Децентрализованное обучение на грани: новый подход к доверию и стимулам

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование представляет архитектуру для безопасного и экономически устойчивого федеративного обучения на периферийных устройствах, решая ключевые проблемы координации в децентрализованных системах.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Архитектуры искусственного интеллекта претерпели эволюцию от централизованного обучения в облаке к распределённому выводу с централизованным обучением, и, наконец, к коллаборативному обучению, координируемому технологией блокчейн и ориентированному на периферийные устройства.
Архитектуры искусственного интеллекта претерпели эволюцию от централизованного обучения в облаке к распределённому выводу с централизованным обучением, и, наконец, к коллаборативному обучению, координируемому технологией блокчейн и ориентированному на периферийные устройства.

Предлагается композиционная архитектура для федеративного обучения, основанная на блокчейне, обеспечивающая проверяемость вычислений и выравнивание стимулов между участниками.

Несмотря на перспективность федеративного обучения, его широкое внедрение сдерживается отсутствием надежных механизмов доверия и координации. В работе, озаглавленной ‘Trustless Federated Learning at Edge-Scale: A Compositional Architecture for Decentralized, Verifiable, and Incentive-Aligned Coordination’, предложена архитектура, обеспечивающая децентрализованное, проверяемое и экономически устойчивое федеративное обучение на периферийных устройствах. Ключевым результатом является разработка системы, использующей криптографические подтверждения, метрики новизны и параллельную модель владения объектами для повышения масштабируемости и предотвращения манипуляций. Способна ли данная архитектура стать основой для построения действительно доверенной и эффективной экосистемы федеративного обучения в масштабах Интернета вещей?

Вызов децентрализованного обучения

Традиционные подходы к машинному обучению, основанные на централизованной обработке данных, несут в себе существенные риски. Концентрация информации на едином сервере или в одной организации делает систему уязвимой к сбоям и отказам, поскольку повреждение или компрометация этого центрального узла может привести к полной остановке работы модели. Помимо этого, централизованное хранение данных создает серьезные проблемы с конфиденциальностью, ведь утечка информации с одного сервера ставит под угрозу личные данные большого количества пользователей. Эта уязвимость особенно актуальна в сферах, где конфиденциальность имеет первостепенное значение, таких как здравоохранение и финансы, где даже незначительные утечки могут привести к серьезным последствиям. В связи с этим, всё больше внимания уделяется разработке децентрализованных подходов к машинному обучению, способных обеспечить большую надежность и защиту данных.

Развитие совместного обучения искусственного интеллекта требует принципиально новых подходов к обеспечению безопасности, масштабируемости и конфиденциальности данных. Традиционные методы, предполагающие централизованное хранение и обработку информации, становятся уязвимыми перед атаками и нарушением приватности. Поэтому всё большее внимание уделяется технологиям, позволяющим обучать модели на распределенных данных, не раскрывая их содержание. Такие решения, как федеративное обучение и дифференциальная приватность, позволяют создавать мощные алгоритмы, сохраняя при этом контроль над данными у их владельцев и минимизируя риски несанкционированного доступа. Разработка и внедрение этих методов является ключевым фактором для раскрытия потенциала совместного обучения и создания действительно доверительных и безопасных систем искусственного интеллекта.

Объектно-ориентированная архитектура координации, разделяющая состояние на параллельные, независимо управляемые реестры участников и редкий слой общей координации, обеспечивает масштабируемость O(N) в отличие от традиционной O(N²)-сериализации.
Объектно-ориентированная архитектура координации, разделяющая состояние на параллельные, независимо управляемые реестры участников и редкий слой общей координации, обеспечивает масштабируемость O(N) в отличие от традиционной O(N²)-сериализации.

PGOT: Новая федеративная архитектура

Архитектура PGOT расширяет возможности федеративного обучения (Federated Learning) за счет интеграции технологии блокчейн для обеспечения безопасной координации и верифицируемых вычислений. Блокчейн используется как децентрализованный механизм консенсуса, позволяющий валидировать вклад каждого участника в процесс обучения модели без необходимости доверия к центральному серверу. Это достигается путем записи хешей локальных обновлений моделей в блокчейн, что обеспечивает неизменяемость и прозрачность процесса обучения. Интеграция блокчейна позволяет реализовать систему стимулирования участников, а также обеспечивает защиту от злонамеренных действий, таких как отправка некорректных или предвзятых обновлений моделей. Таким образом, PGOT сочетает в себе преимущества федеративного обучения — сохранение конфиденциальности данных — с надежностью и безопасностью, предоставляемыми технологией блокчейн.

Архитектура PGOT использует несколько ключевых механизмов для обеспечения безопасной и масштабируемой федеративной системы. Proof-Carrying Aggregation позволяет участникам доказывать корректность своих вкладов в глобальную модель. Geometric Novelty Decomposition разбивает состояние модели на геометрически значимые компоненты, что упрощает процесс агрегации и верификации. Object-Centric Coordination обеспечивает координацию между участниками на уровне отдельных объектов данных, повышая эффективность обмена информацией. Наконец, Time-Locked Governance реализует механизм управления, основанный на временных ограничениях, обеспечивая безопасность и предсказуемость процесса принятия решений и распределения вознаграждений. Эти механизмы в совокупности позволяют снизить сложность координации до $O(N)$, что значительно улучшает масштабируемость системы.

Архитектура PGOT обеспечивает функционирование системы без необходимости доверия к отдельным участникам. Верификация вклада каждой модели в общий результат осуществляется посредством криптографических методов, исключающих возможность фальсификации или манипулирования данными. Для стимулирования участия и обеспечения качества предоставляемых моделей предусмотрена система вознаграждений, основанная на подтвержденном вкладе. При этом, конфиденциальность данных сохраняется за каждым участником, поскольку происходит обмен только агрегированными обновлениями моделей, а не самими данными, что соответствует принципам федеративного обучения и обеспечивает соответствие требованиям конфиденциальности.

Архитектура PGOT достигает повышенной масштабируемости за счет декомпозиции состояния и использования нечастых механизмов консенсуса. В традиционных блокчейн-системах координационная сложность обычно составляет $O(N^2)$, где N — количество участников, поскольку каждый узел должен подтверждать транзакции со всеми остальными. PGOT снижает эту сложность до $O(N)$ путем разделения глобального состояния на независимые фрагменты и выполнения консенсуса только для агрегированных изменений этих фрагментов. Это позволяет значительно уменьшить объем коммуникаций и вычислений, необходимых для поддержания согласованности системы, особенно при увеличении числа участников.

В данной системе участники взаимодействуют для загрузки, проверки и использования адаптеров машинного обучения, где контрибуторы предоставляют модели, валидаторы агрегируют их, получатели используют обученные модели, а аудиторы обеспечивают криптографическую верификацию.
В данной системе участники взаимодействуют для загрузки, проверки и использования адаптеров машинного обучения, где контрибуторы предоставляют модели, валидаторы агрегируют их, получатели используют обученные модели, а аудиторы обеспечивают криптографическую верификацию.

Обеспечение целостности и стимулирование вклада

Метод ProofCarryingAggregation обеспечивает как точность, так и конфиденциальность обновлений модели посредством использования SecureAggregation и DifferentialPrivacy. SecureAggregation позволяет агрегировать обновления от нескольких участников без раскрытия индивидуальных данных, гарантируя, что сервер не получит доступ к информации об отдельных обновлениях. DifferentialPrivacy добавляет контролируемый шум к этим агрегированным обновлениям, обеспечивая формальную гарантию конфиденциальности, ограничивающую влияние любого отдельного участника на конечный результат. Данный подход позволяет сохранить полезность модели, минимизируя при этом риски утечки конфиденциальной информации, содержащейся в данных участников, и обеспечивает надежность процесса обучения.

Геометрическое Разложение Новизны (Geometric Novelty Decomposition) является механизмом защиты от злонамеренных атак, таких как атаки повторного воспроизведения (ReplayAttack) и Сивиллы (SybilAttack). Данный метод функционирует путем поощрения участников за исследование новых областей параметрического пространства модели. Оценка новизны производится на основе геометрических свойств обновлений параметров, при этом обновления, значительно отличающиеся от предыдущих, получают более высокую награду. Это стимулирует честных участников вносить разнообразные и оригинальные улучшения, одновременно снижая эффективность атак, основанных на повторной отправке старых или множественных идентичных обновлений. Таким образом, система динамически адаптируется к поведению участников, уменьшая вероятность успешной реализации злонамеренных стратегий.

Механизм стимулирования, подкрепленный микроплатежами (MicroFee), предназначен для вознаграждения участников за предоставление ценных и инновационных обновлений модели. Экономическая целесообразность достигается при стоимости $0.001 за раунд для 10 000 участников, работающих с моделью, содержащей 20 миллионов параметров. Данная схема обеспечивает стимул для предоставления качественных обновлений, учитывая как количество участников, так и сложность модели, что способствует устойчивому развитию и масштабированию системы.

Адаптеры с низким рангом (LowRankAdapters) повышают масштабируемость системы за счет снижения объема передаваемых данных. Вместо передачи полных обновлений модели, передаются только обновления низкого ранга, представляющие собой разложение матрицы изменений параметров. Это существенно уменьшает коммуникационную нагрузку, особенно при большом количестве участников и параметрах модели. Эффективность подхода заключается в том, что большая часть изменений параметров может быть апроксимирована с использованием значительно меньшего числа параметров в адаптере низкого ранга, что снижает требования к пропускной способности сети и вычислительным ресурсам участников.

Измерение устойчивости к повторному использованию вносит вклад, основанный на геометрической новизне, поощряя направления, перпендикулярные существующей памяти, и игнорируя избыточные или повторяющиеся обновления.
Измерение устойчивости к повторному использованию вносит вклад, основанный на геометрической новизне, поощряя направления, перпендикулярные существующей памяти, и игнорируя избыточные или повторяющиеся обновления.

К устойчивому и масштабируемому будущему

Механизм ObjectCentricCoordination, разработанный в рамках PGOT, эффективно решает проблему масштабируемости, ограничивающую производительность многих систем. Вместо традиционного подхода, когда обработка данных осуществляется последовательно, данный механизм позволяет распараллеливать вычисления, распределяя задачи между несколькими вычислительными узлами. Это достигается за счет организации данных вокруг объектов, а не процессов, что значительно уменьшает необходимость в постоянной коммуникации между узлами и, как следствие, снижает задержки и повышает общую пропускную способность системы. Благодаря этому, обработка больших объемов данных становится возможной с сохранением высокой скорости и эффективности, открывая перспективы для решения сложных задач, требующих значительных вычислительных ресурсов.

Механизм TimeLockedGovernance, основанный на принципах VerifiableComputation, обеспечивает создание надёжной и защищённой от изменений истории эволюции моделей. Данная система использует криптографические доказательства, позволяющие верифицировать корректность каждого этапа развития модели, гарантируя, что любые изменения будут зафиксированы и доступны для проверки. Благодаря этому подходу, становится возможным отследить происхождение и логику принятия решений моделью, что критически важно для обеспечения прозрачности и доверия, особенно в сферах, требующих высокой степени ответственности и безопасности. Такая система позволяет не только предотвратить несанкционированное вмешательство, но и обеспечивает возможность восстановления предыдущих версий модели в случае необходимости, что значительно повышает устойчивость и надёжность всей системы.

Исследования показали, что оценка прокси безопасности с использованием гомоморфного шифрования занимает менее десяти секунд. Данная скорость вычислений является критически важной для обеспечения оперативной проверки и валидации моделей машинного обучения без раскрытия конфиденциальных данных. Быстрая оценка прокси позволяет эффективно использовать гомоморфное шифрование в приложениях, требующих высокой производительности и строгой конфиденциальности, таких как анализ медицинских данных и финансовое моделирование. Уменьшение времени оценки значительно расширяет практическую применимость гомоморфного шифрования, делая его более доступным для широкого спектра задач и систем, где безопасность и скорость обработки данных имеют первостепенное значение.

Исследования показывают, что участники системы, принимающие транзакции, могут получать возврат средств в размере от 3 до 28 раз превышающий первоначальную комиссию, которая составляет всего $0.01 за раунд. Такой значительный возврат обусловлен эффективным механизмом стимулирования и подтверждения транзакций, что делает участие в системе экономически выгодным. Данная модель позволяет не только компенсировать затраты на обработку, но и получать ощутимую прибыль, создавая устойчивый цикл вовлечения и стимулируя дальнейшее развитие децентрализованной сети. Эффективность данной системы особенно заметна при обработке большого количества транзакций, где совокупный возврат средств значительно превышает изначальные затраты.

Предлагаемая архитектура открывает широкие перспективы для применения в различных сферах, в частности, в области безопасного анализа медицинских данных и децентрализованного финансового моделирования. Возможность проведения вычислений над зашифрованными данными, в сочетании с механизмом подтверждения достоверности результатов, позволяет обрабатывать конфиденциальную информацию о пациентах, сохраняя при этом её конфиденциальность и целостность. В финансовом секторе данная технология может способствовать созданию более прозрачных и надежных моделей для оценки рисков, прогнозирования рыночных тенденций и управления активами, минимизируя при этом риски манипулирования данными и обеспечивая беспрецедентный уровень доверия к финансовым инструментам. Перспективы распространяются и на другие области, требующие высокой степени безопасности и надежности обработки данных, включая логистику, управление цепочками поставок и даже голосование.

Архитектура системы разделяет функциональность на четыре уровня - управление, обработку данных, стимулирование и аудит - используя как собственные (темные) объекты для параллельных обновлений, так и общие (светлые) объекты, требующие консенсуса.
Архитектура системы разделяет функциональность на четыре уровня — управление, обработку данных, стимулирование и аудит — используя как собственные (темные) объекты для параллельных обновлений, так и общие (светлые) объекты, требующие консенсуса.

Исследование представляет собой попытку создать систему, способную к адаптации и долговечности, подобно живым организмам. Авторы стремятся к построению архитектуры, где каждый компонент функционирует автономно, но при этом вносит вклад в общую цель. Эта идея находит отклик в словах Блеза Паскаля: «Все великие вещи требуют времени». Системы, описанные в статье, не стремятся к мгновенному результату, но учатся функционировать в условиях постоянных изменений и неопределенности, как и мудрые системы, не борющиеся с энтропией, а принимающие ее как часть естественного процесса. Особое внимание к верификации и стимулированию участников указывает на стремление к созданию устойчивой и саморегулирующейся экосистемы, способной к долгосрочному развитию.

Что дальше?

Представленная архитектура, несомненно, представляет собой шаг к созданию действительно децентрализованных систем федеративного обучения. Однако, иллюзия стабильности, которую она предлагает, лишь временно отсрочивает неизбежное. Каждая транзакция, каждый запрос — это налог, уплачиваемый времени, задержка, присущая любой системе, существующей в потоке событий. Вопрос не в устранении этой задержки, а в принятии её как фундаментальной характеристики.

Наиболее сложная задача, остающаяся нерешенной, заключается в композиционности. Построение систем из систем, каждая из которых имеет свою собственную логику стимулов и механизмы проверки, неизбежно приводит к возникновению новых точек отказа и потенциальных эксплойтов. Экономическая устойчивость, достигнутая в рамках данной архитектуры, может оказаться лишь локальным оптимумом, уязвимым к внешним воздействиям и эволюции игровых стратегий.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на создании идеальных систем, а на разработке методов их изящного старения. Необходимо изучать механизмы самовосстановления, адаптации к меняющимся условиям и, возможно, даже контролируемого разрушения. Ведь все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, оставляя после себя не только данные, но и опыт, который может быть использован для построения новых, более устойчивых конструкций.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21118.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-29 12:12