I. Tóm tắt khóa luận
Khóa luận tập trung vào việc nghiên cứu và mô phỏng mô hình học sâu trong hệ thống huấn luyện phân tán. Mục tiêu chính là tìm hiểu cách thức hoạt động của mô hình, các vấn đề liên quan đến rò rỉ thông tin từ Gradients và bảo mật dữ liệu trong mô hình học phân tán và cộng tác. Đặc biệt, khóa luận nhấn mạnh rằng sự rò rỉ thông tin từ Gradients có thể dẫn đến những rủi ro nghiêm trọng cho tính riêng tư của dữ liệu. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc bảo vệ thông tin cá nhân trong quá trình huấn luyện mô hình là rất cần thiết. Một số kết quả đạt được bao gồm việc hiểu rõ hơn về mô hình học sâu, các phương pháp bảo mật dữ liệu và các thách thức trong việc bảo vệ tính riêng tư của dữ liệu.
1.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của khóa luận là tìm hiểu tổng quan về mô hình học sâu và thử nghiệm các cuộc tấn công có thể tiết lộ thông tin riêng tư từ Gradients trong mô hình học phân tán. Khóa luận cũng hướng đến việc tìm hiểu các giải pháp bảo vệ quyền riêng tư của bộ dữ liệu huấn luyện trong lược đồ 'Gradient phân tán'. Việc này không chỉ giúp nâng cao nhận thức về tính bảo mật của Gradient mà còn cung cấp các phương pháp cụ thể để giảm thiểu rủi ro rò rỉ thông tin.
II. Giới thiệu bài toán
Huấn luyện mô hình học phân tán là một yêu cầu thiết yếu để tăng tốc độ huấn luyện trên các bộ dữ liệu quy mô lớn. Trong mô hình này, tính toán được thực hiện song song trên từng công nhân và được đồng bộ hóa thông qua việc trao đổi Gradient. Điều này cho phép mỗi đối tượng tham gia có dữ liệu huấn luyện riêng mà không cần phải tập trung dữ liệu tại một nơi. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng đặt ra là liệu các Gradient có thực sự an toàn và không tiết lộ thông tin riêng tư của dữ liệu huấn luyện hay không. Nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng Gradient có thể tiết lộ một số thuộc tính của dữ liệu huấn luyện, dẫn đến nguy cơ rò rỉ thông tin cá nhân.
2.1. Thách thức trong huấn luyện phân tán
Một trong những thách thức lớn nhất trong huấn luyện mô hình học phân tán là việc đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu. Mặc dù mô hình cho phép huấn luyện mà không cần tập trung dữ liệu, nhưng việc rò rỉ thông tin từ Gradient vẫn có thể xảy ra. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc phát triển các phương pháp bảo mật hiệu quả để bảo vệ thông tin cá nhân trong quá trình huấn luyện. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các chiến lược phòng thủ có thể làm giảm độ chính xác của Gradient, từ đó bảo vệ thông tin cá nhân tốt hơn.
III. Nền tảng của deep learning
Deep Learning là một lĩnh vực quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, mô phỏng cách thức hoạt động của các tế bào thần kinh trong não bộ. Mô hình mạng thần kinh đầu tiên, được gọi là Perceptron, đã mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu về học sâu. Các tế bào thần kinh trong mô hình này hoạt động dựa trên nguyên lý tích tụ tín hiệu và phát ra tín hiệu đầu ra khi đạt ngưỡng nhất định. Sự phát triển của các mô hình phức tạp hơn đã giúp cải thiện khả năng học tập và xử lý thông tin của máy tính. Tuy nhiên, việc bảo vệ tính riêng tư của dữ liệu trong quá trình huấn luyện vẫn là một thách thức lớn.
3.1. Mô hình Perceptron
Perceptron là mô hình đơn giản nhất của một tế bào thần kinh nhân tạo, được thiết kế để thực hiện các tác vụ phân loại nhị phân. Mô hình này sử dụng các trọng số để điều chỉnh tín hiệu đầu vào và quyết định đầu ra dựa trên một hàm kích hoạt. Việc hiểu rõ cách thức hoạt động của Perceptron không chỉ giúp nắm bắt các nguyên lý cơ bản của học sâu mà còn là nền tảng cho việc phát triển các mô hình phức tạp hơn trong tương lai.
IV. Giải pháp bảo mật dữ liệu
Trong bối cảnh ngày càng gia tăng các mối đe dọa về bảo mật thông tin, việc phát triển các giải pháp bảo mật cho dữ liệu trong mô hình học phân tán là rất cần thiết. Các phương pháp như làm nhiễu (Noisy), nén và cắt tỉa Gradient đã được đề xuất để bảo vệ tính riêng tư của dữ liệu. Những phương pháp này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro rò rỉ thông tin mà còn duy trì hiệu suất của mô hình. Việc áp dụng các giải pháp này trong thực tế sẽ giúp nâng cao độ tin cậy của các hệ thống học máy.
4.1. Phương pháp làm nhiễu
Phương pháp làm nhiễu là một trong những cách hiệu quả để bảo vệ tính riêng tư của dữ liệu trong mô hình học phân tán. Bằng cách thêm nhiễu vào các Gradient, thông tin cá nhân có thể được bảo vệ mà không làm giảm đáng kể hiệu suất của mô hình. Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng phương pháp này có thể giúp giảm thiểu rủi ro rò rỉ thông tin trong quá trình huấn luyện, đồng thời vẫn đảm bảo độ chính xác của mô hình.
