5分快3app平台星云Clustar论文解读《联邦学习下的安全矩阵分解

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  随着人工智能时代的到来,大数据是人工智能产业化中不可或缺的基石。然而,当当我门都目前正面临着数据隐私和数据孤岛这两方面的间题,这了AI智能产业化的发展。

  在数据隐私方面,重视数据隐私和安全已成为世界性的趋势,去年5月欧盟“数据隐私条例”(General Data Protection Regulation,PR)即是对人工智能传统的数据处理模式提出了新的挑战。再打上去人工智能训练时所须要的数据会涉及到某些某些领域,不同的公司之间,甚至是同一好2个 公司的不同部门之间数据无法流通,这就形成了一好2个 个“数据孤岛”。

  何如在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下,我就工智能系统不用能否更加高效、准确的共同使用每个人 的数据,是当前人工智能发展的一好2个 重要课题。联邦学习(Federated Learning)是某些新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出;此后,国际人工智能专家、微众银行首席人工智能官杨强教授的带领下首次提出了“联邦迁移学习”,并通过领衔联邦学习国际标准(IEEE标准)制定、开源自研联邦学习框架Federated AI Technology Enabler(简称FATE)等来推动联邦学习技术在行业中的落地。FATE是全球首个工业级别联邦学习框架,不能否让企业和机构在数据安全和数据隐私的前提下进行AI合作协议协议。哪些举措让联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和合作协议协议网络的基础。

  在本文中,星云Clustar团队提出了一好2个 名为FedMF的联邦学习下的安全矩阵分解框架,并使用真实的数据集进行测试,测试结果验证了FedMF的可行性。此外,星云Clustar的团队还讨论了FedMF在未来研究中应用的挑战。本文第一作者为科技大学计算机博士在读、星云Clustar算法工程师柴迪;大学助理教授、博士导师、星云Clustar首席AI科学家业(按姓氏拼音排序);第二作者为科技大学教授、星云Clustar创始人陈凯;第三作者为科技大学教授、微众银行首席人工智能官杨强。本文已发表在IJCAI 2019 Federated Machine Learning Workshop,IJCAI国际人工智能联合会议是全球人工智能领域最权威的学术会议。以下是由星云Clustar团队带来的《Secure Federated Matrix Factorization 》论文解读:

  本文围绕6个深度来讲述这篇论文,研究意义、先行概念、分布式矩阵分解、联邦矩阵分解、实验评估结果、下一步研究方向。

  以General Data Protection Regulation为代表,时候时候刚开始英文出台各类规章和法律条文,用来加强对隐私性数据的力度,学院机构以及工业企业也何如让时候时候刚开始英文关注隐私机器学习某些技术领域。目前推荐系统是一好2个 广受关注的研究课题,矩阵分解是常见的技术手段。然而,传统的矩阵分解推荐系统,会泄漏用户的评分信息、形状向量,不可能 当当我门都会我真是泄漏这某些信息不重要,何如让通过这某些信息,恶意者不能否进行inference attack,也某些某些从这某些信息推断用户的性别、年龄、住址,而后边的哪些信息都属于非常隐私的数据。

  目前针对這個间题,主要有2中处理方案:Obfuscation-based和Full-Homomorphic encryption-based。前者主要采用的土依据是通过将用户的原始偏好数据进行混淆后,再发送到中央服务器,以实现某些程度上的隐私。显而易见的是,某些方是因为 预测精度的损失。为了预测精度,Full-Homomorphic encryption-based土依据引入了一好2个 第三方的私密服务提供商,然而某些方增大系统实现难度,共這個似私密服务提供商的可靠性难以保障,一旦当当我门都与推荐服务节点处于不正当合作协议协议关系,那对用户来说,任何信息都毫无隐私可言。先行概念

  在正式介绍当当我门都的土依据前,首先须要了解一好2个 概念:Horizontal Federated Learning:用户的形状空间相同,然而用户群体不同。這個间题下,当当我门都一般,用户是诚实的,系统的目标是用户的隐私,免于受到诚实但好奇的服务器的。Homomorphic Encryption:某些仅享有数据处理权,但不具备数据访问权的土依据。换句话说,某些土依据允许任何第三方对不可能 加密过的数据进行运算,而必须能在运算前对数据进行解密。

  在矩阵分解推荐系统中,当当我门都通常会拿到一好2个 稀缺的用户评分矩阵 X,而当当我门都的任务是通过计算出user profile 矩阵U和item profile矩阵V,来将X中的空缺信息补全。一般来说,S(Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降)是用来处理矩阵分解的主流土依据。具体loss function和updating formula的定义如图所示。

  显而易见的,我你要用户的隐私,某些某些将服务器与用户的数据进行隔离,处理服务器对用户数据的直接访问,某些某些当当我门都希望用户不能否把我每个人 的数据保留在本地。基于此,当当我门都设计了一好2个 分布式的矩阵分解系统,在某些系统中,所有的评分数据都掌握在用户眼前 。一好2个 全局的item profile矩阵为所有用户提供一好2个 本地的update,共同用户不可能 把gradient传回给服务器,用来更新item profile。总结来说,服务器只会收到用户的gradient,不用收到用户的任何评分信息。某些某些看来,当当我门都的任务目标就实现了,何如让让当当我门都再思考一好2个 间题,传输gradient就真的能保障用户隐私几时?

  不可能 已知任意一好2个 连续step的gradients,已知user profile的更新公式,当当我门都不能否求得一好2个 多元高阶方程组7、8、9。求解某些方程组的过程比较僵化 ,当我门有无这里不对求解过程做这么 来越多描述,仅仅把结果展示在途中。在等式24中,u是唯一的未知量,何如让当当我门都已知u一定处于一好2个 实数解。当当我门都不能否利用某些迭代土依据(比如牛顿法)来求得一好2个 数值解。当当当我门都算出u,评分信息r就不能否利用等式25求解出来。总结来说,当当我门都时候证明了在矩阵分解场景下,gradient会泄漏用户的信息。这么 当当我门都又该为什么会么会在么在处理某些间题呢?联邦矩阵分解

  当当我门都的处理方案是对系统中加入homomorphic encryption,也某些某些联邦矩阵分解系统。假设用户和服务器不可能 实现了对密钥的生成和架构设计 ,其中服务器拥有公钥,用户拥有彼此相同的私钥,这么 整个系统就不能否分为一好2个 步骤:

  第一步,对参数进行初始化,参数包括item profile矩阵和user profile矩阵,与此共同服务器对item profile使用公钥进行加密;第二步,服务器提供加密后的item profile矩阵,供所有的用户来进行下载;第三步,用户进行本地的update,某些步中不能否拆分成若干个环节:用户首先下载加密后的item profile矩阵,并将其解密成一好2个 plaintext V,何如让用户会进行本地的update并计算gradient,最后用户会对gradient进行加密何如让将ciphertext发给服务器;接下来让当当我门都回到整体的架构,在第四步,服务器在接收到加密后的gradient时候,会根据附加的homomorphic encryption对item profile矩阵进行更新,请注意,服务器会提供给用户最新一次加密后的item profile用作下载,此时当当我门都就须要再一次回到第二步。整个系统通过重复第二、三、四步,会实现整个训练过程。

  一般来说,用户的评价信息由一好2个 系数矩阵右眼皮跳测吉凶组成,这也就是因为 一好2个 用户的评价我我真是常有限的。何如让,一好2个 不同的设置在当当我门都的系统中是implemented。某些好2个 设置会遵循系统的各个环节然而会在用户的上传环节由些许的不同。其中某些设置叫做fulltext,在某些设置中,用户会对所有的item有无上传gradient,当用户对某一好2个 item不做出评价时,gradient为0;另外某些设置叫做parttext,用户只会将评价后的item的gradient进行上传。这某些土依据有利有弊,parttext会泄漏哪些item是用户打过分的,共同在计算速率上表现更好,而fulltext不用泄漏用户的信息,何如让会须要更多的计算耗时。实验评估结果

  为了测试当当我门都设计的系统的可行性,当当我门都使用了一好2个 MovieLens上一好2个 真实的电影评分数据集,某些数据集包括了3000K个评分信息,由610个用户对972一好2个 电影的打分组成。某些数据集也被用于某些某些某些的矩阵分解研究工作中。在图中的参数配置下,表1显示了每次迭代过程中,使用parttext土依据和fulltext土依据的耗时(一次迭代,是指所有610名用户上传的gradient被用来更新一次item profile矩阵)。无论是parttext还是fulltext,当item数量有无某些某些时,这某些土依据的耗时都比较少,共同当当我门都不能否观察到,耗有无随着item数量的增加而增长。与fulltext相比,parttext会占用更少的时间,然而parttext会泄漏一要素信息。值得一提的是,parttext会比fulltext提升了20倍的速率。为了验证当当我门都的系统不任何准确度,当我门有无一好2个 小规模的数据集上做了一系列实验。当当我门都采用RMSE来作为度量指标,参考图4和表2,标准矩阵分解跟生邦矩阵分解的评估结果常相近的,区别缺陷0.3%。这么 小的区别是不可能 在联邦矩阵分解中,为了僵化 implementation,服务器会对itemvector进行更新,仅当所有的用户都上传了当当我门都的gradient。在一般的矩阵分解中,服务器会更新itemvector当任何用户提供了gradient。不可能 哪些设置都相同得话,评估结果就会完全一致。

  图2和3显示了随着item数量的变化,用户和服务器的更新时间的比例的变化。从图可见,约95%的时间用于了服务器的更新,这就是因为 不可能 当当我门都增加了服务器的算力,不可能 提升homomorphic encryption土依据,以降低密文计算的僵化 度,则计算速率会有显著提升。这某些某些当当我门都下一步要做的主要工作。

  最后,想和当当我门都介绍一下当当我门都未来研究工作的六个主要方向:更加有效的homomorphic encryption。如上文提到的,约95%的时间都花在服务器update上,其中计算主要用于密文。不可能 当当我门都不能否提升homomorphic encryption的速率,当当我门都的系统表现会大幅提升。在fulltext和parttext中。实验不可能 显示parttext比fulltext速率更高,何如让parttext会用户对哪些item进行了评分。某些信息,即使这么 确切的评分,不可能 依旧会泄漏用户信息[Yang et al., 2016]。或许当当我门都不能否要求用户上传更多的gradient,而不仅仅是评分后的items,何如让否完全的items,某些某些做不能否相比较fulltext增加系统速率,共同不用泄漏评分的item。更多安全定义。目前当当我门都用了经典的horizontal联邦学习安全定义,某些定义架设了参与方的诚实性,以及服务器的honest-but-curious。接下来当当我门都不能否去探索更具挑战的安全定义,比如何如去建立一好2个 安全的系统以应对honest-but-curious的服务器,共同有某些用户是恶意的,甚至有某些参与方会与server联合谋策。以上某些某些本篇论文的主要内容,感谢您的阅读。返回搜狐,查看更多