차등 개인정보 보호 연합 학습: 클라이언트 수준 관점

Source: Dev.to

연합 학습이란?

연합 학습은 많은 디바이스가 원시 데이터를 디바이스에 그대로 두고도 공유 모델을 개선할 수 있게 해줍니다. 당신의 휴대폰은 사진을 중앙 서버에 전송하지 않고도 사진으로부터 학습할 수 있습니다.

프라이버시 문제

데이터가 디바이스에 남아 있더라도, 교묘한 관찰자는 모델 학습에 사용된 데이터를 추론해 프라이버시 유출을 일으킬 수 있습니다. 따라서 각 사용자의 기여를 보호하는 것이 필수적입니다.

제안된 접근법

연구자들은 각 사용자의 역할을 숨기기 위해 노이즈를 추가하고 디바이스 측에서 스마트 검사를 수행하는 방법을 도입했습니다. 이를 통해 모델에 대한 단일 사용자의 영향을 정확히 파악하기 어렵게 만들었습니다. 충분한 참여자가 있을 경우, 시스템은 유용성을 유지하면서 정확도에 미치는 영향은 작게 유지됩니다.

결과 및 트레이드‑오프

이 접근법은 개별 데이터를 보호하면서 앱이 더 빠르게 개선될 수 있도록 목표합니다. 완벽하지는 않으며, 고려해야 할 트레이드‑오프와 설계 선택이 존재하지만, 모두를 위한 강력한 프라이버시를 향한 한 걸음이라 할 수 있습니다. 참여하는 휴대폰이 늘어날수록 프라이버시 방패는 강화되고, 공유 모델은 어느 한 사용자의 데이터를 노출하지 않고 학습합니다.

결론

많은 목소리가 모인 합창과 같습니다: 개별 목소리는 두드러지지 않지만, 함께 하면 더 좋은 노래를 만들어냅니다. 차등 프라이버시를 클라이언트 수준에서 적용한 이 관점은 효용성과 프라이버시 사이의 균형을 맞추어 연합 학습을 향상시킵니다.

차등 프라이버시 연합 학습: 클라이언트 수준 관점