在沒有額外添加雜訊的情況下，差分隱私聯邦學習何時可行？

核心概念

文章探討了在聯邦學習中，僅憑藉安全聚合（SA）技術本身而不額外添加雜訊，是否足以保證差分隱私（DP）。

摘要

文獻資訊

• 標題：在沒有額外添加雜訊的情況下，差分隱私聯邦學習何時可行？
• 作者：張江、Konstantinos Psounis、Salman Avestimehr
• 機構：南加州大學，美國洛杉磯

研究目標

本研究旨在探討在聯邦學習中，僅憑藉安全聚合（SA）技術本身而不額外添加雜訊，是否足以保證差分隱私（DP），並分析其可行條件及隱私保護程度。

方法

• 本文首先分析了聯邦學習中使用安全聚合技術的現狀，以及現有研究使用互信息（MI）作為隱私洩漏度量的局限性。
• 然後，本文從理論上推導了在使用FedSGD 協議時，安全聚合技術能夠提供差分隱私保證的必要條件，即每個用戶模型更新的空間必須包含在所有其他用戶聚合模型更新的空間內。
• 針對高斯採樣雜訊和非奇異協方差矩陣的情況，本文進一步證明了在滿足特定條件下，聚合模型更新可以為個別用戶的本地數據集提供差分隱私保證，並給出了DP 𝜖的界限。

主要發現

• 安全聚合技術本身並不能保證差分隱私，需要滿足特定條件才能實現。
• 當使用高斯採樣雜訊且協方差矩陣非奇異時，在滿足特定條件下，安全聚合技術可以提供差分隱私保證，其隱私級別𝜖受協方差矩陣最小特徵值的倒數限制。
• 在實際應用中，特別是在深度學習模型中，這些條件很難滿足，因此通常需要在模型更新中添加額外的雜訊才能保證差分隱私。

主要結論

• 雖然安全聚合技術本身不能完全保證差分隱私，但在特定條件下，可以利用其固有的隨機性來減少實現相同隱私級別所需的額外雜訊量。
• 未來研究方向包括探索更通用的條件，以及如何利用聚合模型更新中的固有隨機性來進一步提高差分隱私的效率。

統計資料

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Differentially Private Federated Learning without Noise Addition: When is it Possible?

by Jiang Zhang,... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.04551.pdf

深入探究

除了高斯採樣雜訊，還有哪些其他類型的採樣雜訊可以被利用來提高差分隱私的效率？

除了高斯採樣雜訊，還有其他類型的採樣雜訊可以被利用來提高差分隱私的效率，以下列舉幾種：

拉普拉斯採樣雜訊 (Laplace Sampling Noise): 拉普拉斯分佈具有比高斯分佈更重的尾部，這意味著它在處理極端值時可能更有效。在某些情況下，使用拉普拉斯雜訊可以實現與高斯雜訊相同級別的隱私保護，但所需的雜訊量更少。
指數機制採樣雜訊 (Exponential Mechanism Sampling Noise): 指數機制是一種通用的差分隱私技術，它可以應用於各種設定，包括採樣。與高斯機制和拉普拉斯機制不同，指數機制不依賴於添加雜訊，而是通過從一個經過仔細設計的概率分佈中採樣來實現差分隱私。
稀疏向量技術 (Sparse Vector Technique): 稀疏向量技術是一種通過限制每個用戶對模型更新的貢獻來實現差分隱私的方法。例如，用戶可以選擇只更新模型的一小子集，或者只在更新超過一定閾值時才發送更新。
分量擾動 (Perturbation by Component): 與其將雜訊添加到整個模型更新中，不如將其添加到模型更新的各個組件中。這種方法在處理高維數據時可能更有效。
選擇最佳的採樣雜訊類型取決於具體的應用場景，例如數據集的大小和分佈、所需的隱私級別以及模型的敏感性。

如果放寬對差分隱私的定義，例如允許更高的 𝜖 值或非零的 𝛿 值，是否可以找到更實際的條件使得安全聚合技術本身足以提供隱私保護？

是的，如果放寬對差分隱私的定義，例如允許更高的 𝜖 值或非零的 𝛿 值，那麼找到更實際的條件使得安全聚合技術本身足以提供隱私保護是可能的。

更高的 𝜖 值： 𝜖 值代表了隱私保護的強度，較高的 𝜖 值意味著較弱的隱私保護。如果允許更高的 𝜖 值，那麼安全聚合技術本身可能足以提供一定程度的隱私保護，即使在沒有額外添加雜訊的情況下也是如此。這是因為較高的 𝜖 值允許更大的隱私洩漏，這意味著攻擊者更難以從聚合模型更新中推斷出有關個體用戶數據的信息。
非零的 𝛿 值： 𝛿 值表示了允許出現較大隱私洩漏的概率。非零的 𝛿 值意味著在某些情況下，隱私洩漏可能會超過 𝜖 值所設定的界限。然而，通過選擇一個足夠小的 𝛿 值，可以確保這種情況發生的概率非常低。
以下是一些可以放寬差分隱私定義以使安全聚合技術本身足以提供隱私保護的實際條件：

參與用戶數量眾多： 當參與聯邦學習的用戶數量眾多時，每個用戶的模型更新對聚合模型更新的影響就會減小。這意味著攻擊者更難以從聚合模型更新中推斷出有關個體用戶數據的信息。
模型更新的稀疏性： 如果用戶的模型更新非常稀疏，例如只更新模型的一小部分參數，那麼安全聚合技術本身就能提供一定程度的隱私保護。這是因為攻擊者只能從模型更新中獲得有限的信息。
數據集的相似性： 如果用戶的數據集非常相似，那麼他們的模型更新也會非常相似。這意味著攻擊者更難以從聚合模型更新中區分出個體用戶的貢獻。
需要注意的是，即使放寬了差分隱私的定義，安全聚合技術本身提供的隱私保護仍然有限。在處理高度敏感的數據時，仍然建議使用額外的隱私保護技術，例如差分隱私雜訊添加或同態加密。

在聯邦學習的過程中，如何動態地調整採樣雜訊和額外添加的雜訊，以在保證隱私的同時最大限度地提高模型的訓練效率？

在聯邦學習過程中，動態調整採樣雜訊和額外添加的雜訊對於在保證隱私的同時最大限度地提高模型的訓練效率至關重要。以下是一些動態調整策略：
1. 基於隱私預算的動態調整：

設定總隱私預算： 在訓練開始前，為整個訓練過程設定一個總隱私預算 (ε, δ)。
動態分配隱私預算： 根據每一輪訓練的重要性、參與用戶數量和數據分佈等因素，動態地將總隱私預算分配到不同的訓練輪次。例如，對於較重要的訓練輪次或參與用戶較少的輪次，可以分配更多的隱私預算。
根據分配的隱私預算調整雜訊： 根據分配給每一輪的隱私預算，動態調整採樣雜訊和額外添加的雜訊的強度。例如，可以使用 Moments Accountant 或 Rényi Differential Privacy 等技術來精確計算隱私損失，並據此調整雜訊水平。
2. 基於模型性能的動態調整：

監控模型性能： 在訓練過程中，持續監控模型在驗證集上的性能指標，例如準確率或損失函數。
根據性能調整雜訊： 如果模型性能滿足要求，則可以適當降低採樣雜訊和額外添加的雜訊的強度，以加快訓練速度。反之，如果模型性能下降，則需要增加雜訊強度以保證隱私。
3. 基於用戶貢獻的動態調整：

評估用戶貢獻： 在每一輪訓練中，評估每個用戶對模型更新的貢獻程度。
根據貢獻調整雜訊： 對於貢獻較大的用戶，可以適當降低其採樣雜訊和額外添加的雜訊的強度，以鼓勵其參與並提高模型精度。反之，對於貢獻較小的用戶，可以增加其雜訊強度以保護其隱私。
4. 結合其他技術：

差分隱私梯度下降 (DP-SGD)： 使用 DP-SGD 等算法，可以自適應地調整梯度裁剪閾值和雜訊強度，以在保證隱私的同時最大限度地提高模型的訓練效率。
聯邦學習優化算法： 結合 FedAvg、FedProx 等聯邦學習優化算法，可以進一步提高模型的訓練效率，並減少所需的通訊輪次。
總之，動態調整採樣雜訊和額外添加的雜訊需要綜合考慮隱私預算、模型性能、用戶貢獻等多個因素。通過採用合理的動態調整策略，可以有效地在保證隱私的同時最大限度地提高聯邦學習的效率。