前沿技術(shù)|聯(lián)邦學(xué)習(xí)入門筆記
數(shù)據(jù)孤島正阻礙著訓(xùn)練人工智能模型所必須的大數(shù)據(jù)的使用，同時為了確保用戶隱私和數(shù)據(jù)安全，各組織間交換模型信息的過程將會被精心地設(shè)計，使得沒有組織能夠猜測到其他任何組織的隱私數(shù)據(jù)內(nèi)容。
一種可行的方法是由每一個擁有數(shù)據(jù)源的組織訓(xùn)練一個模型，之后讓各個組織在各自的模型上彼此交流溝通，最終通過模型聚合得到一個全局模型。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種具有以下特征的用來建立機器學(xué)習(xí)模型的算法框架：
多方參與：有兩個或以上的聯(lián)邦學(xué)習(xí)參與方協(xié)作構(gòu)建一個共享的機器學(xué)習(xí)模型。每一個參與方都擁有若干能夠用來訓(xùn)練模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
本地計算：在聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，每一個參與方擁有的數(shù)據(jù)都不會離開該參與方，即數(shù)據(jù)不離開數(shù)據(jù)擁有者。
加密消息：聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型相關(guān)的信息能夠以加密方式在各方之間進行傳輸和交換，并且需要保證任何一個參與方都不能推測出其他方的原始數(shù)據(jù)。
聯(lián)邦性能：聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的性能要能夠充分逼近理想模型（是指通過將所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中在一起并訓(xùn)練獲得的機器學(xué)習(xí)模型）的性能。
值得注意的是，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的性能允許比數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練模型的性能稍差，對于聯(lián)邦學(xué)習(xí)，確保用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護比模型性能更有價值。
如果使用安全的聯(lián)邦學(xué)習(xí)在分布式數(shù)據(jù)源上構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，這個模型在未來數(shù)據(jù)上的性能近似于把所有數(shù)據(jù)集中到一個地方訓(xùn)練所得到的模型的性能。
協(xié)調(diào)方是一臺聚合服務(wù)器，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中負責(zé)模型參數(shù)的“分發(fā)”和“聚合”。在這種模式下，參與方的原始數(shù)據(jù)永遠不會離開自己。
C/S架構(gòu)
P2P架構(gòu)
聯(lián)邦學(xué)習(xí)的優(yōu)點：
保護用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。
允許若干參與方協(xié)同訓(xùn)練一個機器學(xué)習(xí)模型，使得各參與方獲得一個優(yōu)于自己訓(xùn)練的模型。
有效解決“數(shù)據(jù)孤島”問題，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，如檢測多方借貸風(fēng)險、醫(yī)療健康診斷等。
商業(yè)潛力巨大，3-5年內(nèi)進入行業(yè)藍海。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)：
系統(tǒng)開銷大，加密和解密消耗大多數(shù)計算資源。
參與方數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)分布不均，造成聯(lián)邦訓(xùn)練模型與實際情況存在較大偏差。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)的參與方與協(xié)調(diào)方地理位置分散，難以被認證身份，系統(tǒng)容易遭到惡意攻擊，破環(huán)聯(lián)邦模型的可用性。
參與方協(xié)同訓(xùn)練的激勵策略存在公平性問題。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)的知識組成：
機器學(xué)習(xí)
分布式計算
密碼學(xué)與網(wǎng)絡(luò)安全
區(qū)塊鏈共識機制
隱私保護數(shù)據(jù)挖掘
同態(tài)加密
差分隱私
多方安全計算
博弈論與經(jīng)濟學(xué)原理
數(shù)據(jù)安全相關(guān)法律
舉例：業(yè)務(wù)規(guī)模相似的兩個不同地區(qū)的電信運營商，各自持有當(dāng)?shù)氐挠脩魯?shù)據(jù)，因為其分布在不同的區(qū)域，所以用戶重疊較少，但是由于業(yè)務(wù)相似，因此特征空間的重疊區(qū)域較大。
縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)
縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用場景為用戶特征部分重疊較少，但是用戶樣本部分重疊較多。簡單來說，縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)根據(jù)特征維度進行切分，是一種基于特征維度的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方式。
舉例：公司A作為數(shù)據(jù)提供方，擁有大量用戶的行為特征和部分信貸數(shù)據(jù)；信貸公司擁有大量的用戶信貸數(shù)據(jù)。現(xiàn)在對公司A數(shù)據(jù)和信貸公司數(shù)據(jù)中同一批用戶進行聯(lián)邦建模，就屬于縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)。
聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)
聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用場景為用戶特征部分和用戶樣本部分重疊均較少。
舉例：假設(shè)現(xiàn)在有中國某銀行的數(shù)據(jù)集和美國某外賣公司的數(shù)據(jù)集，因為在不同的國家，所以用戶的交叉很少。因為銀行業(yè)務(wù)和外賣公司業(yè)務(wù)相差很大，所以用戶特征的交叉也很少。如果用戶需要進行有效的聯(lián)邦建模，就需要借助遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，解決單邊數(shù)據(jù)缺乏或者標簽少的問題，從而更有效地進行聯(lián)邦模型訓(xùn)練。
內(nèi)容來源：開放隱私計算公眾號
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