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沒有領域和算法限制，聯邦學習是打破數據孤島的利器

2019-05-05 15:22:31

機器學習已發展幾十年，在互聯網普及的過程中，大量數據產生，傳統模型在記憶量與擬合能力上遇到瓶頸。借著 GPU 算力大漲的東風，深度學習被用于突破這個瓶頸，進而產生了很多應用。隨著機器學習應用的進一步發展，社會各個成員對數據安全隱私意識開始覺醒，造成了很多數據孤島。基于單個數據擁有方，越來越難以構建效果良好的機器學習模型，這就需要有新的技術出現來解決孤島問題。

陳天健認為，聯邦學習是最有可能解決孤島問題的技術。為什么他會這樣說？

聯邦學習的含義和原理

首先，聯邦學習是什么？這一名稱和聯邦制有什么共通之處嗎？

陳天健表示，和很多其他技術一樣，聯邦學習是先有英文名字：Federated Learning。在對這個技術不斷深入研究的過程中，微眾銀行的 AI 團隊發覺需要一個比較傳神的中文名字方便對中文科研與技術社區的推廣。微眾銀行首席人工智能官（CAIO），同時還是中國人工智能學會副理事長、AAAI/ACM/IEEE Fellow、IJCAI 理事長的楊強最先提議使用“聯邦學習”這個名字，以體現促進多方合作的同時保持獨立，“君子和而不同”的含義。

陳天健認為，聯邦學習中的“聯邦”更多的是強調一種開放、平等、包容的 AI 合作生態，和歷史上出現的聯邦制國家的概念還是有明顯區別的。

（聯邦學習系統架構）

其次，聯邦學習的基本原理是什么？業內人士都在強調聯邦學習在數據隱私方面的重大意義，那么它是如何在不共

享隱私數據的情況下，進行協同的訓練？

陳天健解釋道，簡單來說，聯邦學習不用匯聚模型訓練所需的數據進行集中計算，而是分散機器學習的計算到參與各方的數據庫上進行加密的分布式計算。為了協調各個分布式計算的節點，梯度相關數據需要被傳遞，這就需要對梯度相關數據進行隱私保護，防止原始數據被反向推算出來。整個模型訓練過程自始自終、沒有任何原始數據和原始數據的加密 / 脫敏數據被傳輸，從而保護了數據擁有者各自的隱私。

聯邦學習技術突破

在全球范圍內，最近聯邦學習技術有了哪些最新的進展和突破才得以被業界關注？

從 2017 年開始，大量的聯邦學習技術成果被報導出來。陳天健認為，以谷歌研究院團隊為代表的技術流派比較看重移動設備上的隱私保護問題，嘗試建立數百萬 Android 設備之間的聯邦模型，以避免用戶隱私數據上傳到數據中心后的隱私權、遺忘權實踐問題。而以微眾銀行 AI 團隊為代表的技術流派，比較看重跨機構跨組織大數據合作場景，尤其是銀行金融場景的數據安全和隱私保護問題，并且嘗試將聯邦學習框架通用化，并引入遷移學習技術進一步提高數據利用率和模型效果。

微眾銀行開源工業級聯邦學習框架

在開源上，微眾銀行走在了前面。在 GitHub 上，微眾銀行 AI 團隊已經開源了工業級的聯邦學習技術框架 Federated AI Technology Enabler（簡稱 FATE）。FATE 項目不僅提供了一系列開箱即用的聯邦學習算法、比如 LR、GBDT、CNN 等等，更重要的是給開發者提供了實現聯邦學習算法和系統的范本，大部分傳統算法都可以經過
一定改造適配到聯邦學習框架中來。

之所以叫做“工業級”的聯邦學習技術框架，主要原因是 FATE 解決了三個工業應用常見的問題

計算架構可并行：FATE 提供內建的并行計算機制支持大規模建模應用，百萬樣本也不是問題；
信息交互可審計：FATE 框架所有跨域數據交流都被獨立定義和管控起來，方便信息安全審計；
接口清晰可擴展：FATE 各層 IO 和計算接口均被很好抽象，方便進行各種計算機制 / 數據庫的對接。

FATE GitHub 開源地址：https://github.com/WeBankFinTech/FATE

哪個技術處理隱私問題最直接有效？

事實上，業界在數據隱私保護方面已經有一些探索，比如谷歌于今年 3 月推出的 TensorFlow Privacy（https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-privacy-learning-with-differential-privacy-for-training-data-b143c5e801b6）機器學習框架開源庫，英特爾開源的 HE-Transformer（https://venturebeat.com/2018/12/03/intel-open-sources-he-transformer-a-tool-that-allows-ai-models-to-operate-on-encrypted-data/）等。相比于這些解決方案，聯邦學習在原理上和它們有哪些差異？哪個技術解決隱私問題的潛力更大一些呢？

陳天健告訴 AI 前線，TensorFlow Privacy 是一個實驗性項目，主要是利用差分隱私技術對模型進行轉換，防止模型樣本數據通過無數次推理被反向解算。而 HE-Transformer 在設計上更多是讓模型可以計算同態加密過的用戶數據以完成推理過程，避免在推理過程中使用用戶原始數據。這些技術的源頭非常早了，早期的加密機器學習都是這個路數。但對建模階段的數據保護，僅僅用同態加密或者差分隱私很難完成，上述兩個框架都沒有解決方案。真正要完整解決建模 + 預測全流程全生命周期的數據安全與隱私保護問題，需要深度結合機器學習和 MPC 兩個技術領域，這就是聯邦學習的天下了。

相對 TensorFlow Privacy 來說，TensorFlow Federated 項目方便了開發者開發橫向聯邦學習應用，“我覺得應該更多關注 TensorFlow Federated。”在數據隱私保護這一問題上，陳天健給出了他的看法。

落地應用

在金融行業中，聯邦學習技術目前已經有了一些比較成功的落地應用，聯邦學習的效果立竿見影。

微眾銀行在信貸風控、客戶權益定價和監管科技領域同時在推動一系列聯邦學習的應用落地，比如小微企業信貸風控上，模型的性能每提高模型 1% 都很困難，微眾銀行使用銀行數據和發票數據進行聯邦學習建模后，效果比單獨使用銀行數據提高了 12%；再如，銀行如果想為客戶解決差異化權益定價、由于數據傾斜的問題，通常只能覆蓋 8%~12% 的客戶，而微眾銀行使用銀行數據和互聯網數據進行聯合建模之后，覆蓋率提升到 92%，大幅提升了銷售轉化水平。

另外，在監管科技領域，微眾銀行在央行的支持下正在協同各家銀行建立聯邦反洗錢模型，落實國家加強金融監管的相關政策，解決該領域樣本少，數據質量低問題。

對IEEE聯邦學習標準兩年內推出有信心

近日，AI 前線在《IEEE 聯邦學習標準有望兩年內推出，填補 AI 領域“黑洞”》（https://www.infoq.cn/article/1x4-HLu85WgWtkHK4bh4）一文中報道了創新工場宣布南京國際人工智能研究院執行院長馮霽當選 IEEE 聯邦學習標準制定委員會副主席，并預計 IEEE 聯邦學習標準將于兩年內推出的消息。事實上，微眾銀行也是這一標準項目的主要發起者，同時微眾銀行首席 AI 官楊強教授擔任了這個標準制定委員會的主席，騰訊、第四范式、京東數科等企業也是核心企業。目前，國內外已經有三十多個主要的企業和研究機構參與到標準指定過程當中，微眾銀行對于兩年內這一標準出爐表示有信心，這是一個開放合作包容的技術，也是一個開放合作包容的社區平臺。

陳天健表示，因為聯邦學習既是一個技術也是一個合作接口標準，業界通過 IEEE 標準的形式將對接標準固定下來，可以保證各方的聯邦學習系統能夠沒有障礙地溝通合作，而不會因為各方實現的微小技術差異而導致社區碎片化。

未來前景

在未來，聯邦學習還有哪些應用前景？

陳天健表示，聯邦學習是一種面向安全合規的大數據合作的機器學習技術，應用前景十分廣泛，并沒有特別的領域或者具體的算法限制，微眾銀行甚至已經在機器視覺、裝備故障檢測等應用中和領域合作伙伴開展技術合作，推動聯邦學習社區進一步發展。

隨著 5G IoT 技術的進一步發展，設備間傳輸帶寬的大幅改善以及邊緣計算性能的增強，聯邦學習也將用于 5G IoT 網絡基礎之上的 AI 能力提升和生態構建。

我們可以從中看出，聯邦學習的未來可期，我們也期待聯邦學習在未來能有更多的應用盡快落地，解決數據隱私這一越來越嚴重且全世界人類最關注的問題之一。

來源：AI前線
采訪嘉賓：陳天健
整理&編輯：Debra

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