Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تجميع يحافظ على الخصوصية في التعلم الموحد يسمح للمؤسسات بتدريب نماذج التعلم الآلي دون تركيز البيانات الحساسة. بدلاً من تجميع البيانات في موقع واحد، يمكّن التعلم الموحد المشاركين (مثل الأجهزة أو المؤسسات) من تدريب النماذج محليًا ومشاركة التحديثات فقط مثل التدرجات أو المعلمات. ثم يتم تجميع هذه التحديثات بشكل آمن لحماية مساهمات البيانات الفردية.
تشمل التقنيات الرئيسية لحماية الخصوصية ما يلي:
على الرغم من هذه التدابير، لا تزال هناك تحديات مثل تسرب البيانات والنفقات الحسابية والامتثال التنظيمي. تساعد تقنيات مثل ضغط الاتصالات والتجميع الهرمي والتسامح القوي مع الأخطاء في معالجة هذه المشكلات. تعتبر أساليب الحفاظ على الخصوصية هذه مناسبة بشكل خاص لصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل، حيث يجب أن تظل البيانات الحساسة آمنة مع تمكين الرؤى التعاونية.
يعالج التعلم الموحد مخاوف الخصوصية من خلال ثلاث تقنيات أساسية، كل منها يعالج تحديات محددة في التعلم الآلي الموزع. دعونا نوضح كيفية عمل هذه الأساليب وأين تتألق.
تضمن الخصوصية التفاضلية بقاء مساهمات البيانات الفردية مخفية من خلال إدخال ضوضاء محكومة في تحديثات النموذج. يسمح هذا التوازن للنموذج بأن يظل مفيدًا مع حماية التفاصيل الحساسة.
«الخصوصية التفاضلية (DP)، التي اقترحتها Dwork، تسمح بضمان خصوصية يمكن التحكم فيه، من خلال إضفاء الطابع الرسمي على المعلومات المستمدة من البيانات الخاصة. من خلال إضافة الضوضاء المناسبة، تضمن DP أن نتيجة الاستعلام لا تكشف عن الكثير من المعلومات حول البيانات. نظرًا لصياغتها الصارمة، كانت DP هي المعيار الفعلي للخصوصية وتم تطبيقها في كل من ML و FL.»
وإليك كيفية عملها: تتم إضافة الضوضاء المُعايرة إلى المخرجات التي يتم التحكم فيها بواسطة ميزانية الخصوصية (). إن الرقم الأصغر يعني المزيد من الضوضاء والخصوصية القوية، في حين أن الأكبر يحسّن الدقة ولكنه يقلل من حماية الخصوصية. في التعلم الموحد، قد يستخدم المشاركون ميزانيات خصوصية مختلفة، مما يؤدي إلى مستويات مختلفة من الضوضاء في تحديثاتهم.
تنقسم أساليب الخصوصية التفاضلية عادةً إلى فئتين:
على سبيل المثال، أظهرت نماذج اختيار النص الذكي المدربة على الخصوصية التفاضلية الموزعة أكثر من ضعف الانخفاض في الحفظ مقارنة بالطرق التقليدية.
بعد ذلك، دعنا نتعمق في أساليب التشفير مثل الحساب الآمن متعدد الأطراف.
يمكّن SMPC المؤسسات من تدريب النماذج بشكل تعاوني دون الكشف عن البيانات الفردية. وهي تحقق ذلك من خلال المشاركة السرية، حيث يتم تقسيم البيانات إلى أجزاء موزعة بين المشاركين. لا يمكن لأي طرف إعادة بناء المعلومات الأصلية بمفرده.
على سبيل المثال، تقسم المشاركة السرية المضافة رقمًا إلى مشاركات مستقلة، في حين أن البروتوكولات مثل SPDZ التعامل مع عمليات أكثر تعقيدًا. ومع ذلك، يمكن أن تكون أساليب SMPC التقليدية كثيفة التواصل، مما يتطلب من العملاء تبادل الأسهم السرية مع جميع المشاركين، مما يؤدي إلى تعقيد رسالة O (n²) لعملاء n. تقنيات أحدث مثل التغذية الإلكترونية خفض تبادل الرسائل بنسبة 90٪ في المتوسط في سيناريوهات مختلفة.
جاء تطبيق SMPC في العالم الحقيقي في عام 2015 عندما مجلس القوى العاملة النسائية في بوسطن شراكة مع جامعة بوسطنفي معهد الحريري للحوسبة. باستخدام SMPC، شاركت الشركات بيانات الرواتب بأمان لتحليل فجوة الأجور بين الجنسين دون الكشف عن التفاصيل الحساسة. كشف التحليل عن تفاوتات كبيرة في الأرباح بين الرجال والنساء.
«تميل SMPC إلى تحمل نفقات اتصال كبيرة ولكنها تتمتع بميزة أنه ما لم تكن نسبة كبيرة من الأطراف ضارة ومنسقة، فستظل بيانات الإدخال خاصة حتى لو تم البحث عنها لوقت وموارد غير محدودة.» - OpenMined
من خلال الكشف عن النتائج المجمعة فقط، تضمن SMPC بقاء المدخلات الفردية محمية، حتى ضد الخصوم ذوي الحيلة العالية.
يوفر التشفير المتجانس طبقة أخرى من الأمان من خلال السماح بإجراء العمليات الحسابية على البيانات المشفرة دون فك التشفير. وهذا يعني أن الخادم المركزي يمكنه معالجة التحديثات المشفرة وإرجاع النتائج المشفرة، والتي يقوم المشاركون بفك تشفيرها محليًا.
التقدم الملحوظ في هذا المجال هو تشفير متماثل متعدد المفاتيح (MKHE)، مما يتيح لكل مشارك استخدام مفتاح التشفير الخاص به، وتجنب نقطة فشل واحدة. ال الديوك يعد مخطط (Cheon-Kim-Kim-Song) تطبيقًا متميزًا، حيث يدعم معظم العمليات الجبرية المطلوبة للتعلم الآلي. حتى أنها تتعامل مع المتجهات التي تحتوي على ما يصل إلى 16384 عنصرًا، مما يجعلها مثالية لتحديثات معاملات الشبكة العصبية.
بالمقارنة مع SMPC، يستخدم التشفير المتماثل نطاقًا تردديًا أقل مع توفير أمان مماثل. ومع ذلك، فإنه يتطلب المزيد من الموارد الحسابية. مثال عملي هو FedShe، التي طورها الباحثان ياو بان وتشنغ تشاو. يعتمد هذا النظام على المتوسط الموحد وأظهر دقة وكفاءة وأمانًا أفضل مقارنة بالطرق الأخرى القائمة على التشفير المتماثل.
هذه التقنية جذابة بشكل خاص للصناعات التي تتعامل مع البيانات الحساسة للغاية، مثل الرعاية الصحية أو التمويل. في حين أن المتطلبات الحسابية لا تزال عقبة، تركز الأبحاث الجارية على تحسين الكفاءة لجعلها أكثر سهولة لحالات الاستخدام واسعة النطاق.
بناءً على تقنيات الحفاظ على الخصوصية السابقة، يأخذ التعلم الفيدرالي اللامركزي الأمور خطوة إلى الأمام. من خلال إزالة الحاجة إلى التنسيق المركزي، فإنه ينشر الثقة بين المشاركين ويقلل من نقاط الفشل الفردية، مما يعزز الخصوصية ومرونة النظام.
في التعلم المركزي الفيدرالي (CFL)، خادم واحد يلعب دور المنسق. يقوم بتجميع تحديثات النموذج من جميع العملاء وتجميعها ثم توزيع النموذج العالمي المحدث. على الرغم من أن هذا الإعداد بسيط، إلا أن له عيوبه: يصبح الخادم عقبة للاتصال ونقطة ضعف محتملة، مما يتطلب من المشاركين وضع ثقة كاملة في تشغيله.
من ناحية أخرى، التعلم الاتحادي اللامركزي (DFL) يزيل الخادم المركزي تمامًا. هنا، يعمل العملاء بطريقة نظير إلى نظير، حيث يقومون بمشاركة التحديثات وتجميعها بشكل مباشر. لا يتعامل هذا الأسلوب مع بيئات الشبكة الديناميكية والمتنوعة بشكل أفضل فحسب، بل يوفر أيضًا خصوصية أقوى من خلال نشر البيانات الحساسة عبر العقد المتعددة. في حين أن الأساليب اللامركزية تحقق عمومًا دقة ودقة واسترجاعًا أعلى، فقد تظل النماذج المركزية خيارًا عمليًا في السيناريوهات التي توجد فيها البيانات بشكل طبيعي في مكان واحد وتكون مخاوف الخصوصية ضئيلة.
بعد ذلك، دعونا نستكشف البروتوكولات والبنى الآمنة التي تجعل هذه الأنظمة اللامركزية تعمل.
يعتمد التجميع اللامركزي على البروتوكولات المصممة لتمكين التعاون الآمن دون الحاجة إلى خادم مركزي. يكمن الاختلاف الرئيسي في كيفية تنظيم التدريب: بينما تستخدم CFL خادمًا مركزيًا للتحسين المشترك، تتبنى DFL استراتيجية موزعة حيث يتعامل المشاركون مع التجميع بشكل مستقل.
لضمان الأمن أثناء هذه العملية، غالبًا ما تستخدم الأنظمة اللامركزية تقنيات مثل اخفاء، حيث تتم إضافة الضوضاء إلى التحديثات ثم يتم إلغاؤها لاحقًا أثناء التجميع. طريقة شائعة أخرى هي استخدام بروتوكولات القيل والقال، حيث يشارك المشاركون التحديثات مع مجموعة صغيرة من الجيران. وهذا يضمن انتشار المعلومات بشكل فعال، حتى في حالة تسرب بعض العقد.
مثال رائع لهذه المبادئ في العمل هو إيدجفل، وهو نظام يدعم آليات التجميع المرنة ويسمح للعقد بالانضمام بشكل غير متزامن. هذه المرونة تجعل من السهل التوسع والتكيف مع التطبيقات المختلفة.
يجب أن تتصدى الأنظمة اللامركزية أيضًا لتحديات قابلية التوسع وكفاءة الاتصال. في حين أن DFL يتدرج جيدًا في البيئات المتنوعة وهو قوي ضد حالات الفشل، إلا أنه يمكن أن يواجه تقاربًا أبطأ مقارنة بالطرق المركزية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون إدارة عبء الاتصال والتعامل مع الاتصال المتقطع أمرًا صعبًا.
لمعالجة هذه المخاوف، هناك تقنيات مثل ضغط الاتصالات تعال إلى اللعب. من خلال التركيز على التدرجات المتفرقة ولكن الأساسية، تقلل هذه الطرق من استخدام النطاق الترددي دون التضحية بالدقة أو الخصوصية. على سبيل المثال، أظهر EdgeFL انخفاضًا بمقدار عشرة أضعاف تقريبًا في عبء الاتصالات مقارنة بالأنظمة المركزية، والتي غالبًا ما تعاني من أنماط الاتصال غير المتوقعة التي تضر بالكفاءة والدقة.
ومع ذلك، فإن اللامركزية لا تخلو من المخاطر. مع وجود العديد من الأجهزة المعنية، تزداد احتمالية محاولة المشاركين الضارين إفساد النموذج العالمي. لمواجهة هذا، قوي التسامح البيزنطي مع الخطأ تعتبر الآليات بالغة الأهمية لتحديد هذه التهديدات والتخفيف من حدتها.
نهج آخر لتحقيق التوازن بين قابلية التوسع والكفاءة التجميع الهرمي، حيث يتم تجميع المشاركين في مجموعات. تقوم كل مجموعة بإجراء التجميع المحلي قبل دمج النتائج على مستوى أعلى. تحتفظ هذه البنية ببعض فوائد التنسيق المركزي أثناء توزيع الحسابات.
يتطلب تنفيذ الأنظمة اللامركزية بشكل فعال نهجًا مدروسًا لتصميم الشبكة وموثوقية المشاركين واستراتيجيات الاتصال. يجب على المؤسسات الموازنة بعناية بين الكفاءة وجودة النموذج من خلال تخصيص البروتوكولات لقيود الأجهزة الخاصة بها. يعد الاختبار عبر أقسام البيانات المتنوعة، ومعالجة التحيز من خلال أخذ العينات الذكية أو التنظيم، وتنفيذ الدفاعات متعددة الطبقات كلها خطوات أساسية لضمان أداء قوي وموثوق.
أصبح التجميع الذي يحافظ على الخصوصية بمثابة تغيير لقواعد اللعبة للصناعات التي تتعامل مع البيانات الحساسة. من خلال اعتماد هذه التقنيات، يمكن للمنظمات التعاون بفعالية مع الالتزام بمعايير الخصوصية الصارمة.
واحدة من أبرز المجالات التي تستخدم تقنيات الحفاظ على الخصوصية هي الرعاية الصحية. على سبيل المثال، استخدمت خمس منظمات رعاية صحية أوروبية التعلم الآلي الموحد للتنبؤ بمخاطر إعادة القبول لمدة 30 يومًا لمرضى مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD). بشكل ملحوظ، حققوا دقة بنسبة 87٪ - كل ذلك دون مشاركة أي بيانات للمرضى.
يستمر نطاق التعاون في مجال الرعاية الصحية في النمو. ال قطار الصحة الشخصية يربط إطار (PHT) الآن 12 مستشفى في ثماني دول وأربع قارات، مما يثبت الإمكانات العالمية للتعلم العميق الموحد في التصوير الطبي.
في خدمات مالية، يتم استخدام أساليب الحفاظ على الخصوصية لمعالجة الاحتيال مع حماية معلومات العملاء. ال بنك DPFedBank يسمح إطار العمل للمؤسسات المالية ببناء نماذج التعلم الآلي بشكل تعاوني باستخدام آليات الخصوصية التفاضلية المحلية (LDP). بالإضافة إلى ذلك، تُظهر مبادرات مثل تحديات جائزة PETS البريطانية الأمريكية تعدد استخدامات هذه التقنيات، وتتناول قضايا تتراوح من الجرائم المالية إلى أزمات الصحة العامة.
يتم التأكيد على الطلب على هذه الحلول من خلال الإحصاءات المثيرة للقلق: أكثر من 30٪ من مؤسسات الرعاية الصحية في جميع أنحاء العالم أبلغت عن انتهاكات للبيانات في العام الماضي. تسلط هذه الأمثلة الضوء على الحاجة الملحة لمنصات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تدمج أدوات الحفاظ على الخصوصية.
منصات مثل prompts.ai تتقدم لتبسيط اعتماد التجميع الذي يحافظ على الخصوصية. ومن خلال الجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط والتعاون في الوقت الفعلي، تمكّن هذه المنصات المؤسسات من حماية البيانات الحساسة دون المساس بالكفاءة التشغيلية.
تتمثل إحدى الميزات البارزة في نظام الترميز بنظام الدفع أولاً بأول للمنصة، والذي يربط نماذج اللغات الكبيرة مع الحفاظ على إمكانية التحكم في التكاليف. هذا النهج ذو قيمة خاصة، بالنظر إلى أن 10٪ فقط من المنظمات لديها سياسات رسمية للذكاء الاصطناعي.
على الرغم من الفوائد، لا تزال التحديات قائمة. على سبيل المثال، يمكن للتشفير المتجانس زيادة زمن الاستجابة للاستدلال بمقدار 3-5 مرات. ومع ذلك، هناك تقدم: فقد أدت الأنظمة التي تمزج التعلم الموحد مع الخصوصية التفاضلية إلى خفض معدلات تسرب هجوم الاستدلال على العضوية إلى أقل من 1.5٪، انخفاضًا من 9.7٪ في الإعدادات التقليدية.
أدوات مفتوحة المصدر مثل ميكروسوفت بريسيديو و باي سوفت تساعد المؤسسات أيضًا على بناء عمليات سير عمل تحافظ على الخصوصية. ومع ذلك، فإن تعقيد التنفيذ في العالم الحقيقي غالبًا ما يستدعي منصات شاملة يمكنها إدارة هذه العمليات المعقدة.
«يكمن التحدي البحثي الرئيسي في تطوير إطار عمل قابل للتشغيل المتبادل وآمن ومتوافق مع اللوائح يعزز الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على سرية بيانات المستخدم.» - ميا كيت
في حين أن الفوائد واضحة، فإن التنفيذ في العالم الحقيقي يأتي مع عقبات. يعد التوسع إلى مجموعات البيانات الكبيرة أمرًا صعبًا بشكل خاص بسبب الكثافة الحسابية لطرق التشفير. تواجه البيئات الموحدة أيضًا تحديات فريدة في تنسيق جودة البيانات. يوضح الدكتور مات ويلدون من مكتب الإحصاءات الوطنية في المملكة المتحدة:
«في التعلم الموحد، تؤدي الحاجة إلى الخصوصية إلى تحديات جودة البيانات حول مواءمة مواصفات البيانات وتعريفاتها». - الدكتور مات ويلدون، مكتب المملكة المتحدة للإحصاءات الوطنية
تتطلب مواجهة هذه التحديات حلولاً إبداعية. على سبيل المثال، يستخدم حل Scarlet Pets مرشحات Bloom والتشفير الخفيف لتجميع البيانات بفعالية، حتى مع مجموعات البيانات الموزعة عموديًا.
يزيد العملاء غير المتجانسين من تعقيد الأمور. تؤدي الاختلافات في القوة الحسابية وجودة البيانات بين المشاركين إلى جعل عمليات مثل النسب المتدرج العشوائي الخاص التفاضلي (DP-SGD) غير فعالة، وغالبًا ما تتطلب مجموعات بيانات كبيرة لتعمل بشكل مناسب. يضيف اكتشاف المشاركين الضارين طبقة أخرى من الصعوبة. كما تشير سيخا بينتيالا من فريق PPMLHuskies:
«إحدى أكبر الثغرات هي تطوير تقنيات الدفاع العام لـ FL مع سيناريوهات توزيع البيانات التعسفية.» - Sikha Pentyala، فريق PPMLHuskies
الامتثال التنظيمي هو عقبة كبيرة أخرى. تهدف الأطر الناشئة، مثل قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، إلى تنظيم تقنيات الذكاء الاصطناعي بناءً على مخاطرها على الخصوصية والسلامة والحقوق الأساسية. في الولايات المتحدة، أكدت FTC أن شركات النموذج كخدمة يجب أن تحترم التزامات الخصوصية والامتناع عن استخدام بيانات العملاء لأغراض غير معلنة.
يمكن للمؤسسات مواجهة هذه التحديات من خلال استراتيجيات مثل التدريب المسبق على مجموعات البيانات العامة لتعزيز دقة النموذج، وتنفيذ التحقق الآمن من المدخلات، واعتماد تقنيات تقييم البيانات لضمان الاتساق. يمكن أن تساعد الشراكة مع مزودي التكنولوجيا الذين يقدمون حلول الخصوصية المتقدمة أيضًا في الحفاظ على الامتثال مع تعزيز الابتكار.
في نهاية المطاف، تتجاوز المهمة التكنولوجيا. كما بوبليسيس سابيانت يضعها:
«الهدف ليس فقط حماية البيانات ولكن أيضًا بناء الثقة والمساءلة في مشهد الذكاء الاصطناعي.» - Publicis Sapient
يتطلب تحقيق النجاح موازنة الخبرة الفنية مع الثقافة التنظيمية والمتطلبات التنظيمية وثقة المستخدم.
يعتمد اختيار طريقة التجميع الصحيحة على عوامل مثل مدى حساسية بياناتك والموارد الحسابية المتاحة واحتياجات الأمان الخاصة بك.
لاتخاذ قرار مستنير، من المهم أن نفهم كيف تختلف هذه التقنيات من حيث الخصوصية والأداء والتطبيق.
فيما يلي نظرة فاحصة على نقاط القوة والمقايضات لكل طريقة.
الخصوصية التفاضلية يحقق التوازن بين الخصوصية والأداء. فهي تُحدث ضجيجًا إحصائيًا لحماية البيانات ولكنها تُبقي النفقات الحسابية منخفضة إلى متوسطة، مما يجعلها مناسبة تمامًا لمجموعات البيانات الكبيرة والتحليل الإحصائي.
تشفير متماثل هو الحل الأمثل للمهام التي تتطلب أعلى مستوى من سرية البيانات. ومع ذلك، فإنه يأتي بتكلفة باهظة: يمكن إبطاء الحسابات بما يصل إلى أربعة أو خمسة أوامر من حيث الحجم. وهذا يجعلها مثالية للتطبيقات شديدة الحساسية حيث لا يكون الأداء هو الشاغل الرئيسي.
الحساب الآمن متعدد الأطراف (SMPC) يسمح لأطراف متعددة بحساب الوظائف معًا دون الكشف عن مدخلاتها الفردية. في حين أنه غالبًا ما يكون أسرع من التشفير المتماثل، إلا أن أدائه يمكن أن ينخفض مع زيادة عدد المشاركين.
التجميع المركزي سهل التنفيذ ويعمل بشكل جيد في البيئات الموثوقة. ومع ذلك، فهي عرضة للفشل أو الهجمات بسبب اعتمادها على نقطة تحكم واحدة، مما يجعلها أقل ملاءمة للسيناريوهات غير الموثوق بها.
التجميع اللامركزي يعمل على توزيع المخاطر عبر نقاط متعددة، مما يؤدي إلى تحسين القدرة على تحمل الأخطاء والمرونة. إنها فعالة بشكل خاص للشبكات واسعة النطاق التي تعمل في بيئات أقل أمانًا. تكمل هذه الطريقة أيضًا تدابير الخصوصية الأخرى من خلال تعزيز قابلية التوسع ومقاومة الهجمات.
عندما يتعلق الأمر بتعقيد التنفيذ، تشفير متماثل هو الأكثر تطلبًا ويتطلب خبرة متخصصة. SMPC، على الرغم من تعقيدها أيضا، تستفيد من توافر الأطر والأدوات التي تجعل الوصول إليها أكثر سهولة. خصوصية تفاضلية، من ناحية أخرى، هو عمومًا الأسهل في التنفيذ.
في النهاية، يعتمد الاختيار على أولويات مؤسستك. إذا كنت تتعامل مع بيانات حساسة للغاية، فقد تقبل الأداء الأبطأ للتشفير المتجانس. من أجل قابلية التوسع والتسامح مع الأخطاء، تعد الأساليب اللامركزية مناسبة بشكل أفضل. وفي الوقت نفسه، توفر الخصوصية التفاضلية مزيجًا عمليًا من الأمان والأداء والبساطة، خاصة للمهام الإحصائية.
توفر هذه المقارنة أساسًا لاختيار التقنية المناسبة بناءً على احتياجاتك وتمهد الطريق لاستكشاف تحديات التنفيذ.
حماية الخصوصية هي حجر الزاوية في التعلم الموحد. بدون ضمانات مناسبة، يمكن للتدريب التعاوني على الذكاء الاصطناعي أن يعرض البيانات الحساسة للخطر، مما يعرض الأفراد والمنظمات للخطر.
تقنيات مثل خصوصية تفاضلية، تشفير متماثل، حساب آمن متعدد الأطراف، و التجميع اللامركزي اعملوا معًا لضمان بقاء البيانات آمنة مع تمكين التعاون الفعال في مجال الذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين هذه الأساليب، يمكن للمؤسسات إنشاء أنظمة آمنة تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة دون التضحية بالخصوصية.
لقد أظهرت صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل بالفعل كيف يمكن تطبيق هذه الأساليب بنجاح. على سبيل المثال، تم استخدامها لتطوير نماذج تشخيصية وتحسين اكتشاف الاحتيال، كل ذلك مع الالتزام بلوائح الخصوصية الصارمة. مع استمرار تشديد القوانين المتعلقة بخصوصية البيانات - التي تتطلب أن يكون جمع البيانات قانونيًا ومحدودًا ومحددًا للغرض - أصبحت هذه التقنيات ضرورية بشكل متزايد للامتثال.
يكمن مفتاح التنفيذ الناجح في تكييف هذه الأساليب مع الاحتياجات المحددة. على سبيل المثال، قد تعطي المؤسسات التي تتعامل مع البيانات شديدة الحساسية الأولوية للأمان القوي للتشفير المتماثل، حتى لو كان ذلك يؤثر على الأداء. من ناحية أخرى، قد يميل أولئك الذين يحتاجون إلى قابلية التوسع نحو الأنظمة اللامركزية ذات الخصوصية التفاضلية. في كثير من الحالات، تحقق الأساليب المختلطة التي تجمع بين تقنيات متعددة أفضل توازن بين الخصوصية والوظائف.
تقدم منصات مثل prompts.ai حلولًا عملية للمؤسسات التي تهدف إلى اعتماد هذه الأساليب. من خلال أدوات مثل حماية البيانات المشفرة وسير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، يساعد prompts.ai على دمج تقنيات الحفاظ على الخصوصية في أنظمة الذكاء الاصطناعي التعاونية. تضمن ميزات مثل التوافق مع نماذج اللغات الكبيرة أن تظل هذه الأنظمة آمنة ومتطورة.
يعتمد مستقبل التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي على القدرة على تدريب النماذج بشكل جماعي مع حماية البيانات. إن التجميع الذي يحافظ على الخصوصية لا يحمي المعلومات الحساسة فحسب، بل يمهد الطريق أيضًا للجيل القادم من التطورات الآمنة والتعاونية في مجال الذكاء الاصطناعي.
التعلم الفيدرالي، جنبًا إلى جنب مع تقنيات الحفاظ على الخصوصية، يرتقي بأمان البيانات إلى المستوى التالي من خلال ضمان بقاء البيانات على الأجهزة المحلية. بدلاً من إرسال البيانات الأولية إلى خادم مركزي، فإنه يشارك تحديثات النماذج المشفرة فقط. يقلل هذا النهج بشكل كبير من فرص انتهاكات البيانات أو الوصول غير المصرح به.
من ناحية أخرى، يقوم التعلم الآلي المركزي التقليدي بجمع البيانات الأولية وتخزينها على خادم واحد، مما يجعلها أكثر عرضة للاختراق وانتهاكات الخصوصية. يذهب التعلم الموحد خطوة إلى الأمام من خلال دمج أساليب مثل خصوصية تفاضلية و تجميع آمن. تضيف هذه التقنيات طبقات إضافية من الحماية، مما يحافظ على حماية معلومات المستخدم جيدًا مع الاستمرار في تقديم أداء فعال للنموذج.
يتميز التشفير المتماثل (HE) بقدرته على إجراء العمليات الحسابية مباشرة على البيانات المشفرة، مما يوفر مستوى عالٍ من الأمان. ومع ذلك، تأتي هذه الطريقة مع جانب سلبي - فهي تتطلب قوة حسابية كبيرة، مما قد يجعلها أقل عملية للتعامل مع نماذج التعلم الموحدة واسعة النطاق.
على الجانب الآخر، تتخذ الخصوصية التفاضلية (DP) نهجًا مختلفًا من خلال إدخال الضوضاء على البيانات أو تحديثات النموذج. هذا يجعلها أكثر كفاءة وقابلية للتطوير مقارنة بـ HE. ولكن هناك مشكلة: إذا تمت إضافة الكثير من الضوضاء، فقد تتأثر دقة النموذج وفائدته.
يكمن التحدي في إيجاد التوازن الصحيح بين الخصوصية والدقة والكفاءة. يوفر HE أمانًا لا مثيل له ولكنه يعاني من قابلية التوسع، في حين أن DP أسهل في التنفيذ ولكنه يحتاج إلى ضبط دقيق لتجنب التضحية بالدقة من أجل الخصوصية.
لتلبية المتطلبات التنظيمية، تحتاج المؤسسات إلى اعتماد أساليب التجميع التي تركز على الخصوصية والتي تتوافق مع قوانين مثل GDPR و CCPA. وهذا يعني إعطاء الأولوية لتقليل البيانات وتأمين موافقة المستخدم الصريحة. تقنيات مثل حساب آمن متعدد الأطراف و تشفير متماثل يمكن حماية البيانات الحساسة أثناء عمليات التجميع، بينما تساعد تدابير خصوصية المخرجات على الحماية من رؤى البيانات غير المصرح بها.
من الضروري أيضًا إجراء عمليات تدقيق منتظمة والحفاظ على فحوصات الامتثال المستمرة، خاصة للشركات العاملة في ولايات قضائية متعددة. إن مواكبة اللوائح المتغيرة وتخصيص الممارسات لتتماشى مع القوانين الإقليمية لا تضمن الامتثال فحسب، بل تعزز أيضًا الثقة في مبادرات التعلم الموحدة.
