Defendendo o Aprendizado Federado contra Ataques

No mundo de hoje, os negócios muitas vezes precisam colaborar sem compartilhar dados sensíveis. O Aprendizado Federado permite que diferentes clientes treinem um modelo de machine learning compartilhado sem expor seus dados locais. No entanto, essa abordagem descentralizada tem vulnerabilidades, especialmente a Ataques que tentam sabotar o processo de treinamento. Esses ataques podem vir de atores mal-intencionados imitando clientes legítimos e enviando Atualizações prejudiciais para o modelo.

Tradicionalmente, os mecanismos de defesa se concentravam em analisar as mudanças nos parâmetros do modelo para identificar atualizações nocivas. No entanto, esses métodos muitas vezes não conseguem capturar precisamente as diferentes maneiras como os modelos se comportam e interagem com os dados. Como resultado, eles podem ter dificuldade em reconhecer atividades maliciosas de forma eficiente.

Este artigo apresenta uma nova forma de se defender contra esses ataques no aprendizado federado. Em vez de depender apenas dos parâmetros do modelo, focamos nos "resultados intermediários", que são os resultados gerados pelo modelo em várias etapas de processamento de entradas. Nossa abordagem visa distinguir melhor entre clientes confiáveis e prejudiciais comparando como diferentes modelos produzem saídas.

#O Básico do Aprendizado Federado

O aprendizado federado é um método onde vários participantes contribuem para a criação de um modelo global de machine learning sem compartilhar seus conjuntos de dados locais. Os clientes enviam apenas atualizações que refletem como seus modelos locais mudaram durante o treinamento. O servidor central coleta essas atualizações, as agrega e usa a média para formar um novo modelo global.

Esse processo mantém os dados individuais seguros, mas também cria riscos. Se um cliente não for confiável, ele pode enviar atualizações enganosas que podem impactar negativamente o desempenho do modelo global.

#Como Funcionam os Ataques

Existem principalmente dois tipos de ataques: não direcionados e direcionados. Ataques não direcionados visam interromper o desempenho geral do modelo. Em contraste, ataques direcionados são projetados para fazer o modelo se comportar de uma maneira específica, geralmente para explorar vulnerabilidades para ganho pessoal. Por exemplo, atacantes podem manipular as previsões do modelo para favorecer um certo resultado.

#Cenários de Ataque

Os ataques podem variar em sofisticação. Em alguns casos, os atacantes podem não ter informações sobre outros clientes, enquanto em outros, eles podem ter uma visão parcial ou total dos dados e atualizações dos clientes benignos. Essa diferença pode afetar a eficácia do ataque.

1. Ataque Não Onisciente: Os atacantes não sabem nada sobre os outros clientes e lançam seu ataque sem conhecimento interno.
2. Ataque Onisciente: Aqui, os atacantes têm informações parciais, permitindo que otimizem suas atualizações maliciosas com base nas informações obtidas de clientes benignos.
3. Ataque Adaptativo: Nesse cenário, os atacantes estão cientes das defesas em vigor e ajustarão seus métodos para contorná-las.

#Estratégias de Defesa Atuais

Muitas estratégias existentes se concentram em examinar atualizações locais na forma numérica, tratando as atualizações do modelo como vetores. Elas buscam anomalias nessas atualizações para filtrar atividades maliciosas. Abordagens comuns incluem:

• Krum: Um método que identifica clientes maliciosos com base na distância de suas atualizações em relação às outras.
• Média Truncada: Substitui atualizações médias por um método mais robusto que exclui valores extremos.
• Mediana: Outra abordagem estatística que foca no valor central para mitigar o efeito de outliers.

Enquanto essas defesas podem ser um pouco eficazes, elas têm limitações. Muitas vezes, têm dificuldades em cenários onde os dados estão desbalanceados ou os clientes têm condições de treinamento muito variadas. Em algumas situações, clientes benignos podem ser classificados erroneamente como maliciosos devido a essas inconsistências.

#Inconsistências Funcionais e Estruturais

Duas questões principais estão presentes nos métodos de defesa atuais: inconsistência funcional e inconsistência estrutural.

• Inconsistência Funcional: Esse problema surge quando as atualizações não refletem as verdadeiras mudanças em como o modelo processa as entradas. Por exemplo, dois modelos podem ter parâmetros diferentes, mas produzir as mesmas saídas para as mesmas entradas. Isso pode enganar as defesas, fazendo-as identificar um cliente benigno como malicioso.

• Inconsistência Estrutural: Os modelos podem ter arquiteturas e complexidades diferentes, o que significa que suas atualizações podem ter escalas diferentes. Quando todas as atualizações são combinadas em um único vetor, diferenças estruturais cruciais podem ser negligenciadas, levando a mais discrepâncias na avaliação.

#Uma Abordagem Melhor: Usando Resultados Intermediários

A defesa proposta, chamada FedMID, muda o foco dos parâmetros do modelo para os resultados intermediários gerados pelos modelos durante o processamento. Ao comparar esses resultados, podemos obter insights sobre os comportamentos funcionais dos modelos, que fornecem uma medida mais precisa de quão confiável é um cliente.

#Como Funciona

1. Coleta de Resultados Intermediários: Em vez de depender dos dados dos clientes locais, nosso método usa conjuntos de dados sintéticos. Isso evita problemas de privacidade, enquanto ainda nos permite obter resultados intermediários dos modelos.

2. Comparação de Resultados: Medindo as diferenças entre os resultados intermediários de clientes benignos e potencialmente maliciosos, podemos avaliar quão semelhantes os modelos são. Isso nos fornece uma imagem mais clara de seus mapeamentos funcionais.

3. Pontuação de Normalidade: Clientes cujos resultados intermediários diferem significativamente da maioria são sinalizados como suspeitos. Calculamos pontuações de normalidade que ajudam a identificar quais atualizações devem ser confiáveis com base nessas comparações.

4. Agregação Ajustada: Por fim, agregamos as atualizações, pesando as contribuições com base nas pontuações de normalidade. As contribuições de clientes maliciosos serão reduzidas, enquanto as de clientes confiáveis manterão seu impacto total.

#Avaliação e Resultados

Nossa abordagem foi testada em vários cenários usando diferentes conjuntos de dados, como CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN e TinyImageNet. O desempenho do nosso método mostrou uma melhoria significativa em relação aos métodos tradicionais baseados em parâmetros, especialmente em condições desafiadoras, como:

• Não-IID (os dados não estão distribuídos de forma idêntica entre os clientes)
• Vários números de épocas de treinamento local
• Diferentes arquiteturas de modelos

#Análise de Cenários

1. Não-IID: Os resultados indicam que nosso método mantém desempenho estável mesmo quando os clientes têm distribuições de dados desiguais.

2. Épocas Locais: O desempenho permanece consistente quando o número de épocas de treinamento no nível do cliente varia.

3. Ataques Adaptativos: Mesmo quando enfrentando os atacantes mais sofisticados que estão cientes de nossa defesa, nosso método ainda filtra eficazmente as atualizações maliciosas.

#Conclusões

Em resumo, o FedMID representa um avanço significativo na defesa de sistemas de aprendizado federado contra ataques de envenenamento. Ao mudar o foco das defesas tradicionais baseadas em parâmetros para o comportamento de um modelo refletido em resultados intermediários, podemos construir um ambiente de aprendizado federado mais resiliente.

Essa abordagem promete aumentar a segurança e a confiabilidade de colaborações em áreas sensíveis a dados, como saúde, finanças e tecnologia autônoma, onde a integridade dos modelos de machine learning é crucial. O trabalho futuro envolverá o refinamento desses métodos e a garantia de que eles possam se adaptar a ameaças emergentes em um cenário em constante evolução.

À medida que o aprendizado federado continua ganhando força, ter defesas robustas se tornará cada vez mais importante, tornando estratégias como o FedMID essenciais para garantir segurança e confiança entre os participantes.