Brave Protocol: Melhorando a Privacidade no Aprendizado Federado

Nos últimos anos, o campo de aprendizado de máquina viu um aumento em métodos que permitem que várias partes colaborem sem compartilhar seus dados privados. Essa abordagem é conhecida como Aprendizado Federado (FL). No FL, os participantes podem aprender um modelo compartilhado enquanto mantêm seus dados seguros. Contudo, métodos tradicionais costumam depender de um servidor central para gerenciar esse processo, o que pode ser um ponto único de falha.

Para resolver esse problema, o aprendizado federado peer-to-peer (P2P) surgiu. No P2P FL, não há um servidor central. Em vez disso, os participantes interagem diretamente uns com os outros para melhorar o modelo compartilhado. Essa estrutura traz algumas vantagens, como reduzir riscos relacionados a falhas de servidor e permitir uso em aplicações descentralizadas, como redes de transporte ou dispositivos inteligentes.

Apesar desses benefícios, o P2P FL enfrenta desafios de dois tipos de participantes potencialmente prejudiciais: indivíduos honestos, mas curiosos, e participantes bizantinos. Indivíduos honestos, mas curiosos não atrapalham o processo, mas podem tentar descobrir dados privados de outros. Participantes bizantinos, por outro lado, podem enviar informações enganosas ou corrompidas para minar o processo de aprendizado.

Há uma necessidade de métodos de P2P FL que possam proteger contra essas ameaças enquanto garantem Privacidade. Neste artigo, apresentamos um protocolo chamado Brave, que tem como objetivo fornecer tanto privacidade quanto proteção contra adversários bizantinos em um ambiente de P2P FL.

#A Importância da Privacidade no Aprendizado Federado

A privacidade é uma preocupação grande em qualquer cenário colaborativo, especialmente quando dados sensíveis estão envolvidos. À medida que os participantes compartilham informações para treinar um modelo, há o risco de que outros possam inferir detalhes sobre seus dados privados. Isso pode acontecer mesmo sem intenção maliciosa, já que participantes honestos, mas curiosos, podem tentar deduzir informações com base nas atualizações do modelo compartilhado.

Para proteger a privacidade, é essencial adotar técnicas robustas. Um método comum é aplicar modelos de computação segura que impeçam os participantes de acessarem os dados brutos uns dos outros. Outra abordagem poderia envolver adicionar ruído aos dados compartilhados para mascarar informações sensíveis. O objetivo dessas medidas de privacidade é garantir que, mesmo que alguém tente explorar as informações compartilhadas, não conseguirá descobrir nenhum detalhe privado.

#O Desafio dos Participantes Bizantinos

Participantes bizantinos representam um tipo diferente de desafio. Esses indivíduos tentam intencionalmente interromper o processo de aprendizado, dando atualizações incorretas ou enganosas ao modelo compartilhado. Eles podem enviar informações inconsistentes para diferentes participantes ou reter suas contribuições completamente. Se não forem tratados, comportamentos bizantinos podem degradar severamente o desempenho do modelo ou até fazer com que todo o processo de aprendizado falhe.

Para combater tais ações maliciosas, é vital ter mecanismos que possam identificar e excluir entradas defeituosas do processo de aprendizado. Métodos atuais para lidar com participantes bizantinos geralmente envolvem agregar atualizações de modelo de forma que entradas prejudiciais sejam minimizadas ou eliminadas.

#Apresentando o Brave

Apresentamos o Brave, um protocolo inovador projetado para aprendizado federado P2P que aborda tanto preocupações de privacidade quanto ameaças bizantinas. O protocolo consiste em quatro etapas principais: Compromisso, Comparação Preservando a Privacidade, Ordenação e Corte, e Agregação e Verificação.

#Etapa 1: Compromisso

Na etapa de Compromisso, cada participante atualiza seu modelo local com base em seus próprios dados. Após a atualização, eles criam um compromisso. Esse compromisso funciona como uma caixa lacrada contendo o valor do modelo local, garantindo que não possa ser alterado depois. Ao transmitir esse compromisso para todos os participantes, eles compartilham provas de seu modelo local sem revelar seus detalhes exatos. Esse método preserva a privacidade, já que os valores reais permanecem ocultos.

#Etapa 2: Comparação Preservando a Privacidade

Em seguida, na etapa de Comparação Preservando a Privacidade, os participantes comparam seus modelos locais entre si. Para fazer isso enquanto mantêm seus modelos privados, eles mascaram os valores usando números aleatórios durante o processo de comparação. Assim, os participantes podem estabelecer relações entre seus modelos sem expor seus verdadeiros valores. Cada participante saberá apenas como seu modelo se classifica em relação aos outros, preservando a integridade dos dados.

#Etapa 3: Ordenação e Corte

Na etapa de Ordenação e Corte, os participantes coletam as relações estabelecidas na etapa anterior. Eles contam quantas vezes cada relação aparece e aceitam apenas aquelas que são apoiadas por um número suficiente de participantes. Depois disso, eles organizam os modelos em uma ordem específica e removem os valores extremos-tanto os mais altos quanto os mais baixos-considerando-os potencialmente influenciados por participantes bizantinos.

#Etapa 4: Agregação e Verificação

Finalmente, na etapa de Agregação e Verificação, os participantes agregam os modelos restantes para calcular o modelo global. Eles usam os Compromissos da primeira etapa para verificar a autenticidade das atualizações. Se os dados coletados não corresponderem aos compromissos esperados, os participantes correspondentes podem ser sinalizados como bizantinos.

#Avaliando o Brave

Nós avaliamos a eficácia do protocolo Brave através de experimentos práticos usando dois conjuntos de dados bem conhecidos: CIFAR10 e MNIST. Nesses experimentos, o Brave demonstrou uma resiliência impressionante contra várias estratégias adversariais.

#Experimentos no CIFAR10 e MNIST

O conjunto de dados CIFAR10 contém imagens em dez classes, enquanto o conjunto de dados MNIST consiste em dígitos manuscritos, também abrangendo dez classes. Cada entidade participante recebeu um número fixo de imagens para trabalhar. Durante o treinamento, eles atualizaram seus modelos locais com base em seus conjuntos de dados e compartilharam compromissos entre si.

Em uma série de experimentos, os participantes enfrentaram várias estratégias de ataque bizantino, como ataques de troca de rótulos, onde atacantes usam rótulos enganosos para seus dados, ataques de troca de sinais que alteram os sinais dos parâmetros do modelo, e ataques gaussianos que acrescentam ruído aos modelos. O Brave mostrou que podia manter alta precisão de classificação mesmo na presença dessas táticas adversariais.

#Comparando o Brave com Outros Métodos

O Brave também foi comparado com um método base de P2P FL que não utilizava nenhuma estratégia de privacidade ou resistência a bizantinos. Os resultados indicaram que o Brave produziu consistentemente modelos com precisões de classificação que estavam próximas daquelas alcançadas sem adversários presentes. Isso demonstrou a eficácia do Brave em manter o desempenho mesmo sob ameaças potenciais.

#Análise de Sensibilidade

Para avaliar melhor o Brave, exploramos como a variação no número de participantes e na proporção de adversários bizantinos afetava o desempenho. Os resultados mostraram que, à medida que o número de participantes aumentava, a precisão da classificação melhorava, já que havia mais dados disponíveis para treinamento. Por outro lado, um aumento nos participantes bizantinos levou a uma queda gradual na precisão, reforçando a necessidade de estratégias resilientes como as do Brave.

#Conclusão e Trabalho Futuro

Em resumo, o Brave é um avanço significativo para lidar com os desafios simultâneos de privacidade e resistência a bizantinos no aprendizado federado P2P. Ao desenvolver um protocolo de múltiplas etapas que garante privacidade teórica da informação e protege contra participantes maliciosos, o Brave abre caminho para um treinamento colaborativo de modelos mais seguro.

Pesquisas futuras se concentrarão em refinar o Brave para reduzir a complexidade e melhorar a eficiência. Além disso, pretendemos abordar o impacto de atrasos na comunicação que podem surgir quando os participantes compartilham informações. Fazendo isso, esperamos aumentar a eficácia geral do aprendizado federado P2P em aplicações práticas.

O Brave representa um avanço importante no aprendizado de máquina, demonstrando que é possível alcançar tanto uma forte privacidade quanto resiliência contra ataques adversariais, garantindo que abordagens colaborativas possam ser seguras e eficazes em cenários do mundo real.