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01 什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種帶有隱私保護(hù)、安全加密技術(shù)的分布式機器學(xué)習(xí)框架，旨在讓分散的各參與方在滿足不向其他參與者披露隱私數(shù)據(jù)的前提下，協(xié)作進(jìn)行機器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練。

經(jīng)典聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練過程可以簡單概括為以下步驟：

協(xié)調(diào)方建立基本模型，并將模型的基本結(jié)構(gòu)與參數(shù)告知各參與方；
各參與方利用本地數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，并將結(jié)果返回給協(xié)調(diào)方；
協(xié)調(diào)方匯總各參與方的模型，構(gòu)建更精準(zhǔn)的全局模型，以整體提升模型性能和效果。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架包含多方面的技術(shù)，比如傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技術(shù)、協(xié)調(diào)方參數(shù)整合的算法技術(shù)、協(xié)調(diào)方與參與方高效傳輸?shù)耐ㄐ偶夹g(shù)、隱私保護(hù)的加密技術(shù)等。此外，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中還存在激勵機制，數(shù)據(jù)持有方均可參與，收益具有普遍性。

Google首先將聯(lián)邦學(xué)習(xí)運用在Gboard（Google鍵盤）上，聯(lián)合用戶終端設(shè)備，利用用戶的本地數(shù)據(jù)訓(xùn)練本地模型，再將訓(xùn)練過程中的模型參數(shù)聚合與分發(fā)，最終實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測下一詞的目標(biāo)。

除了分散的本地用戶，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的參與者還可以是多家面臨數(shù)據(jù)孤島困境的企業(yè)，它們擁有獨立的數(shù)據(jù)庫但不能相互分享。聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過在訓(xùn)練過程中設(shè)計加密式參數(shù)傳遞代替原有的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸，保證了各方數(shù)據(jù)的安全與隱私，同時滿足了已出臺的法律法規(guī)對數(shù)據(jù)安全的要求。

02 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)思想

聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)分為兩種，一種是中心化聯(lián)邦（客戶端/服務(wù)器）架構(gòu)，一種是去中心化聯(lián)邦（對等計算）架構(gòu)。

針對聯(lián)合多方用戶的聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景，一般采用的是客戶端/服務(wù)器架構(gòu)，企業(yè)作為服務(wù)器，起著協(xié)調(diào)全局模型的作用；
而針對聯(lián)合多家面臨數(shù)據(jù)孤島困境的企業(yè)進(jìn)行模型訓(xùn)練的場景，一般可以采用對等架構(gòu)，因為難以從多家企業(yè)中選出進(jìn)行協(xié)調(diào)的服務(wù)器方。

在客戶端/服務(wù)器架構(gòu)中，各參與方須與中央服務(wù)器合作完成聯(lián)合訓(xùn)練，如圖2-1所示。當(dāng)參與方不少于兩個時，啟動聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程。

▲圖2-1 聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)客戶端/服務(wù)器架構(gòu)

在正式開始訓(xùn)練之前，中央服務(wù)器先將初始模型分發(fā)給各參與方，然后各參與方根據(jù)本地數(shù)據(jù)集分別對所得模型進(jìn)行訓(xùn)練。接著，各參與方將本地訓(xùn)練得到的模型參數(shù)加密上傳至中央服務(wù)器。中央服務(wù)器對所有模型梯度進(jìn)行聚合，再將聚合后的全局模型參數(shù)加密傳回至各參與方。

在對等計算架構(gòu)中，不存在中央服務(wù)器，所有交互都是參與方之間直接進(jìn)行的，如圖2-2所示。

▲圖2-2 聯(lián)邦學(xué)習(xí)對等系統(tǒng)架構(gòu)

當(dāng)參與方對原始模型訓(xùn)練后，需要將本地模型參數(shù)加密傳輸給其余參與聯(lián)合訓(xùn)練的數(shù)據(jù)持有方。因此，假設(shè)本次聯(lián)合訓(xùn)練有n個參與方，則每個參與方至少需要傳輸2（n-1）次加密模型參數(shù)。

在對等架構(gòu)中，由于沒有第三方服務(wù)器的參與，參與方之間直接交互，需要更多的加解密操作。在整個過程中，所有模型參數(shù)的交互都是加密的。目前，可以采用安全多方計算、同態(tài)加密等技術(shù)實現(xiàn)。全局模型參數(shù)的更新可運用聯(lián)邦平均等聚合算法。當(dāng)需要對參與方數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊時，可以采用樣本對齊等方案。

03 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景

根據(jù)各方數(shù)據(jù)集的貢獻(xiàn)方式不同，可以將聯(lián)邦學(xué)習(xí)具體分為橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)和聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)，每種技術(shù)細(xì)分對應(yīng)不同場景。

1. 橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)

如圖2-3所示，橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)適用于各數(shù)據(jù)持有方的業(yè)務(wù)類型相似、所獲得的用戶特征多而用戶空間只有較少重疊或基本無重疊的場景。例如，各地區(qū)不同的商場擁有客戶的購物信息大多類似，但是用戶人群不同。

▲圖2-3 橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)圖解

橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)的特征維度為導(dǎo)向，取出參與方特征相同而用戶不完全相同的部分進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。在此過程中，通過各參與方之間的樣本聯(lián)合，擴(kuò)大了訓(xùn)練的樣本空間，從而提升了模型的準(zhǔn)確度和泛化能力。

2. 縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)

如圖2-4所示，縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)適用于各參與方之間用戶空間重疊較多，而特征空間重疊較少或沒有重疊的場景。例如，某區(qū)域內(nèi)的銀行和商場，由于地理位置類似，用戶空間交叉較多，但因為業(yè)務(wù)類型不同，用戶的特征相差較大。

▲圖2-4 縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)圖解

縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)是以共同用戶為數(shù)據(jù)的對齊導(dǎo)向，取出參與方用戶相同而特征不完全相同的部分進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。因此，在聯(lián)合訓(xùn)練時，需要先對各參與方數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本對齊，獲得用戶重疊的數(shù)據(jù)，然后各自在被選出的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。

此外，為了保證非交叉部分?jǐn)?shù)據(jù)的安全性，在系統(tǒng)級進(jìn)行樣本對齊操作，每個參與方只有基于本地數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型。

3. 聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)

聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)是對橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)和縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的補充，適用于各參與方用戶空間和特征空間都重疊較少的場景。例如，不同地區(qū)的銀行和商場之間，用戶空間交叉較少，并且特征空間基本無重疊。在該場景下，采用橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)可能會產(chǎn)生比單獨訓(xùn)練更差的模型，采用縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)可能會產(chǎn)生負(fù)遷移的情況。

聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)基于各參與方數(shù)據(jù)或模型之間的相似性，將在源域中學(xué)習(xí)的模型遷移到目標(biāo)域中。大多采用源域中的標(biāo)簽來預(yù)測目標(biāo)域中的標(biāo)簽準(zhǔn)確性。

04 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的優(yōu)勢與前景

分布式機器學(xué)習(xí)框架通過集中收集數(shù)據(jù)，再將數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲，將任務(wù)分散到多個CPU/GPU機器上進(jìn)行處理，從而提高計算效率。與之不同的是，聯(lián)邦學(xué)習(xí)強調(diào)將數(shù)據(jù)一開始就保存在參與方本地，并且在訓(xùn)練過程中加入隱私保護(hù)技術(shù)，擁有更好的隱私保護(hù)特性。

各參與方的數(shù)據(jù)一直保存在本地，在建模過程中，各方的數(shù)據(jù)庫依然獨立存在，而聯(lián)合訓(xùn)練時進(jìn)行的參數(shù)交互也是經(jīng)過加密的，各方通信時采用嚴(yán)格的加密算法，難以泄露原始數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，因而聯(lián)邦學(xué)習(xí)保證了數(shù)據(jù)的安全與隱私。

此外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)可使分布式訓(xùn)練獲得的模型效果與傳統(tǒng)中心式訓(xùn)練效果相差無幾，訓(xùn)練出的全局模型幾乎是無損的，各參與方能夠共同獲益。

在大數(shù)據(jù)與人工智能快速發(fā)展的當(dāng)下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)解決了人工智能模型訓(xùn)練中各方數(shù)據(jù)不可用、隱私泄露等問題，因而應(yīng)用前景十分廣闊。聯(lián)邦學(xué)習(xí)可用于在海量數(shù)據(jù)集下的模型訓(xùn)練，實現(xiàn)部門、企業(yè)及組織之間的聯(lián)動。例如：

在智慧金融領(lǐng)域中，可以根據(jù)多方數(shù)據(jù)建立更準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)模型，從而實現(xiàn)合理定價、定向業(yè)務(wù)推廣、企業(yè)風(fēng)控評定等；
在智慧城市中，實現(xiàn)各政府機構(gòu)之間、企業(yè)與政府之間的聯(lián)合，實現(xiàn)更準(zhǔn)確的實時交通預(yù)測，更簡化的機關(guān)辦事步驟，更高效的信息內(nèi)容查詢，更全面的安全防控檢測等；
在智慧醫(yī)療中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以綜合各醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)，提高醫(yī)療影像診斷的準(zhǔn)確性，預(yù)警病人的身體情況等。

上述舉例只是聯(lián)邦學(xué)習(xí)可用領(lǐng)域中的一部分，未來它將覆蓋更廣闊的應(yīng)用場景。

05 小結(jié)

本文對聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行了系統(tǒng)性概述。聯(lián)邦學(xué)習(xí)基于分布式機器學(xué)習(xí)框架，擁有嚴(yán)格的隱私保護(hù)策略，保證了各參與方數(shù)據(jù)的安全。聯(lián)邦學(xué)習(xí)有客戶端/服務(wù)器架構(gòu)和對等架構(gòu)兩種架構(gòu)，不同的架構(gòu)下交互方式不同。

不論是在何種架構(gòu)下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程都可以保證隱私安全，符合數(shù)據(jù)條例和參與方共同受益原則。基于場景中各方數(shù)據(jù)的特征對比，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以分為橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)和聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)。此外，在智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧金融等實際場景中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)擁有廣闊的應(yīng)用和發(fā)展前景。

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