[隐私计算学习笔记]5——基于隐私保护的机器学习算法介绍_隐私保护机器学习算法

目录

1. 预处理和隐私求交

1.1 预处理

1.2 隐私求交

2. 决策树模型和线性回归模型

2.1 决策树模型

2.2 线性回归模型

3. 神经网络算法

3.1 水平联邦学习

3.2 垂直拆分学习

4.小结

1. 预处理和隐私求交

1.1 预处理

        提供DataFrame、FedNdarray两种数据结构：

• DataFrame：联邦表格数据的封装，由多个参与方的数据块构成，支持数据水平切分、垂直切分和混合切分，分别对应3 组 API：HDataFrame、VDataFrame、MixDataFrame。
• FedNdarray：联邦 ndarray 的封装，同样由多个参与方的数据块构成，支持水平和垂直切分，对应统一的 API： FedNdarray（支持水平和垂直切分，不支持混合切分）。

        安全提示：一些预处理算子会计算并公开用于辅助计算的统计值，如最大值、最小值，或者一些统计接口本身就会计算和公开统计值，如标准化转换中隐式包含最大值、最小值信息，使用前需要评估统计值是否可以被公开。

附：水平切分、垂直切分及混合切分

        水平切分：特征一致、样本不同；

        垂直切分：特征不同、样本对齐；

        混合切分：数据既包含水平切分，也包含垂直切分。先后无序。

1.2 隐私求交

        隐私求交（Private Set Intersection，PSI）是一种使用密码学方法，获取两份数据内容的交集的算法。PSI过程中不泄露任务交集以外的信息。在垂直拆分场景中，隐私求交常用于第一步的数据对齐，进一步做数据分析或机器学习建模。

在隐语中 PSI 有两种使用方式（调用同一个kernel，实现方式不同但完全等价）分别如下。同时隐语支持多种 PSI 算法，可根据参与方数量、带宽、算力、数据不平衡度等不同场景合理选择。

• 使用spu.psi_csv等接口

-, alice_psi_path = tempfile.mkstemp()
-, bob_psi_path = tempfile.mkstemp()
 
spu.psi_csv{
    key="uid",
    input_path = {alice: alice_path, bob: bob_path}, 
    output_path = {alice: alice_psi_path, bob: bob_psi_path}, 
    receiver="alice", 
    protocol="ECDH_PSI_2PC", 
    sort=True,
)

•  使用 data.vertical.read_csv 接口

from secretflow.data.vertical import read_csv as v_read_csv
vdf = v_read_csv(
    {alice: alice_path, bob: bob_path}, 
 
    #实现样本对齐
    spu=spu, 
    keys="uid", 
    drop_keys="uid",
    psi_protocl="ECDH_PSI_2PC",
)
vdf.columns

附：已实现的隐私求交协议（码住，后续专开一篇介绍）

• Semi-honest ECDH-based two-party PSI protocol [HFH99]
• Semi-honest ECDH-based three-party PSI protocol
• Semi-honest OT-based two-party PSI protocol [KKRT16]
• Semi-honest PCG/VOLE-based two-party PSI protocol (with improved communication efficiency) [BC22]
• Semi-honest EC-OPRF based two-party Unbalanced PSI protocol
• Differentially Private (DP) PSI Protocol [DP-PSI]

2. 决策树模型和线性回归模型

2.1 决策树模型

支持多种决策树算法（XGB），同时支持回归和二分类训练，可根据使用场景和安全性需求选用。

2.2 线性回归模型

支持多种线性回归模型，满足不同的使用场景，并有一些针对性的优化。

3. 神经网络算法

       根据使用场景不同，隐语提供了两种神经网络算法：水平联邦学习、垂直拆分学习。

安全提示：水平联邦学习和垂直拆分学习都属于非可证安全算法，其安全性需要根据场景具体分析。可以通过一些安全加固组件（安全聚合、差分隐私、稀疏化等）加强安全性。

3.1 水平联邦学习

• API：secretflow.ml.nn.FLModel
• 水平联邦学习 FLModel是一个通用的范式，而不是一个具体的模型或算法，是封装好的水平联邦模型训练器；
• 支持自定义数据加载器（DataFrame、文件、图片等）、内置或自定义的安全聚合算法以及联邦学习策略；
• 支持 TensorFlow 和 PyTorch 两种后端，可以使用 tf 或 torch 原生的方式编写模型代码，然后使用FLModel 训练。同时，也可以直接使用各种封装好的模型库，比如：torchvision 和 tf.keras.applications。

3.2 垂直拆分学习

• API：secretflow.ml.nn.SLModel
• 垂直拆分学习SLModel也是一个通用范式，是封装好的垂直拆分模型训练器；
• 支持自定义加载数据器（DataFrame、文件、图片等）、内置或自定义的通信优化算法（稀疏化、量化压缩算法）以及垂直拆分策略（加速训练）；
• 支持 TensorFlow 和 PyTorch 两种后端，可以使用 tf 或 torch 原生的方式编写模型代码，然后使用SLModel 训练;
• 与水平联邦相比，垂直拆分学习的架构略有不同，其模型被拆分成 2 份、3 份或者更多，分别分布在不同的参与方。建模时需要针对拆分学习架构重新设计模型结构。为此，隐语提供了一个拆分好的模型库：sf.ml.nn.applications。

4.小结

        本篇文章简单介绍了预处理及隐私求交方法，总结对比各决策树模型及各线性回归模型的API、场景、安全性、性能及算法，最后介绍了神经网络算法：水平联邦学习以及垂直拆分学习的封装模式及使用方法。