安全的多方生成式人工智能

核心概念

提出一種安全的多方式計算(SMPC)架構,以保護生成式人工智能中的用戶隱私和模型知識產權。

摘要

本研究提出了一種基於安全多方式計算(SMPC)的生成式人工智能架構,旨在保護用戶輸入的隱私和模型的知識產權。

主要貢獻包括:

1. 提出一種優化的算法,將基於變換器的生成式人工智能模型分割到分散的服務器網絡中,隱藏輸入、模糊輸出並保護模型的知識產權。

2. 展示了SMPC分散式推理網絡的性能和隱私之間的權衡,並提出了一種新的驗證算法,可以高度確信參與SMPC網絡的節點按預期執行。

該架構有以下假設和條件:

• 為了保護輸入的隱私和輸出的模糊性,計算節點不能知道或訪問正在使用的嵌入模型。
• 需要至少有一個誠實的節點在SMPC計算鏈中,以保護模型的知識產權。
• 需要計算鏈中的大多數節點是誠實的,才能使驗證算法達到正確的共識。

實驗結果表明,隨著分割數量(k)的增加,性能會下降,主要瓶頸在於網絡傳輸。但是,只要大多數節點誠實,就可以實現高度的驗證準確性,並且只需要少量的冗餘工作。

該方法代表了邁向隱私保護生成式人工智能的重要一步,為安全和分散部署AI服務提供了一條有前景的道路。隨著對AI解決方案的需求不斷增長,保護敏感數據和知識產權將變得越來越重要。

統計資料

生成式人工智能模型的輸入和輸出數據可能包含機密、敏感或明確的內容,應該保持私密。
訓練生成式模型需要大量數據,這些數據可能是從用戶那裡收集的,用戶可能並不完全知道這些信息將如何使用。
中央生成模型提供商正在限制、過濾、對齊或審查可以使用的內容。

引述

"隨著生成式人工智能技術的爆炸性增長,AI相關用例的採用前所未有。"
"中央生成模型提供商正在限制、過濾、對齊或審查可以使用的內容。"
"我們提出了一種安全的多方式計算(SMPC)方法,以保護生成式人工智能推理過程中的用戶隱私。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Secure Multiparty Generative AI

by Manil Shrest... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19120.pdf

深入探究

如何進一步提高SMPC架構的可擴展性和性能?

要進一步提高SMPC（安全多方計算）架構的可擴展性和性能，可以考慮以下幾個策略：

優化網絡傳輸：由於SMPC架構中存在大量的數據傳輸，這會導致延遲和性能瓶頸。可以通過使用更高效的數據壓縮技術和優化的網絡協議來減少傳輸的數據量。此外，考慮使用更快的網絡連接（如光纖或5G）來提高數據傳輸速度。

並行處理：在當前的設計中，伺服器之間的計算是串行的，這限制了並行處理的潛力。可以探索將計算任務進一步細分，並在多個伺服器上同時執行，從而提高整體計算效率。

改進冗餘驗證機制：目前的冗餘驗證過程可能會導致計算開銷增加。可以考慮使用更高效的驗證算法，例如基於區塊鏈的共識機制，來減少驗證所需的計算資源和時間。

動態資源分配：根據實時負載情況動態調整伺服器的資源分配，確保在高需求時期能夠提供足夠的計算能力，並在低需求時期釋放資源以降低成本。

模型壓縮和剪枝：通過模型壓縮和剪枝技術減少模型的大小和計算需求，這樣可以在保持性能的同時提高推理速度和降低資源消耗。

在高度對抗性的環境中,如何解決對至少一個誠實節點的依賴?

在高度對抗性的環境中，解決對至少一個誠實節點的依賴可以通過以下幾種方法：

引入多重冗餘：增加冗餘節點的數量，並使用多個獨立的計算節點來執行相同的任務。這樣，即使某些節點不誠實，仍然可以依賴其他誠實節點的結果來達成共識。

使用分佈式共識算法：採用如PBFT（實用拜占庭容錯）或Raft等分佈式共識算法，這些算法能夠在存在惡意節點的情況下達成一致，從而提高系統的安全性和可靠性。

隨機化技術：在計算過程中引入隨機化技術，使得即使某些節點被攻擊或不誠實，整體計算結果仍然能夠保持正確性。這可以通過隨機選擇節點來執行特定任務來實現。

強化驗證機制：增強驗證機制，使用多種驗證方法（如零知識證明）來確保每個節點的計算結果的正確性，這樣即使某些節點不誠實，整體系統仍然能夠檢測到不正確的計算。

建立信任鏈：在系統中建立一個信任鏈，通過對節點的歷史行為進行評估，來識別和排除不誠實的節點。這樣可以在一定程度上減少對誠實節點的依賴。

生成式人工智能在其他領域(如醫療、金融等)的隱私保護應用有哪些可能?

生成式人工智能在醫療、金融等領域的隱私保護應用潛力巨大，具體可能包括：

醫療數據生成：在醫療領域，生成式人工智能可以用於生成合成的醫療數據，這些數據可以用於訓練模型而不暴露真實患者的敏感信息。這樣可以在保護患者隱私的同時，促進醫療研究和模型開發。

個性化醫療：生成式模型可以根據患者的歷史數據生成個性化的治療方案或藥物配方，這樣可以在不直接使用患者數據的情況下，提供針對性的醫療建議。

金融風險評估：在金融領域，生成式人工智能可以用於生成模擬的交易數據，幫助金融機構進行風險評估和預測，而不需要使用真實的客戶數據，從而保護客戶的隱私。

欺詐檢測：生成式模型可以用於生成正常交易的樣本，幫助金融機構訓練欺詐檢測模型，這樣可以在不暴露客戶交易數據的情況下，提高檢測準確性。

智能合約：在區塊鏈技術中，生成式人工智能可以用於生成智能合約的條款，這些合約可以自動執行並保護交易雙方的隱私，確保交易的安全性和透明度。

這些應用展示了生成式人工智能在保護隱私的同時，如何促進各行各業的創新和發展。