Aprendizado Federado: Riscos de Privacidade em Tarefas de Regressão

Aprendizado Federado (FL) permite que vários dispositivos, como seu smartphone ou geladeira inteligente, trabalhem juntos para treinar um modelo compartilhado sem compartilhar seus dados. Pense nisso como um trabalho em grupo onde todo mundo contribui com ideias sem mostrar suas anotações uns aos outros. Parece bom, né?

Mas nem tudo são flores. Tem algumas pessoas espertas tentando descobrir informações privadas desses modelos, especialmente durante a fase de treinamento. Esses elementos do mal conseguem usar mensagens trocadas e informações públicas para adivinhar detalhes sensíveis sobre os usuários. Por exemplo, se alguém sabe as avaliações que você deu em um serviço de streaming, pode ser capaz de adivinhar seu gênero ou até sua religião.

Enquanto esses ataques foram estudados principalmente na classificação de dados (pense em categorizar fotos de gatos vs. cachorros), nosso objetivo é esclarecer como isso afeta a previsão de coisas, que também é super importante.

#O Que São Ataques de Inference de Atributo?

Ataques de Inference de Atributo (AIA) são quando alguém tenta descobrir informações ocultas ou sensíveis sobre indivíduos usando os dados que estão publicamente disponíveis ou as saídas do modelo. Por exemplo, se você sabe a idade de alguém e o tipo de filmes que eles assistem, pode ser o suficiente para adivinhar seu gênero.

Imagine tentar adivinhar a cobertura de pizza favorita do seu amigo com base nos filmes que ele gosta. Pode funcionar, pode não funcionar. Mas se você adicionar mais pistas (como os likes dele no Instagram), é bem provável que você acerte.

No FL, um atacante pode ficar ouvindo as mensagens entre os dispositivos e o servidor. Assim, ele consegue descobrir atributos sensíveis, como se alguém fuma ou não, ou qual é seu nível de renda. Você entendeu a ideia. Não é exatamente o filme de espionagem que você gostaria de assistir, mas ainda é bem intrigante.

#O Problema com Tarefas de Regressão

Tarefas de regressão preveem resultados contínuos. Pense em prever quanto alguém pode ganhar ou quão alto uma planta vai crescer. Enquanto já vimos como AIA funciona com classificação (sim, tem um time de pesquisadores dedicados a isso), a regressão foi um pouco negligenciada.

Quem diria que prever números poderia ser um assunto tão quente? Bem, a gente diria! Nosso objetivo é descobrir quão vulneráveis essas tarefas de regressão são a ataques de inference de atributo.

#Nossa Abordagem

Desenvolvemos alguns métodos espertos para atacar tarefas de regressão em FL. Consideramos cenários onde um atacante pode ouvir as mensagens que vão e voltam ou interferir diretamente no treinamento.

E adivinha? Os resultados foram surpreendentes! Os ataques que projetamos mostraram que mesmo com um modelo bem bom, os atacantes ainda podiam inferir atributos com uma precisão surpreendente.

#Por Que Isso é Importante?

Se esses ataques forem bem-sucedidos, eles expõem fraquezas nos mecanismos de privacidade que o FL oferece. É como achar que você está seguro em um café cheio de gente só para perceber que alguém está escutando suas conversas bem atrás de você.

Ao reconhecer essas vulnerabilidades, os pesquisadores podem trabalhar para criar sistemas melhores para proteger a privacidade dos usuários.

#O Básico do Aprendizado Federado

Para entender como realizamos nossa pesquisa, é crucial saber como o aprendizado federado funciona. De forma simples, cada dispositivo (ou cliente) tem seus dados e contribui para o modelo compartilhado sem realmente enviar seus dados para lugar nenhum.

1. Clientes: Dispositivos participando do FL.
2. Modelo Global: O modelo compartilhado que todos os clientes ajudam a construir.
3. Conjunto de Dados Local: Dados que cada cliente mantém para si.
4. Processo de Treinamento: Clientes treinam localmente e enviam atualizações para melhorar o modelo global, enquanto mantêm seus próprios dados privados.

Então, enquanto tudo parece suave e seguro, a realidade pode ser bem diferente.

#Os Modelos de Ameaça

#Adversário Honesto-mas-Curioso

Esse tipo de atacante joga limpo, mas ainda assim tenta dar uma espiadinha no que está rolando. Ele pode ouvir todas as conversas entre os clientes e o servidor, mas não vai realmente interromper o processo de treinamento.

Imagine um vizinho que fica espiando por cima da cerca para ver o que você está cozinhando, mas nunca realmente entra no seu quintal.

#Adversário Malicioso

Agora, esse é o vizinho espertinho que não só olha, mas também tenta bagunçar a churrasqueira enquanto você não está olhando. Ele pode distorcer as comunicações para manipular o processo de treinamento, tornando-se ainda mais perigoso.

No caso do FL, esse tipo de adversário pode enviar informações falsas para os clientes, levando a brechas de privacidade.

#Ataques de Inference de Atributo em FL

AIAs podem aproveitar informações publicamente disponíveis sobre os usuários. Com várias estratégias, os atacantes podem tentar deduzir atributos sensíveis só por ter acesso a algumas informações gerais.

Por exemplo, se um modelo prevê níveis de renda e o atacante sabe a idade e ocupação de alguém, ele pode fazer um palpite bem educado sobre a renda da pessoa.

#A Próxima Grande Novidade: AIAs Baseados em Modelo

Enquanto os ataques tradicionais focavam principalmente em gradientes (que são o feedback do treinamento do modelo), estamos tomando uma abordagem diferente. Introduzimos AIA Baseada em Modelo para focar especificamente em tarefas de regressão.

Em vez de apenas analisar as "pistas" que o modelo dá sobre os atributos do usuário, os atacantes agora podem se concentrar no modelo inteiro. Esse método se mostrou muito mais bem-sucedido do que os métodos baseados em gradientes.

#Metodologia

Realizamos experimentos ajustando vários fatores para ver como eles afetavam os resultados. Isso incluiu ajustar o número de clientes, tamanhos de dados e mexer nos métodos de treinamento. Queríamos explorar diferentes cenários e descobrir quão robustos eram os modelos contra ataques.

Os resultados foram bem reveladores. Ficou claro que certas estratégias funcionavam melhor para os atacantes, especialmente quando eles tinham acesso a certos atributos do modelo.

#Experimentos e Resultados

#Conjuntos de Dados

Usamos vários conjuntos de dados para nossos experimentos, incluindo registros médicos e informações censitárias. Cada conjunto de dados tinha atributos específicos que miramos, como prever renda ou se alguém fuma.

#Configuração Experimental

Nas nossas tentativas, os clientes treinaram seus modelos usando um método popular de FL chamado FedAvg, e monitoramos quão eficazes eram nossos ataques.

#Resultados

Em múltiplos cenários, nossos ataques baseados em modelo superaram os ataques convencionais baseados em gradientes. Mesmo quando os atacantes tinham acesso a um modelo "oracle" (considerado o modelo ideal), nossos métodos ainda alcançaram maior precisão.

Em termos simples, se FL é como um jogo de xadrez, nossos novos métodos são os que fazem todos os movimentos certos enquanto os métodos antigos estão ocupados correndo atrás de peões.

#Impacto das Características dos Dados

Quando olhamos para as características dos dados, notamos algo interessante: dados mais únicos entre os clientes levaram a um melhor desempenho dos ataques. Em outras palavras, quanto mais diversificados os dados, mais fácil era para os atacantes conectarem os pontos.

Se todos os clientes têm dados similares, é como todo mundo contando a mesma piada em uma festa. Mas se cada cliente tem sua própria história engraçada, algumas piadas vão melhor, tornando mais fácil para os adversários inferirem informações sensíveis.

#Tamanho do Lote e Épocas Locais

Também examinamos como o tamanho dos lotes de dados e o número de etapas de treinamento local afetavam o sucesso dos ataques. Em alguns casos, lotes maiores levaram a uma maior vulnerabilidade, já que contribuíram para menos overfitting.

Era como fazer uma pizza gigante-embora possa parecer impressionante, ela pode ficar encharcada se não for manuseada corretamente.

#Medidas de Privacidade

Para oferecer algum nível de proteção contra esses ataques, consideramos usar privacidade diferencial. É um termo chique para adicionar ruído aos dados para mantê-los seguros. Embora esse método tenha seus pontos fortes, nossas descobertas mostram que nem sempre é o suficiente para impedir que nossos ataques tenham sucesso.

É como colocar uma fechadura na porta, mas esquecer de verificar se a janela está aberta o suficiente para alguém entrar.

#Conclusão

Ao finalizar nossas descobertas, destacamos algumas vulnerabilidades alarmantes no aprendizado federado quando se trata de tarefas de regressão. Nossos novos ataques de inference de atributo baseados em modelo provaram ser bastante eficazes em expor atributos sensíveis dos usuários.

Embora FL ofereça algum nível de privacidade, não é infalível. Esperamos que este trabalho encoraje pesquisadores e desenvolvedores a melhorar as estratégias para proteger melhor os dados dos usuários.

Então, da próxima vez que você pensar em compartilhar seus dados com um modelo, lembre-se: pode ter um vizinho curioso espiando por cima da cerca tentando descobrir seus segredos!