Vertrauliche Audits von Maschinenlernmodellen ohne Offenlegung von Daten oder Modellen

Concepts de base

Es ist möglich, Eigenschaften von Maschinenlernmodellen und Trainingsdaten zu überprüfen, ohne die Modellgewichte oder Trainingsdaten selbst offenzulegen.

Résumé

Der Artikel beschreibt ein Verfahren namens ZKAUDIT, das es Modellanbietern ermöglicht, ihre Modellgewichte und Trainingsdaten geheim zu halten, während andere Parteien die Modelle und Daten vertrauenswürdig überprüfen können.

ZKAUDIT besteht aus zwei Schritten:

1. ZKAUDIT-T: Der Modellanbieter veröffentlicht kryptografische Verpflichtungen zu Datensätzen und Modellgewichten sowie einen Zero-Knowledge-Beweis, dass das Modell korrekt auf den veröffentlichten Daten trainiert wurde.
2. ZKAUDIT-I: Wenn eine Überprüfung gewünscht wird, berechnet der Modellanbieter eine beliebige Funktion F der Daten oder des Modells und veröffentlicht das Ergebnis zusammen mit einem weiteren Zero-Knowledge-Beweis, der die korrekte Ausführung von F bestätigt.

Um ZKAUDIT zu ermöglichen, entwickeln die Autoren neue Methoden zum Berechnen von Zero-Knowledge-Beweisen für moderne neuronale Netze, einschließlich der Rückwärtsberechnung für Gradientenabstieg. Die Autoren zeigen, dass ZKAUDIT praktisch umsetzbar ist und Überprüfungen wie Urheberrechts-, Zensur- und Gegenüberstellungsaudits mit geringen Genauheitsverlusten ermöglicht.

Stats

Das Training eines Empfehlungssystems und eines Bildklassifikationssystems kann für so wenig wie 10 $ bzw. 108 $ durchgeführt werden.
Die Genauigkeit der ZKAUDIT-Modelle liegt nahe an der Genauigkeit von Modellen, die mit voller Gleitkomma-Genauigkeit trainiert wurden.

Citations

"Es ist möglich, Eigenschaften von Maschinenlernmodellen und Trainingsdaten zu überprüfen, ohne die Modellgewichte oder Trainingsdaten selbst offenzulegen."
"ZKAUDIT ermöglicht es Modellanbietern, ihre Modellgewichte und Trainingsdaten geheim zu halten, während andere Parteien die Modelle und Daten vertrauenswürdig überprüfen können."

Idées clés tirées de

Trustless Audits without Revealing Data or Models

by Suppakit Wai... à arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04500.pdf

Questions plus approfondies

Wie könnte ZKAUDIT für die Überprüfung von Sprachmodellen erweitert werden?

Um ZKAUDIT für die Überprüfung von Sprachmodellen zu erweitern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst könnte die Implementierung von Zero-Knowledge-Proofs (ZKPs) für die spezifischen Operationen und Schichten von Sprachmodellen erforscht werden. Dies würde es ermöglichen, die Integrität des Trainingsprozesses und der Modellparameter zu überprüfen, ohne die eigentlichen Daten oder Modelle offenzulegen. Darüber hinaus könnte die Erweiterung von ZKAUDIT um spezifische Auditfunktionen für Sprachmodelle, wie die Überprüfung auf unerwünschte Inhalte oder Verzerrungen in den Ergebnissen, die Effektivität der Überprüfung verbessern. Die Integration von Sprachverarbeitungstechnologien zur Analyse von Textdaten in die Auditprozesse könnte ebenfalls die Überprüfung von Sprachmodellen mit ZKAUDIT unterstützen.

Wie könnte ZKAUDIT um Schutz gegen Datenvergiftungsangriffe erweitert werden?

Um ZKAUDIT um Schutz gegen Datenvergiftungsangriffe zu erweitern, könnte die Implementierung von Mechanismen zur Erkennung und Abwehr solcher Angriffe erforscht werden. Dies könnte die Integration von Techniken des sicheren maschinellen Lernens umfassen, um verdächtige oder manipulierte Daten während des Trainingsprozesses zu identifizieren und zu isolieren. Darüber hinaus könnten zusätzliche Schichten von Sicherheitsprüfungen und Validierungen in den ZKAUDIT-Protokollen implementiert werden, um sicherzustellen, dass die Trainingsdaten nicht durch bösartige Akteure manipuliert wurden. Die Verwendung von kryptografischen Techniken wie Verifizierbarer Berechnung oder Multi-Party Computation könnte ebenfalls dazu beitragen, die Integrität der Trainingsdaten zu schützen und Datenvergiftungsangriffe zu verhindern.

Wie könnte ZKAUDIT mit Technologien wie homomorphe Verschlüsselung kombiniert werden, um die Vertraulichkeit weiter zu erhöhen?

Die Kombination von ZKAUDIT mit homomorpher Verschlüsselung könnte die Vertraulichkeit weiter erhöhen, indem sie es ermöglicht, sensible Daten während des Auditprozesses zu schützen. Durch die Verwendung von homomorpher Verschlüsselung könnten die Daten verschlüsselt bleiben, während gleichzeitig Berechnungen und Überprüfungen durchgeführt werden. Dies würde es ermöglichen, die Vertraulichkeit der Daten während des gesamten Auditprozesses zu gewährleisten, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen. Darüber hinaus könnte die Integration von homomorpher Verschlüsselung in ZKAUDIT es ermöglichen, die Privatsphäre der Benutzerdaten zu wahren und gleichzeitig die Integrität und Validität der Modelle zu überprüfen. Dies würde eine zusätzliche Schutzschicht gegen Datenlecks oder unbefugten Zugriff bieten und die Sicherheit des Auditprozesses insgesamt stärken.