HERL (Homomorphic Encryption Reinforcement Learning): Оптимизация параметров шифрования с помощью машинного обучения на основе Q-Learning
Практические решения и ценность:
Федеративное обучение (FL) – техника, позволяющая обучать модели машинного обучения на децентрализованных источниках данных, сохраняя при этом конфиденциальность. Этот метод особенно полезен в отраслях, где проблемы конфиденциальности мешают централизации данных, таких как здравоохранение и финансы.
Однако возникают проблемы при попытке внедрить Гомоморфное Шифрование (HE) для защиты конфиденциальности данных во время обучения.
Практическое применение:
Команда исследователей представила технику Homomorphic Encryption Reinforcement Learning (HERL) на основе машинного обучения с подкреплением. С помощью Q-Learning HERL динамически оптимизирует выбор параметров шифрования, чтобы соответствовать уникальным требованиям различных групп клиентов. Основные параметры шифрования – модуль коэффициента и степень многочлена – имеют прямое влияние на вычислительную нагрузку и уровень безопасности процесса шифрования.
Профилирование клиентов и разделение их на группы позволяет HERL агенту динамически выбирать лучшие настройки шифрования для каждой группы, учитывая их потребности в безопасности и вычислительных возможностях.
После экспериментов команда сообщила, что HERL может увеличить эффективность сходимости на 30%, снизить время сходимости модели FL на 24% и улучшить полезность на 17% при незначительном ущербе для безопасности.
Основные преимущества и выводы:
HERL представляет собой уникальный подход, который обеспечивает оптимальное сочетание безопасности, полезности и эффективности в операциях FL с использованием HE. Этот метод демонстрирует значительное улучшение эффективности обучения и предлагает успешный баланс между безопасностью и производительностью.
Исследование также затрагивает несколько важных аспектов, включая влияние параметров HE на производительность FL, адаптацию к различным клиентским окружениям и динамическую настройку параметров шифрования для различных групп клиентов.
Если вы хотите узнать больше о применении ИИ в вашем бизнесе, обращайтесь к нам для консультаций и подбора оптимальных решений.
