Pembelajaran Mesin Privasi-Memelihara dengan Python

Perlindungan privasi telah menjadi isu teras dalam pembelajaran mesin, terutamanya apabila memproses data sensitif, pemaju perlu mengambil kira privasi dan prestasi dalam latihan model. Python menyediakan pelbagai alat dan kaedah untuk mencapai perlindungan privasi, terutamanya termasuk kaedah berikut: 1. Gunakan privasi pembezaan (seperti OPACUS) untuk menambah bunyi untuk latihan model untuk mencegah kebocoran data; 2. Gunakan pembelajaran bersekutu (seperti pysyft, TFF) untuk memastikan data parameter model tempatan dan berkongsi hanya parameter; 3. Melaksanakan teknologi desensitisasi dan penyulitan dalam peringkat pra -pemprosesan data, seperti data tanpa nama, penyebaran dan penghantaran HTTPS; 4. Gunakan rantai alat matang (seperti Perpustakaan Privasi Berbeza IBM, Privasi Tensor) untuk membantu perlindungan privasi. Walaupun rantaian alat menjadi semakin sempurna, butiran perlu diberi perhatian dari segi tetapan belanjawan privasi, pengedaran pelanggan, kecekapan komunikasi, dan lain-lain. Adalah disyorkan untuk menjalankan ujian berskala kecil untuk mengimbangi prestasi model dan kesan perlindungan privasi.

Apabila berurusan dengan projek pembelajaran mesin, perlindungan privasi tidak lagi menjadi ciri tambahan, tetapi salah satu isu teras yang mesti dipertimbangkan. Terutama apabila memproses data pengguna, rekod perubatan atau maklumat kewangan, bagaimana untuk melindungi privasi data sementara model latihan adalah satu cabaran yang harus dihadapi oleh pemaju dan penyelidik. Sebagai bahasa pembangunan pembelajaran mesin arus perdana, Python menyediakan pelbagai alat dan kerangka untuk mencapai perlindungan privasi. Mari kita bercakap tentang bagaimana untuk melakukannya dari beberapa perspektif praktikal.

Privasi pembezaan adalah asas

Privasi pembezaan adalah kaedah perlindungan privasi yang ketat secara matematik. Idea terasnya ialah tidak kira sama ada sampel muncul dalam set latihan, hasil output model tidak sepatutnya berbeza. Ini boleh menghalang penyerang daripada mengeluarkan sekeping data tertentu melalui output model.

Pelaksanaan yang paling biasa di Python adalah menggunakan OPACUS (dibangunkan oleh Facebook) untuk menambah sokongan latihan privasi yang berbeza kepada model PyTorch. Anda hanya perlu membuat sedikit pengubahsuaian kepada proses latihan untuk menambah bunyi ke kemas kini model untuk melindungi data individu.

Langkah asas untuk menggunakan OPACUS:

• Perpustakaan Pemasangan: pip install opacus
• Membungkus model anda menjadi model yang menyokong privasi pembezaan
• Gunakan PrivacyEngine untuk mendaftarkan pengoptimum
• Menyediakan belanjawan privasi (Epsilon dan Delta)

Walaupun privasi pembezaan akan membawa kerugian prestasi tertentu, jika senario aplikasi anda memerlukan keperluan privasi yang tinggi, seperti penjagaan perubatan atau kewangan, langkah ini bernilai melabur.

Pembelajaran Bersekutu menjadikan data tidak berpusat

Pembelajaran Bersekutu adalah kaedah pembelajaran mesin yang diedarkan, dan terasnya adalah "data tetap parameter tempatan dan model dikongsi." Ini boleh mengelakkan penyimpanan data pengguna berpusat dan mengurangkan risiko kebocoran privasi.

Di Python, pembelajaran persekutuan boleh dilaksanakan menggunakan Pysyft atau Tensorflow Federated (TFF) . Pysyft amat sesuai untuk pengguna pytorch, yang melindungi privasi data melalui mekanisme pelaksanaan dan penyulitan jauh.

Proses asas pembelajaran persekutuan:

• Setiap pelanggan melatih model secara tempatan
• Model tempatan dikemas kini dan dihantar ke pelayan
• Pelayan mengagregatkan kemas kini ini untuk menghasilkan model global baru
• Model baru dihantar kepada pelanggan untuk meneruskan latihan seterusnya

Kaedah ini sangat sesuai untuk telefon bimbit, peranti IoT dan senario lain. Sebagai contoh, Google menggunakannya untuk membuat ramalan input gboard, yang bukan sahaja meningkatkan kesan model, tetapi juga tidak mengumpul rekod input pengguna.

Data Desensitisasi dan Teknologi Penyulitan adalah pautan utama

Dalam penggunaan sebenar, sebagai tambahan kepada perlindungan privasi di peringkat latihan, peringkat preprocessing data tidak boleh diabaikan. Amalan biasa termasuk:

• Data tanpa nama : Keluarkan atau ganti medan identiti (seperti nama, nombor ID)
• Pengumuman data : Sebagai contoh, tukar nilai tepat umur kepada kumpulan umur
• Penghantaran yang disulitkan : Gunakan HTTPS, TLS dan protokol lain untuk memastikan data tidak akan dicuri semasa penghantaran rangkaian

Di Python, anda boleh menggunakan perpustakaan Faker untuk menghasilkan data simulasi untuk ujian, atau anda boleh menggunakan kriptografi atau Pynacl untuk melaksanakan penyulitan data.

Satu perkara yang mudah diabaikan ialah walaupun data itu disahpepijat, adalah mungkin untuk mengenal pasti semula individu dengan menggabungkan pelbagai bidang. Oleh itu, apabila memproses data, memberi perhatian khusus kepada korelasi antara bidang untuk mengelakkan "deidentification" menjadi "pseudo-anonim".

Rantaian alat menjadi semakin matang, tetapi butirannya mudah terjebak

Sekarang komuniti Python mempunyai banyak alat alat yang matang di sekitar perlindungan privasi, seperti:

• Pysyft : Menyokong pembelajaran bersekutu dan mengamankan pengkomputeran berbilang pihak
• Opacus : Fokus pada Latihan Privasi Berbeza
• Perpustakaan Privasi Berbeza IBM : Menyediakan Pelaksanaan Algoritma Privasi Berbeza
• Privasi Tensor : Untuk pengiraan belanjawan privasi dan penilaian model

Walau bagaimanapun, alat ini masih akan menghadapi banyak masalah dalam penggunaan sebenar, seperti:

• Tetapan belanjawan privasi yang tidak masuk akal membawa kepada kesan model yang lemah
• Pengagihan pelanggan yang tidak sekata dalam pembelajaran bersekutu mempengaruhi penumpuan model
• Overhead komunikasi dalam pengkomputeran berbilang pihak mempengaruhi kecekapan

Adalah disyorkan untuk melakukan ujian berskala kecil sebelum digunakan untuk memahami kesan setiap parameter pada prestasi model dan perlindungan privasi.

Pada dasarnya itu sahaja. Pembelajaran Mesin Perlindungan Privasi bukan teknologi hitam, tetapi ia memerlukan perdagangan antara prestasi model dan privasi. Terdapat banyak alat untuk ini di Python. Kuncinya adalah untuk memahami prinsip -prinsip, memilih kaedah yang betul, dan jangan kehilangan perangkap secara terperinci.

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran Mesin Privasi-Memelihara dengan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!