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徐葳 清華大學(xué)交叉信息研究院長(zhǎng)聘副教授、華控清交首席科學(xué)家

前言：

目前，“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”這個(gè)術(shù)語在市場(chǎng)上存在很多認(rèn)識(shí)上的誤解和混淆，主要原因是其既在廣義上表達(dá)了保護(hù)數(shù)據(jù)前提下聯(lián)合多方數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的需求，又在狹義上表示了一類通過暴露部分?jǐn)?shù)據(jù)信息來提升訓(xùn)練性能的方法。有趣的是，作為廣義上的需求，它強(qiáng)調(diào)為了保護(hù)數(shù)據(jù)安全，可以犧牲部分準(zhǔn)確性；但作為狹義的方法，它反而強(qiáng)調(diào)通過犧牲安全來換取性能提升。

一、初心：聯(lián)邦學(xué)習(xí)要達(dá)到的目標(biāo)是什么？

1．聯(lián)邦學(xué)習(xí)的廣義定義：解決聯(lián)合建模的問題或需求

人們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)發(fā)現(xiàn)必須面臨的一個(gè)關(guān)鍵問題是：需要更多的數(shù)據(jù)從而才能得到一個(gè)好的模型。而更多的數(shù)據(jù)意味著：（1）更多樣本點(diǎn)，以便減少模型偏差（bias），提升模型質(zhì)量；（2）一個(gè)標(biāo)簽（例如一個(gè)用戶是否還錢）；（3）更多維度，以便更全面刻畫一個(gè)對(duì)象。但是這些額外數(shù)據(jù)經(jīng)常由不同人持有，并且可能很敏感，沒人愿意拿出來共享、生怕暴露這些數(shù)據(jù)（例如用戶身份和某些行為特征），但是大家還都希望從訓(xùn)練出來的更好的模型中獲益。

上述這一類問題，就是“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的需求。從廣義上講，能夠解決這一需求的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，即多個(gè)數(shù)據(jù)方聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的技術(shù)，都叫做“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”。因此，廣義上的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一個(gè)問題，或者說是需求，而不是一種技術(shù)或解決方案。

事實(shí)上，這一需求在多年前就已有解決方案。在密碼理論領(lǐng)域，采用多方數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型是多方安全計(jì)算技術(shù)的一個(gè)具體應(yīng)用，理論上講我們可以用一個(gè)“多方計(jì)算”（也叫多方安全計(jì)算，Multi－party Computation， MPC）的方案來描述整個(gè)訓(xùn)練過程；在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，人們很早就提出了如k－匿名、差分隱私等方法；硬件領(lǐng)域，人們?cè)噲D做出更可信的硬件芯片來保證數(shù)據(jù)不泄露；近期人們也嘗試采取遷移學(xué)習(xí)等手段，試圖隱藏和個(gè)人相關(guān)的敏感信息。

2．聯(lián)邦學(xué)習(xí)的狹義定義：一類特定算法

然而現(xiàn)在市場(chǎng)上，聯(lián)邦學(xué)習(xí)這個(gè)術(shù)語被局限于一個(gè)更狹義的定義。現(xiàn)在人們普遍認(rèn)為，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是和多方安全計(jì)算、可信執(zhí)行環(huán)境、差分隱私等并列的一種隱私保護(hù)計(jì)算技術(shù)，這實(shí)際上采用的是一種狹義的定義。這種定義下的聯(lián)邦學(xué)習(xí)特指一類算法，其本質(zhì)特征是在多個(gè)數(shù)據(jù)控制方運(yùn)行，能夠讓各數(shù)據(jù)方之間只交換了某些模型訓(xùn)練的中間數(shù)據(jù)。如果我們假設(shè)這些被交換的數(shù)據(jù)不包含敏感信息，那么這個(gè)模型的訓(xùn)練過程就能達(dá)到我們想要的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)目標(biāo)。然而這個(gè)假設(shè)是否真實(shí)成立，目前尚無理論上的證明。

狹義的聯(lián)邦學(xué)習(xí)，作為一種獨(dú)特的方法提出，其主要?jiǎng)訖C(jī)是試圖在此前的幾種方法中取得一種平衡，即解決如下問題：（1）多方計(jì)算等密碼學(xué)方法計(jì)算和通訊開銷高；（2）k－匿名暴露信息太多；（3）在原始數(shù)據(jù)上加入差分隱私需要的噪聲，對(duì)于多次迭代的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的準(zhǔn)確度影響太大；（4）硬件可信程度未知。也就是說，狹義聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要目標(biāo)是試圖通過有選擇地暴露一些信息，從而實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練精度、訓(xùn)練速度和數(shù)據(jù)隱私安全的平衡。本文下述“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”均是基于這一狹義意義上的方法。

二、設(shè)計(jì)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)理論上的挑戰(zhàn)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)相比之前的隱私保護(hù)計(jì)算技術(shù)，其本質(zhì)特征是暴露某些中間數(shù)據(jù)，并假設(shè)了這些數(shù)據(jù)不泄露敏感信息。然而越來越多的研究發(fā)現(xiàn)，這一假設(shè)未必成立。

1．聯(lián)邦學(xué)習(xí)真的能做到“數(shù)據(jù)不動(dòng)”么？

聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中雖然沒有發(fā)送任何原始數(shù)據(jù)，但它暴露的數(shù)據(jù)主要有兩類：一是模型迭代訓(xùn)練中每輪的中間結(jié)果，二是在縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)中暴露的雙方數(shù)據(jù)交集中的元素。這一節(jié)我們著重探討第一類數(shù)據(jù)暴露，第二類留到第三節(jié)中討論。

一個(gè)常見的認(rèn)知誤區(qū)是，不發(fā)送原始數(shù)據(jù)，做到“數(shù)據(jù)不動(dòng)”就是安全的。這里實(shí)際有個(gè)非常強(qiáng)的安全假設(shè)，即聯(lián)邦學(xué)習(xí)每次迭代中暴露的中間結(jié)果，不會(huì)泄露有價(jià)值的信息。很多工作都證明了這個(gè)安全假設(shè)是不容易達(dá)到的。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)每次迭代均會(huì)暴露中間結(jié)果，這一中間結(jié)果可能是每方提供的梯度，或者是多方聚合的梯度，或者是一個(gè)本輪結(jié)束之后的模型中間結(jié)果。這里的核心問題在于，中間結(jié)果是一個(gè)高維的向量或矩陣，在很多模型里，這個(gè)中間結(jié)果都缺少可解釋性。一個(gè)參與方可以根據(jù)這些暴露的結(jié)果以及結(jié)果之間的差異性去推算一些不應(yīng)該暴露的信息［1］［2］［3］［4］。中間結(jié)果具體會(huì)泄露什么信息很難確定，因此其安全性無法得到證明。有一些針對(duì)這一問題“打補(bǔ)丁”的方法，例如利用密碼學(xué)方法來計(jì)算梯度聚合，但無論如何加密，都不可避免地會(huì)向各方暴露一個(gè)本輪迭代訓(xùn)練的中間結(jié)果，否則就失去了這一方法的核心價(jià)值，即通過暴露這個(gè)結(jié)果，減少加密，從而平衡計(jì)算代價(jià)與安全。

也有一些方法利用差分隱私來給中間結(jié)果加一些噪聲，但是這對(duì)于最終訓(xùn)練結(jié)果的準(zhǔn)確性影響也是未知的。當(dāng)然，一個(gè)觀察是，參與方數(shù)量的增多會(huì)緩解噪音對(duì)準(zhǔn)確性的影響。Google最初提出聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用在2C場(chǎng)景中，含有大量客戶端，參與方數(shù)量龐大，每個(gè)參與方加上一些專門設(shè)計(jì)的噪聲（噪聲會(huì)互相抵消），從而同時(shí)保證了數(shù)據(jù)隱私安全及計(jì)算準(zhǔn)確性。但是這一方法對(duì)于只有少量參與方的情況是否有效，以及究竟可滿足多少參與方的模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性，往往與具體數(shù)據(jù)和模型相關(guān)，通用的方法仍有待探索。

更為深層次的問題是，聯(lián)邦學(xué)習(xí)所專注的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)一般定義在“原始數(shù)據(jù)不暴露”的層面上。然而實(shí)踐中需要保護(hù)的數(shù)據(jù)特定使用價(jià)值，很多情況下在于統(tǒng)計(jì)信息，例如某企業(yè)的平均薪資水平、訂單數(shù)，某金融機(jī)構(gòu)的投資總額等。聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中交換的高維向量，顯然泄露了大量的統(tǒng)計(jì)信息，至于具體泄露了哪些統(tǒng)計(jì)信息，以及泄露這些信息的危害，一般與具體場(chǎng)景有關(guān)，因此非常難以判斷，極易形成“虛假的安全感”。無數(shù)信息安全領(lǐng)域的實(shí)踐證明，虛假的安全比沒有安全造成的后果更加嚴(yán)重。

緩解該問題（當(dāng)然不是根本性的徹底解決）的一種思路是，定義一種通用的明、密文混合計(jì)算方式，并根據(jù)不同的場(chǎng)景需求（安全需求、性能需求等）靈活地選擇可以暴漏什么，以及必須隱藏什么。也就是說，即使對(duì)于同一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由于應(yīng)用場(chǎng)景不同，也需要對(duì)算法的明文計(jì)算部分和密文計(jì)算部分進(jìn)行適配性的規(guī)劃和調(diào)整。

2．上述聯(lián)邦學(xué)習(xí)中各參與方真的能誠實(shí)地參與計(jì)算么？

聯(lián)邦學(xué)習(xí)和很多隱私保護(hù)計(jì)算技術(shù)都基于一種“半誠實(shí)”的假設(shè)。從直觀上看，半誠實(shí)假設(shè)意味著參與方雖然有可能偷看或者泄露別人的數(shù)據(jù)，但是他們會(huì)遵守協(xié)議，即不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)造假。理論上，半誠實(shí)是一個(gè)安全假設(shè)，但在實(shí)踐中，我們應(yīng)該有切實(shí)有效的機(jī)制來引導(dǎo)和制約使各參與方遵守協(xié)議。其中重要的一類方法是通過監(jiān)管，讓不誠實(shí)的行為被發(fā)現(xiàn)和被舉證，因此大家就不敢作假；另一類方法是讓不誠實(shí)的行為造成的不良后果盡量少（例如只是讓計(jì)算不能進(jìn)行下去了，或者大家都知道結(jié)果是錯(cuò)的等等）。

但遺憾的是，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式特點(diǎn)以及安全聚合機(jī)制往往讓數(shù)據(jù)造假變得更容易，更難被發(fā)現(xiàn)和舉證［5］［6］［7］［8］［9］。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法無論是檢測(cè)數(shù)據(jù)造假還是容忍錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，均依賴于數(shù)據(jù)中內(nèi)生的冗余信息，以及人們的先驗(yàn)知識(shí)。由于聯(lián)邦學(xué)習(xí)交換的中間信息是高度凝練的統(tǒng)計(jì)信息，數(shù)據(jù)中缺乏冗余，又缺乏可解釋性，這些被傳遞的中間結(jié)果是否是捏造的假數(shù)據(jù)，難以確認(rèn)。另外，攻擊者亦可通過加工假數(shù)據(jù)以逃避異常值檢測(cè)［10］，從而對(duì)全局模型進(jìn)行投毒攻擊。由于當(dāng)前市面上許多方法使用了一種僅支持加法操作的半同態(tài)加密算法來保護(hù)各方提供的梯度，造假的檢測(cè)能力進(jìn)一步喪失。退一步說，即使我們發(fā)現(xiàn)了造假行為，造假方完全可以抵賴說這些假數(shù)據(jù)就是自己的數(shù)據(jù)隨機(jī)采樣算出來的，理論上很難區(qū)分是其惡意造假，還是隨機(jī)抽樣造成的噪聲。

更為嚴(yán)重的是，每方的中間結(jié)果對(duì)于模型的訓(xùn)練影響都很大，因此每一方都可以通過構(gòu)造“有毒數(shù)據(jù)”來控制整個(gè)模型的訓(xùn)練結(jié)果。例如在模型中留一個(gè)后門（即某些特定樣本的推理完全受惡意一方的控制）。相比于傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中人們更難舉證這一后門是哪一方下毒造成的。許多研究已經(jīng)證明，這樣的攻擊在橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)中廣泛存在［10］［11］［12］［13］［14］，此類攻擊方法在縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)中也已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)。

《周易》上說，“慢藏誨盜”，意思是不把東西藏好了，就是教唆別人偷盜。我們認(rèn)為一個(gè)技術(shù)不應(yīng)該讓造假變得更容易、更難被發(fā)現(xiàn)，因此聯(lián)邦學(xué)習(xí)在這一方面仍需要很多改進(jìn)。

從監(jiān)管角度看，目前緩解上述問題的一種思路是，采取一些方法來強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的中心管控功能，具體包括：（1）除了參數(shù)聚合，將更多的計(jì)算邏輯納入中心化可監(jiān)管的范疇；（2）使用支持密文復(fù)雜計(jì)算邏輯的密碼學(xué)技術(shù)，如秘密分享（secret sharing），這樣可以最大程度上通過密文來分析數(shù)據(jù)的“造假”特征；（3）引入第三方獨(dú)立行使計(jì)算或監(jiān)管職責(zé)，鼓勵(lì)針對(duì)高價(jià)值、敏感數(shù)據(jù)的場(chǎng)內(nèi)流通方式，而不僅僅在聯(lián)邦學(xué)習(xí)參與方之間進(jìn)行計(jì)算；（4）使用存證機(jī)制，增強(qiáng)事后回溯和舉證能力。

3．聯(lián)邦學(xué)習(xí)真的促進(jìn)了數(shù)據(jù)的公平共享么？

在一個(gè)公平的場(chǎng)景中，參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的各方，希望共同獲得一個(gè)模型，雙方要么獲得了相同的價(jià)值，或者獲得價(jià)值少的一方能夠獲得額外的補(bǔ)償。然而，聯(lián)邦學(xué)習(xí)其實(shí)并不能達(dá)到這個(gè)效果，反而會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)多的一方獲益更大。

當(dāng)前國內(nèi)聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要應(yīng)用場(chǎng)景是縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)，縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的第一步是隱私求交（PSI），會(huì)將交集結(jié)果暴露出來。事實(shí)上，理論上的PSI方法，本身可以保護(hù)交集結(jié)果，但是如果不暴露交集，后續(xù)計(jì)算無法實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)減少加密數(shù)據(jù)量的目的，因此我國業(yè)界常見做法就是把交集暴露出來。試想，一個(gè)大型互聯(lián)網(wǎng)公司擁有10億用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)，一個(gè)銀行擁有1000萬用戶金融數(shù)據(jù)�；ヂ�(lián)網(wǎng)公司根本不在乎暴露交集，因?yàn)閹缀跛�有客戶信息反正他已�?jīng)有了，它可以通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)獲得1000萬銀行用戶標(biāo)簽，至少知道了這1000萬人是這個(gè)銀行的客戶，以后不依賴于銀行數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也可對(duì)他們進(jìn)行精準(zhǔn)營銷等等。銀行當(dāng)然也知道了自己的哪些客戶是這一互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的客戶，但是這個(gè)信息顯然沒有太大價(jià)值，因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都是這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶，這個(gè)不用訓(xùn)練也知道。銀行泄露了自己客戶的信息，換來的是一個(gè)模型，而且這個(gè)模型其實(shí)也不能單獨(dú)使用，還需要輸入只有互聯(lián)網(wǎng)公司擁有的數(shù)據(jù)維度才能有用，所以銀行在數(shù)據(jù)上仍然存在被互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)卡脖子的風(fēng)險(xiǎn)。因此這個(gè)交易顯然是不公平的。更為有趣的是，當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境下，經(jīng)常是數(shù)據(jù)少的金融機(jī)構(gòu)向數(shù)據(jù)多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)付費(fèi)，更加加劇了這一不公平性。因此，縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)有利于擁有大量數(shù)據(jù)的公司獲取數(shù)據(jù)量相對(duì)較小的公司的數(shù)據(jù)信息。這樣的“聯(lián)邦”，實(shí)際上成為了大公司數(shù)據(jù)壟斷的延伸，難以實(shí)現(xiàn)公平合作的共贏生態(tài)。

理想的方式是，交集不暴露給雙方，在不暴露的交集上繼續(xù)完成后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)過程，乃至后續(xù)推理的過程；但這樣做會(huì)完全損失聯(lián)邦學(xué)習(xí)暴露中間結(jié)果而帶來的性能優(yōu)化，喪失了其特性。

一個(gè)可行的解決方式也許是允許多種類型的參與方角色加入，促進(jìn)數(shù)據(jù)生態(tài)和業(yè)務(wù)形態(tài)全面發(fā)展。比如，可以由小公司作為數(shù)據(jù)使用方提出聯(lián)合建模需求；也可以讓專門從事算法研究的參與方加入，通過貢獻(xiàn)算法模型獲取收益等。這樣每一方都可以貢獻(xiàn)自己的專長(zhǎng)，同時(shí)也能夠使用他方的資源信息為自己服務(wù)。通過這樣不斷創(chuàng)新的技術(shù)應(yīng)用方式，豐富業(yè)務(wù)發(fā)展模式，逐步構(gòu)建良性循環(huán)的數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境。

三、實(shí)現(xiàn)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)在系統(tǒng)工程與運(yùn)維上的挑戰(zhàn)

目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)在工程上的架構(gòu)是一種多個(gè)數(shù)據(jù)源直接互聯(lián)進(jìn)行計(jì)算的模式。這一模式給現(xiàn)有的私有云和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的部署帶來了額外挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)具體體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)安全、算力可擴(kuò)展性、易用性和可監(jiān)管性等方面。

1．算力與原始數(shù)據(jù)的耦合，帶來部署時(shí)網(wǎng)絡(luò)安全與算力擴(kuò)展的挑戰(zhàn)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要算力都與原始數(shù)據(jù)源部署在一起。這里存在兩個(gè)問題，即企業(yè)防火墻配置的問題和算力可擴(kuò)展性的問題。

一般來說，大數(shù)據(jù)平臺(tái)位于企業(yè)內(nèi)部的后臺(tái)，應(yīng)該部署在企業(yè)防火墻內(nèi)，不應(yīng)從外網(wǎng)直接訪問。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的軟件模塊需要直接訪問原始明文大數(shù)據(jù)（端上的迭代需要在明文上進(jìn)行），因此也需要進(jìn)行企業(yè)內(nèi)網(wǎng)的部署。然而，在訓(xùn)練過程中，不同數(shù)據(jù)源方的軟件模塊需要頻繁互相通訊，因此需要在防火墻上對(duì)外暴露網(wǎng)絡(luò)端口。這一部署模式給企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)和信息安全帶來了額外挑戰(zhàn)。另一種部署方式是將聯(lián)邦學(xué)習(xí)軟件模塊部署在企業(yè)防火墻外的DMZ區(qū)域（demilitarized zone，隔離區(qū)）中，讓聯(lián)邦學(xué)習(xí)軟件跨過防火墻與內(nèi)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)交換任務(wù)。這一部署模式安全性略好，但仍然需要給一個(gè)處于較低安全區(qū)（DMZ）中，且暴露網(wǎng)絡(luò)端口的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊授權(quán)許多內(nèi)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的訪問權(quán)限，一旦這個(gè)模塊被黑客攻破，后果會(huì)非常嚴(yán)重。

另外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要計(jì)算都發(fā)生在數(shù)據(jù)源端，數(shù)據(jù)源需要的算力與其數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度成正比。因此每個(gè)參與方都需要部署相應(yīng)的計(jì)算能力，具備計(jì)算資源的可擴(kuò)展性。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的穩(wěn)定運(yùn)行，也依賴于每一參與方的計(jì)算執(zhí)行可靠性。這種跨多個(gè)參與方的計(jì)算資源調(diào)度和容錯(cuò)機(jī)制，與通常的云計(jì)算等有顯著差別。目前尚缺乏這方面的可靠的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

一種解決思路是，將一部分計(jì)算功能獨(dú)立出來（比如參數(shù)聚合功能），在額外的代理計(jì)算方上運(yùn)行。這樣一來，各數(shù)據(jù)源方只需主動(dòng)向代理計(jì)算方推送中間參數(shù)并適時(shí)獲取聚合結(jié)果，而無需暴漏自身的網(wǎng)絡(luò)接口。另外，將算力獨(dú)立出來，有利于充分利用云計(jì)算的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，而不用再依賴于各數(shù)據(jù)源方的算力水平。

2．算法、系統(tǒng)和業(yè)務(wù)邏輯的耦合，帶來開發(fā)門檻高，難學(xué)難懂的挑戰(zhàn)

當(dāng)前使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)開發(fā)一個(gè)AI算法，開發(fā)者需要在提升模型準(zhǔn)確度的同時(shí)，時(shí)刻牢記“多方”的概念，時(shí)刻關(guān)注什么信息、可以暴露什么、不可以暴露什么，時(shí)刻注意加密了什么數(shù)據(jù)，加密后的數(shù)據(jù)可以做什么處理，時(shí)刻計(jì)算傳輸數(shù)據(jù)需要多少代價(jià)。這就要求開發(fā)者同時(shí)了解密碼學(xué)、分布式計(jì)算、AI等領(lǐng)域知識(shí)。這樣的開發(fā)者是非常難于培養(yǎng)的，寫出來的程序非聯(lián)邦學(xué)習(xí)專業(yè)工程師也很難看懂，更不用說驗(yàn)證其安全性。當(dāng)前的聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源代碼都只提供了核心功能，一些對(duì)于系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全缺乏理解的開發(fā)者在進(jìn)行二次開發(fā)的過程中，極易忽略一些基本的安全策略配置，例如此前提到的防火墻的配置，以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)中關(guān)于密鑰管理和分發(fā)的配置方法，從而造成虛假的安全感。

造成這一問題的根源在于，目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)軟件的開發(fā)接口，抽象層級(jí)不夠高，把太多的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)暴露給開發(fā)者。這當(dāng)然有工程成熟度的原因，但更深層次的原因是，為了應(yīng)對(duì)我們?cè)诘诙��?jié)中提到的聯(lián)邦學(xué)習(xí)的安全問題，導(dǎo)致現(xiàn)在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)上都打上了多種安全補(bǔ)丁。一個(gè)常見的補(bǔ)丁方式是結(jié)合一些密碼學(xué)方法來掩蓋一些梯度，例如半同態(tài)加密，但這些密碼學(xué)方法都有比較復(fù)雜的密鑰管理機(jī)制的要求，并且只能進(jìn)行一些特定操作（例如加法）。因此許多算法都需要圍繞這些密碼學(xué)方法在進(jìn)行特定的改進(jìn)，因此導(dǎo)致了更為復(fù)雜的軟件接口設(shè)計(jì)。如何利用更通用的密碼計(jì)算方法，定義一套抽象的開發(fā)接口，使得AI算法設(shè)計(jì)人員和業(yè)務(wù)人員不用再去關(guān)心系統(tǒng)底層的技術(shù)，是一個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)亟待解決的工程挑戰(zhàn)。

一個(gè)可推薦的實(shí)現(xiàn)思路是，逐層級(jí)構(gòu)建算法體系，對(duì)外開放友好的編程接口。具體地講，在底層將基礎(chǔ)的密碼學(xué)協(xié)議進(jìn)行封裝，構(gòu)建基本的密碼操作指令集，支持密文計(jì)算引擎以及它與明文計(jì)算間的轉(zhuǎn)換。這樣，聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法的開發(fā)人員，可同時(shí)面向明文和密文開發(fā)并提供算法函數(shù)庫，而業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)人員不僅可以直接引用這些算法庫解決問題，而且可以像修改明文算法庫一樣查驗(yàn)、分析和修改這些聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，而不需要任何的密碼或者聯(lián)邦學(xué)習(xí)的專門知識(shí)，就像直接在明文數(shù)據(jù)上開發(fā)大數(shù)據(jù)算法一樣。在運(yùn)行時(shí)，可定義開發(fā)者自主編程接口和IDE，通過配置數(shù)據(jù)源，IDE可自動(dòng)適配程序中的數(shù)據(jù)指向，使得開發(fā)者就像在一個(gè)數(shù)據(jù)源（可稱為“虛擬的數(shù)據(jù)中心”）上開發(fā)一樣。

3．P2P架構(gòu)、半同態(tài)加密與參數(shù)聚合算法的耦合，帶來數(shù)據(jù)監(jiān)管的挑戰(zhàn)

監(jiān)管在數(shù)據(jù)流通中非常重要。監(jiān)管不僅僅是為了防止數(shù)據(jù)濫用對(duì)社會(huì)造成危害，同時(shí)也是避免數(shù)據(jù)造假和數(shù)據(jù)投毒的重要手段。

然而，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的系統(tǒng)和算法都部署在各個(gè)數(shù)據(jù)源方，之間交換的數(shù)據(jù)全部通過加密傳輸，即使有一些中心化聚合中間結(jié)果的架構(gòu)設(shè)計(jì)，這個(gè)中心化聚合節(jié)點(diǎn)也僅僅是在中間結(jié)果上做了很簡(jiǎn)單的匯聚計(jì)算（例如求和），并不可能知曉各方在進(jìn)行什么樣的數(shù)據(jù)處理，也更無法實(shí)現(xiàn)計(jì)算過程的存證。因此，一個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的算法是否做了它聲稱的計(jì)算，只有參與方自己才知道（而且只知道自己是否做了正確的事情，不知道對(duì)方是怎么做的）。這樣的系統(tǒng)會(huì)導(dǎo)致在它上面進(jìn)行的明文數(shù)據(jù)的直接交易（即打著隱私計(jì)算的幌子做明文數(shù)據(jù)交易）更難被發(fā)現(xiàn)和監(jiān)管。如果采用可驗(yàn)證計(jì)算等手段對(duì)P2P系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)管，會(huì)造成非常大的額外開銷。因此，如何做到對(duì)數(shù)據(jù)使用可監(jiān)管的聯(lián)邦學(xué)習(xí)，在技術(shù)和工程上都是很大的挑戰(zhàn)。其根源是，參數(shù)聚合階段只能做加法（目前由于全同態(tài)計(jì)算性能限制，只能選擇半同態(tài)加密算法），因此參數(shù)聚合服務(wù)器這個(gè)最適合履行監(jiān)管責(zé)任的一方，沒有能力分析它所處理的數(shù)據(jù)。

解決上述問題的一個(gè)途徑是采用支持通用密文計(jì)算的代理計(jì)算架構(gòu)，在密文上進(jìn)行數(shù)據(jù)特征分析。代理計(jì)算的通用計(jì)算功能越強(qiáng)大，對(duì)數(shù)據(jù)分析面就越大，所能實(shí)現(xiàn)的監(jiān)管力度就越強(qiáng)。另外，為了防止參與方超范圍使用其他參與方的數(shù)據(jù)，應(yīng)建立多方計(jì)算合約機(jī)制，由參與計(jì)算的各方在計(jì)算開始前就數(shù)據(jù)的具體使用目的和方式簽訂合約進(jìn)行授權(quán)，各方嚴(yán)格按照計(jì)算合約執(zhí)行，并對(duì)計(jì)算合約和執(zhí)行過程進(jìn)行存證，保證事后可回溯、可審計(jì)、可舉證，從而防止數(shù)據(jù)濫用。

四、總結(jié)：需求還是方法？

綜上所述，目前，“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”這個(gè)術(shù)語在市場(chǎng)上存在很多認(rèn)識(shí)上的誤解和混淆，主要原因是其既在廣義上表達(dá)了保護(hù)數(shù)據(jù)前提下聯(lián)合多方數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的需求，又在狹義上表示了一類通過暴露部分?jǐn)?shù)據(jù)信息來提升訓(xùn)練性能的方法。有趣的是，作為廣義上的需求，它強(qiáng)調(diào)為了保護(hù)數(shù)據(jù)安全，可以犧牲部分準(zhǔn)確性；但作為狹義的方法，它反而強(qiáng)調(diào)通過犧牲安全來換取性能提升。

因此，作為行業(yè)用戶，選擇是不是存在“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的需求（也叫做數(shù)據(jù)融合計(jì)算、數(shù)據(jù)價(jià)值流通的需求），是一個(gè)純粹的業(yè)務(wù)問題，其判斷標(biāo)準(zhǔn)是數(shù)據(jù)價(jià)值流通能否帶來業(yè)務(wù)價(jià)值；在這一需求基礎(chǔ)上，是不是要選用狹義的“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”方法和系統(tǒng)來滿足這個(gè)需求，是個(gè)純粹的IT技術(shù)和安全合規(guī)問題，需要考慮和平衡的是數(shù)據(jù)的敏感性、泄露的代價(jià)，和進(jìn)行數(shù)據(jù)保護(hù)所需的技術(shù)成本。

也許，這樣才能回歸到我們探索聯(lián)邦學(xué)習(xí)的初心。

參考文獻(xiàn)：

［1］ Zhu， Ligeng， and Song Han． ＂Deep leakage from gradients．＂ Federated learning． Springer， Cham， 2020． 17－31．

［2］ Geiping， Jonas， et al． ＂Inverting Gradients－－How easy is it to break privacy in federated learning？．＂ arXiv preprint arXiv：2003．14053 （2020）．

［3］ Lyu， Lingjuan， Han Yu， and Qiang Yang． ＂Threats to federated learning： A survey．＂ arXiv preprint arXiv：2003．02133 （2020）．

［4］ Zhao， Bo， Konda Reddy Mopuri， and Hakan Bilen． ＂idlg： Improved deep leakage from gradients．＂ arXiv preprint arXiv：2001．02610 （2020）．

［5］ Bonawitz， Keith， et al． ＂Practical secure aggregation for privacy－preserving machine learning．＂ proceedings of the 2017 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security． 2017．

［6］ Kairouz， Peter， et al． ＂Advances and open problems in federated learning．＂ arXiv preprint arXiv：1912．04977 （2019）．

［7］ Melis， Luca， et al． ＂Exploiting unintended feature leakage in collaborative learning．＂ 2019 IEEE Symposium on Security and Privacy （SP）． IEEE， 2019．

［8］ Nasr， Milad， Reza Shokri， and Amir Houmansadr． ＂Comprehensive privacy analysis of deep learning： Stand－alone and federated learning under passive and active white－box inference attacks．＂ （2018）．

［9］ Bagdasaryan， Eugene， et al． ＂How to backdoor federated learning．＂ International Conference on Artificial Intelligence and Statistics． PMLR， 2020．

［10］ Bhagoji， Arjun Nitin， et al． ＂Analyzing federated learning through an adversarial lens．＂ International Conference on Machine Learning． PMLR， 2019．

［11］ Sun， Ziteng， et al． ＂Can you really backdoor federated learning？．＂ arXiv preprint arXiv：1911．07963 （2019）．

［12］ Xie， Chulin， et al． ＂Dba： Distributed backdoor attacks against federated learning．＂ International Conference on Learning Representations． 2019．

［13］ Wang， Hongyi， et al． ＂Attack of the tails： Yes， you really can backdoor federated learning．＂ arXiv preprint arXiv：2007．05084 （2020）．

［14］ Wang， Zhibo， et al． ＂Beyond inferring class representatives： User－level privacy leakage from federated learning．＂ IEEE INFOCOM 2019－IEEE Conference on Computer Communications． IEEE， 2019．