子化の設定

その後、コーディネーターが使用される量子化レベルの数を決定し、どのレベルが適用されるかをランダムに選ぶ。

#ハイパーパラメータの共有

最後に、コーディネーターがローカルデータを開示せずに量子化に関連するパラメータを共有する。

この共有プロセスは、機密性を維持し、プライバシー規制に準拠するために設計されている。

#攻撃リスクへの対処

我々の方法は強力なプライバシー保護を提供するけど、悪意のある者が共有されている値をブルートフォースで推測しようとするリスクは依然としてある。共有される値の複雑さを増すことで、我々はそのような攻撃からさらに保護する。

例えば、128ビットのセキュリティレベルを使用すれば、現在の技術では攻撃者が値を推測するのは非現実的になる。このレベルの複雑さは、ハッシュ値を崩そうとするブルートフォース攻撃を阻止するのに十分だと見なされている。

#実験と結果

我々の方法を検証するために、Hash-Combシステムでエンコードされたデータを使ってMLモデルをトレーニングする実験を行った。パフォーマンスとプライバシー保護を評価するために、いくつかのデータセットを使用した。

#データセットの説明

1. スパムデータセット：このデータセットには、「スパム」または「スパムでない」とラベル付けされたメールメッセージが含まれている。これにより、テキストデータを効果的に分類する能力を示すことができる。

2. IoTトラフィックデータセット：このデータセットは、さまざまなIoTデバイスからのネットワークトラフィックデータに関するもので、より複雑な環境での方法を評価できる。

3. 心血管疾患データセット：このデータセットには、健康リスクを示す可能性のある複数の特徴を持つ患者記録が含まれており、テストに役立つシナリオを提供する。

#モデルのトレーニング

我々は、多層パーセプトロン（MLP）モデルを使用して実験を行った。MLPアーキテクチャは、いくつかの隠れ層を利用し、確率的勾配降下法（SGD）で最適化された。

#モノリシックトレーニング

最初のテストでは、標準的な方法でモデルをトレーニングし、既知のベンチマークに対する結果の精度とパフォーマンスを評価した。

#フェデレーテッド学習

その後、モノリシックトレーニングプロセスをフェデレーテッド学習フレームワークの下で複製した。複数のMLPインスタンスが中央ユニットに通信し、それぞれがデータの一部でトレーニングし、自分のモデルパラメータを共有し、学習をグローバルモデルに集約することを許可した。

#パフォーマンス比較

我々のHash-Combアプローチと従来の差分プライバシー手法を比較した。結果は、我々の方法がプライバシーを損なうことなく、より良い精度と学習速度を提供することを示している。

#結論

MLシステム内のデータプライバシーに関する現在の課題は、革新的な解決策を求めている。我々の新しい方法は、ランダム化された量子化と安全な共有技術を効果的に組み合わせて、データとモデルパラメータを保護する。実験から得られた結果は、このアプローチがプライバシーを維持するだけでなく、パフォーマンスを向上させることを示している。

組織がプロセスに機械学習を導入し続ける中で、我々のような解決策は法的義務を満たしつつ、データ駆動の洞察の力から恩恵を受けるために欠かせないだろう。強化されたプライバシーソリューションは、利用者が個人情報を危険にさらさずにMLの利点を活用できることを保証する。このプライバシーとユーティリティのバランスは、データ駆動アプリケーションの未来において重要な役割を果たすだろう。