Federated Learning im Fokus: Datenschutz und innovative Abwehrmechanismen gegen Gradienteninversionsangriffe

Federated Learning: Datenschutz und neue Schutzmechanismen gegen Gradienteninversionsangriffe

Federated Learning (FL) hat sich als vielversprechende Methode im Bereich des maschinellen Lernens etabliert, die den Datenschutz der Nutzer in den Vordergrund stellt. Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen, bei denen alle Trainingsdaten an einen zentralen Server gesendet werden, ermöglicht FL das dezentrale Training von Modellen. Die Teilnehmer, sogenannte Clients, trainieren lokale Modelle auf ihren eigenen Daten und teilen anschließend lediglich die aktualisierten Modellparameter, z.B. in Form von Gradienten, mit einem zentralen Server. Dieser aggregiert die erhaltenen Informationen und aktualisiert das globale Modell, ohne direkten Zugriff auf die sensiblen Daten der Clients zu erhalten.

Diese Architektur bietet zwar erhebliche Vorteile hinsichtlich des Datenschutzes, ist aber dennoch anfällig für Angriffe. Ein Beispiel hierfür sind Gradienteninversionsangriffe (GIA), die darauf abzielen, die privaten Daten der Clients aus den geteilten Gradienten zu rekonstruieren. Forscher haben gezeigt, dass unter bestimmten Bedingungen, wie beispielsweise der Kenntnis von Batch-Normalisierungsstatistiken oder der Verwendung spezifischer Modellarchitekturen, die Rekonstruktion von Trainingsdaten aus Gradienten möglich ist.

Die Bedrohung durch GIA ist real und stellt ein erhebliches Sicherheitsrisiko für FL-Systeme dar. Verschiedene Abwehrmechanismen wurden entwickelt, um diesen Angriffen entgegenzuwirken. Dazu gehören kryptografische Verfahren wie Secure Multi-party Computation (SMC) und Homomorphic Encryption (HE) sowie Differential Privacy (DP), bei der Rauschen zu den Gradienten hinzugefügt wird. Diese Methoden bieten zwar einen gewissen Schutz, gehen jedoch oft mit einem Kompromiss zwischen Datenschutz und Modellgenauigkeit einher.

Hypernetwork Federated Learning (HyperFL): Ein neuer Ansatz

Ein neuerer Forschungsansatz verfolgt eine alternative Strategie zur Abwehr von GIA. Anstatt sich auf die Verschleierung der Gradienten zu konzentrieren, zielt dieser Ansatz darauf, die direkte Verbindung zwischen den geteilten Parametern und den lokalen, privaten Daten zu unterbrechen. Ein Beispiel für diesen Ansatz ist Hypernetwork Federated Learning (HyperFL).

HyperFL verwendet Hypernetzwerke, um die Parameter der lokalen Modelle zu generieren. Anstelle der Modellparameter selbst werden lediglich die Parameter des Hypernetzwerks an den Server übertragen und dort aggregiert. Da die eigentlichen Modellparameter niemals direkt geteilt werden, wird die Rekonstruktion der privaten Daten durch GIA deutlich erschwert.

Theoretische Analysen und experimentelle Ergebnisse deuten darauf hin, dass HyperFL sowohl eine hohe Datenschutzgarantie als auch eine vergleichbare Modellgenauigkeit im Vergleich zu traditionellen FL-Methoden erreichen kann. Die Konvergenzrate von HyperFL ist dabei ein wichtiger Aspekt, der in der Forschung untersucht wird.

Herausforderungen und zukünftige Forschung

Trotz der vielversprechenden Ergebnisse stehen FL-Systeme, die sich gegen GIA schützen, weiterhin vor Herausforderungen. Die Forschung konzentriert sich unter anderem auf folgende Punkte:

Die Entwicklung robusterer Abwehrmechanismen, die sowohl Datenschutz als auch Modellgenauigkeit gewährleisten.

Die Untersuchung der Anwendbarkeit von HyperFL und ähnlichen Ansätzen auf verschiedene Datentypen und Modellarchitekturen.

Die Entwicklung von effizienten Algorithmen für die Aggregation der Hypernetzwerkparameter.

Die Analyse der Robustheit von HyperFL gegenüber anderen Angriffen auf FL-Systeme.

Die Forschung im Bereich des sicheren Federated Learnings ist dynamisch und entwickelt sich ständig weiter. Neue Angriffsmethoden und Abwehrmechanismen werden kontinuierlich entwickelt und evaluiert. Das Ziel ist es, FL-Systeme zu schaffen, die sowohl den Datenschutz der Nutzer gewährleisten als auch die Vorteile des dezentralen maschinellen Lernens voll ausschöpfen können.

Bibliographie: Guo, P. et al. (2024). A New Federated Learning Framework Against Gradient Inversion Attacks. arXiv:2412.07187. Qian, J. et al. (2024). GI-SMN: Gradient Inversion Attack against Federated Learning without Prior Knowledge. arXiv:2405.03516. Leite, L. et al. (2024). Federated Learning under Attack: Improving Gradient Inversion for Batch of Images. arXiv:2409.17767. Vanishing Privacy: Fast Gradient Leakage Threat to Federated Learning. ICLR 2025 Conference Submission. Lyu, L. et al. (2023). How does data augmentation affect privacy leakage in federated learning? ScienceDirect. Huang, Y. et al. (2021). Evaluating gradient inversion attacks and defenses in federated learning. NeurIPS Proceedings. Pasquini, C. et al. (2023). Do Gradient Inversion Attacks Make Federated Learning Unsafe? ResearchGate. Wu, Y. et al. (2023). Decentralized Federated Learning: A Defense Against Gradient Inversion Attack. Proceedings of Machine Learning Research. Geiping, J. et al. (2020). Inverting Gradients - How easy is it to break privacy in federated learning? NeurIPS Proceedings. Van der Veen, W. et al. (2022). AGIC: Approximate Gradient Inversion Attack on Federated Learning. ResearchGate.