Дифференциальная конфиденциальность

Дифференциальная конфиденциальность - это система, позволяющая публично делиться информацией о наборе данных, описывая модели групп в этом наборе и скрывая информацию об отдельных людях. Она обеспечивает надежную математическую гарантию конфиденциальности, позволяя извлекать полезные сведения из конфиденциальных данных, не нарушая при этом конфиденциальность отдельных лиц. Основная идея заключается в том, что результат любого анализа должен быть практически одинаковым, независимо от того, включены ли в него данные одного человека или нет. Эта техника является краеугольным камнем этичного развития ИИ и ответственной работы с данными.

Как работает дифференциальная конфиденциальность

Дифференциальная конфиденциальность работает за счет введения тщательно выверенного количества "статистического шума" в набор данных или результаты запроса. Этот шум достаточно велик, чтобы скрыть вклад каждого отдельного человека, что делает невозможным обратное извлечение его личной информации из результатов. В то же время шум достаточно мал, чтобы не оказывать существенного влияния на совокупную статистику, позволяя аналитикам и моделям машинного обучения выявлять значимые закономерности.

Уровень конфиденциальности регулируется параметром, называемым эпсилон (ε). Меньший эпсилон означает, что добавляется больше шума, обеспечивая большую конфиденциальность, но потенциально снижая точность данных. Это создает фундаментальный "компромисс между приватностью и полезностью", который организации должны балансировать, исходя из своих конкретных потребностей и чувствительности данных.

Применение в реальном мире

Дифференциальная конфиденциальность - это не просто теоретическая концепция, она используется крупнейшими технологическими компаниями для защиты пользовательских данных и улучшения качества своих услуг.

• Статистика использования Apple iOS и macOS: Apple использует дифференциальную конфиденциальность для сбора данных с миллионов устройств, чтобы понять поведение пользователей. Это позволяет определять популярные эмодзи, улучшать предложения QuickType и находить распространенные ошибки без доступа к конкретным данным пользователя.
• Умные предложения Google: Для обучения моделей таких функций, как "умные ответы" в Gmail, Google использует дифференцированные частные методы. Модель изучает общие шаблоны ответов на основе огромного массива данных электронных писем, но не может запоминать или предлагать конфиденциальную личную информацию из писем отдельного пользователя.

Дифференциальная конфиденциальность по сравнению со смежными понятиями

Важно отличать дифференциальную конфиденциальность от других связанных с ней терминов.

• Конфиденциальность данных и дифференцированная конфиденциальность: Конфиденциальность данных - это широкая область, касающаяся правил и прав при работе с личной информацией. Дифференцированная конфиденциальность - это конкретный технический метод, используемый для реализации и обеспечения соблюдения принципов конфиденциальности данных.
• Безопасность данных и дифференцированная конфиденциальность: Безопасность данных подразумевает защиту данных от несанкционированного доступа, например с помощью шифрования или брандмауэров. Дифференциальная конфиденциальность защищает частную жизнь человека даже от законных аналитиков данных, гарантируя, что его личная информация не может быть идентифицирована в наборе данных.
• Федеративное обучение против дифференциальной конфиденциальности: Федеративное обучение - это метод обучения, при котором модель обучается на децентрализованных устройствах, при этом исходные данные никогда не покидают устройство. Хотя это и повышает уровень конфиденциальности, но не дает таких же математических гарантий, как дифференциальная конфиденциальность. Эти два метода часто используются вместе для еще большей защиты конфиденциальности.

Преимущества и проблемы

Реализация дифференциальной конфиденциальности дает значительные преимущества, но также сопряжена с определенными трудностями.

Преимущества:

• Обеспечиваемая конфиденциальность: Обеспечивает количественную и математически доказуемую гарантию конфиденциальности.
• Обеспечивает совместное использование данных: Позволяет проводить ценный анализ и совместную работу с конфиденциальными наборами данных, которые в противном случае были бы ограничены.
• Укрепляет доверие: Демонстрирует приверженность конфиденциальности пользователей, что крайне важно для создания надежных систем искусственного интеллекта.

Задачи:

• Компромисс между конфиденциальностью и полезностью: более высокие уровни конфиденциальности (более низкий эпсилон) могут снизить полезность и точность результатов. Нахождение правильного баланса является ключевой задачей при обучении моделей.
• Нагрузка на вычислительные ресурсы: Добавление шума и управление бюджетом конфиденциальности может увеличить необходимые вычислительные ресурсы, особенно для сложных моделей глубокого обучения.
• Сложность реализации: Правильная реализация ПР требует специальных знаний и опыта, чтобы избежать типичных ошибок, которые могут ослабить ее гарантии.
• Влияние на справедливость: При неаккуратном применении добавленный шум может непропорционально сильно повлиять на недопредставленные группы в наборе данных, что может усугубить предвзятость алгоритмов.

Инструменты и ресурсы

Несколько проектов с открытым исходным кодом помогают разработчикам внедрить Differential Privacy в свои конвейеры MLOps.

• OpenDP: Проект Гарварда и Microsoft, ориентированный на сообщество и направленный на создание надежных инструментов DP с открытым исходным кодом.
• TensorFlow Privacy: Библиотека от Google для обучения моделей TensorFlow с дифференциальной конфиденциальностью.
• Opacus: библиотека от Meta AI для обучения моделей PyTorch с помощью Differential Privacy с минимальными изменениями кода.
• NIST Collaboration Space: Национальный институт стандартов и технологий предоставляет ресурсы и рекомендации по разработке конфиденциальности.