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| 本文作者：亚萌 | 2017-04-27 21:06 |
雷锋网按：ICLR 2017 总共有三篇最佳论文，其中有一篇是关于如何有效保护机器学习训练中的隐私数据，名为「用半监督知识迁移解决深度学习中训练数据隐私问题」（Semi-supervised Knowledge Transfer for Deep Learning from Private Training Data）。论文给出了一种通用性的解决方法，名为「教师模型全体的隐私聚合」（Private Aggregation of Teacher Ensembles/PATE），PATE 发音类似「法国肉酱」这种食物。该论文第一作者是 Nicolas Papernot。在近日举办的 ICLR 2017 大会上，Papernot 也进行了口头报告。以下是 Papernot 现场演讲视频，另附文字版，由雷锋网编译。
我主要讲一讲，如何在机器学习当中保护数据的隐私性。这篇论文的贡献者还有：Martín Abadi、Úlfar Erlingsson、Kunal Talwar 和 Ian Goodfellow。
为了解决这个问题，我们展示了一种能为训练数据提供强健隐私保障的通用性方法：「教师模型全体的隐私聚合」（Private Aggregation of Teacher Ensembles/PATE）。
一些机器学习应用的训练涉及到敏感数据。这里是一个训练一般人脸识别模型的例子，2015 年一群研究员发现，通过机器学习模型的预测结果，可以反过来重建模型训练时使用的人脸数据。2016 年，另一拨研究人员发现，同样可以根据模型的预测结果，来推理出模型训练数据中是否包含了某个具体的训练点（training point），他们将这种攻击称之为「会员推理攻击」（membership inference attacks）。
以下有两种攻击类型。
模型查询（model querying）
攻击者通过查询来观察模型。对于攻击者来说，模型是一个黑盒，攻击者可以挑选输入值，来观察模型的预测结果。
模型检验（model inspection）
当我们进行防守设计的时候，我们会针对最强的攻击手法。有很多证据表明，机器学习模型能够记住一些训练数据，其中一个证据就是来自这篇论文：《理解深度学习，需要重新思考泛化问题》（Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization）。所以我们也想防范白盒攻击者（white-box adversary）通过模型检验进行的攻击。
在我们的工作中，威胁模型有以下几个假定：
攻击者可以进行潜在的无限多的查询
攻击者能够进入模型内部组件
在以上假定下，我们设计保护数据隐私的通用性方法。「通用性」的意思是指「独立于学习算法或学习架构」，这是与此前该领域工作最大的一个不同点。我们不仅提供正式的差分隐私保障，也提供一定的直观隐私（intuitive privacy）保障，关于这一点，我后续会给出更多的解释。
我们给出的解决方法是「教师模型全体的隐私聚合」（Private Aggregation of Teacher Ensembles/PATE），PATE 的发音类似「法国肉酱」这种食物。
教师模型（Teacher Model）
起初，我们将敏感数据分割为 N 个互斥的不同数据集，然后由这些数据集分别独立训练不同的模型，得到 N 个「教师模型」。当我们部署训练好的「教师模型」时，我们记录每一个「教师模型」的预测结果，选取票数最高的那个，将预测结果聚合起来。
如果大部分「教师模型」都同意某一个预测结果，那么就意味着它不依赖于具体的分散数据集，所以隐私成本很小。但是，如果有两类预测结果有相近的票数，那么这种不一致，或许会泄露隐私信息。
因此，我们在中间「统计票数」和「取最大值」之间，添加了额外的一个步骤：引入拉普拉斯噪声，把票数的统计情况打乱，从而保护隐私。
学生模型（Student Model）
你可以把「聚合教师模型」（Aggregated Teacher）看做是一个差分隐私 API，你提交输入值，它会给你保护隐私的标签。但是，如果我们能训练一个机器学习模型，部署到用户设备上直接运行模型得出预测结果，这样会更好。所以，我们又训练了一个额外模型：「学生模型」。「学生模型」可以获得未标记的公共数据池。为了训练「学生模型」，我们需要「聚合教师模型」以隐私保护的方式，来给公共数据进行标注，传递知识。我们用于部署在设备上的，就是训练好的「学生模型」。
为什么要训练一个额外的「学生模型」？
如果你仔细看一下，就会发现「聚合教师模型」实际上破坏了我们的威胁模型。每次你在查询「聚合教师模型」时，都会增加隐私成本，因它每次给出的输出结果都会或多或少透露一些隐私信息。然而，当「学生模型」训练好之后，只能对「聚合教师模型」进行固定数量的查询，那么隐私成本就会被固定下来了。
另外，我们要防范攻击者探取模型底层函数库。「教师模型」是由隐私数据训练的，「学生模型」是由公共数据训练的，带有隐私保护的标注。所以最坏的情况是，攻击者通过查验「学生模型」的底层函数库而获得其训练数据，也只能得到带有隐私保护的标注信息，除此以外攻击者得不到再多的隐私信息了。
对于相近的数据集（d,d'），随机的算法 M 满足（ε，δ）差分隐私，那么两个查询数据库（d,d'）的查询结果在概率上接近。写成公式就是：
也就是说，对于任意的查询结果集合 S，参数ε接近 0 时，隐私程度高。所以，ε值决定了噪声的干扰程度，也决定了隐私程度。另外，我们还有一个参数δ，代表失败率（failure rate），简化了差分隐私分析。
我们应用了 Moments Accountant 技巧，来自去年的一篇论文（Abadi et al，2016），可以对「教师模型」设置一个强固定数（strong quorum），从而带来小隐私成本。另外，差分隐私范围（bound）是依赖于数据的。
在展示实验结果之前，我想展示一下 PATE 的一种生成式变种：PATE-G，你可以把它当做是更华丽的一种 PATE 版本。PATE-G 的设计初衷很简单：我们希望产生「学生模型」训练时需要用的标签数目，数目越小，则隐私成本越小。
生成对抗网络（GANs）的一般架构是分为生成器和判别器。我们将原本二元分类的判别器（只判别数据是真实的 or 生成的）扩展至一个多类别的分类器，用来区分：已标注的真实样本，未标注真实样本，以及生成样本。
实验设置
我们使用了四个数据库：MNIST、SVHN、UCI Adult 和 UCI Diabetes。在训练「教师模型」时，对于 MNIST 和 SVHN 两个图像数据库，我们使用了卷积架构；对于两个 UCI 数据库，我们使用了随机森林。在训练「学生模型」时，对于 MNIST 和 SVHN，我们使用了 PATE-G；对于两个 UCI 数据库，我们使用的是普通的 PATE 架构。顺便说一句，我们所有的实验设置都已经在 TensorFlow 模块上。
「聚合教师模型」的准确率
这幅图描绘了「聚合教师模型」的准确率。所以，在训练「学生模型」之前，我们考虑了每一个标签的隐私。横轴是每一个标签查询的ε值，纵轴是预测结果的平均准确率。
紫色这条线代表了一个包含 10 个「教师模型」的「聚合教师模型」（n=10）。当我们逐渐降低ε的值，意味着我们引入更多的随机噪声，加强隐私保障，那么这个「聚合教师模型」的准确率也很快下降。但是，图中绿线和红线的部分，分别是包含 100 个和 250 个「教师模型」的「聚合教师模型」（n=100，n=250），那么在较低ε值时，我们仍然可以保持较高的准确率。
「学生模型」准确率和隐私之间平衡
横轴是「学生模型」的ε值，代表我们方法的所有隐私成本（overall cost）。纵轴是进行了隐私保护的「学生模型」的错误率。
在紫色（MNIST）和蓝色（SVHN）部分，我们大幅度降低了ε值（60 万到 20 万以下），意味着大幅加强隐私保障，由此保持甚至提高了准确率，因为错误率都保持在较低水平。对于绿色（Adult）部分，我们把错误率降低到了最先进的水平，同时付出了适量的隐私成本。
最后，对于 UCI Diabetes 数据库，我们发现了一些非常有趣的东西。隐私保护模型（student accuracy）比未加隐私保护的模型（non-private baseline）的准确率还要高。
最后，我想强调三点。第一点，就是这个方法是具有通用性的，这意味着你可以将它应用于各种分类器中（包括神经网络）；另外，就算你不太懂隐私保护的知识，你可以通过 PATE 框架来保护机器学习里的训练数据。第二点，差分隐私范围（bound）不是给定的，对于达到准确度与隐私之间的良好的平衡，具有重要意义。第三点，我们观察到，隐私和通用性并不一定是互相矛盾的。
以上就是我的报告，谢谢大家。
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