Федеративное обучение — это метод обучения моделей машинного обучения на данных, распределенных по нескольким устройствам, без совместного использования данных с центральным сервером. Устройства могут быть любыми: от смартфонов до датчиков, встроенных в транспортные средства или промышленное оборудование.
Подход к федеративному обучению был впервые предложен Google в 2016 году и с тех пор был принят рядом других компаний, включая Microsoft, Amazon и Facebook.
Федеративное обучение имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными подходами к централизованному машинному обучению. Во-первых, он позволяет проводить обучение на данных, распределенных по нескольким устройствам, что может быть полезно, когда данные являются конфиденциальными или конфиденциальными. Во-вторых, это может привести к повышению производительности модели за счет увеличения объема данных, доступных для обучения. Наконец, он может быть более эффективным, чем традиционные подходы, поскольку обучение можно проводить параллельно на нескольких устройствах.
Несмотря на эти преимущества, федеративное обучение не лишено проблем. Одна из основных проблем заключается в том, что модели федеративного обучения могут подвергаться атакам на конфиденциальность. При атаке на конфиденциальность злоумышленник пытается вывести конфиденциальную информацию о человеке из модели, обученной на федеративных данных.
Было предложено несколько методов защиты от атак на конфиденциальность, но волшебной палочки так и не нашли. В целом, компромисс между конфиденциальностью и производительностью остается открытым вопросом для систем федеративного обучения.
Был предложен ряд методов для снижения угрозы атак на конфиденциальность федеративных систем обучения. Один из подходов заключается в использовании гомоморфного шифрования, которое позволяет выполнять вычисления с данными без их расшифровки. Однако этот подход требует больших вычислительных ресурсов и, следовательно, может оказаться непрактичным для многих приложений.
Другой подход заключается в использовании безопасных многосторонних вычислений (MPC). Это позволяет нескольким сторонам совместно вычислять функцию над своими данными, не раскрывая свои входные данные друг другу. Однако MPC также требует больших вычислительных ресурсов и может быть нецелесообразным для многих приложений.
Третий подход заключается в использовании дифференциально-приватных алгоритмов, которые добавляют шум к данным для защиты конфиденциальности. Однако такой подход может ухудшить качество результатов.
Четвертый подход заключается в использовании федеративного обучения с локальными моделями, которые обучают модели на отдельных устройствах, а затем объединяют результаты. Этот подход может защитить конфиденциальность, сохраняя данные на отдельных устройствах и обмениваясь только параметрами модели. Однако может быть сложно обучить эффективные локальные модели, а при совместном использовании параметров модели могут возникать накладные расходы на связь.
Пятый подход заключается в использовании федеративного обучения с централизованными моделями, которые обучают модели на центральном сервере с использованием данных с отдельных устройств. Этот подход может защитить конфиденциальность, сохраняя данные на отдельных устройствах и обмениваясь только параметрами модели. Однако обучение эффективных централизованных моделей может быть затруднено, а обмен параметрами модели может привести к накладным расходам на связь.
