Giải pháp Federated Learning nâng cao bảo mật huấn luyện AI

Federated Learning

Giải pháp Federated Learning là gì

Giải pháp Federated Learning là phương pháp học máy phân tán, cho phép huấn luyện mô hình AI trên máy tính cá nhân mà không cần truyền dữ liệu về máy chủ trung tâm.

Thay vào đó, các thiết bị di động sẽ gửi các tham số đã được cập nhật lên máy chủ, sau đó máy chủ kết hợp và cập nhật mô hình chung.

Mục tiêu chính của federated learning là tận dụng khối lượng lớn dữ liệu phân tán từ các thiết bị di động để xây dựng mô hình AI chung chính xác và tổng quát hơn.

Điều này giúp giảm thiểu rủi ro về bảo mật và riêng tư dữ liệu, vì dữ liệu không cần được chia sẻ với các bên thứ ba.

Cách hoạt động

Initialization

Trong giai đoạn initialization, một mô hình ban đầu được tạo trên máy chủ trung tâm.

Mô hình này sau đó được gửi cho các thiết bị di động hoặc máy tính cá nhân của người dùng để bắt đầu quá trình huấn luyện.

Local Training

Local Training

Sau khi mô hình ban đầu được sao chép xuống từ máy chủ, các thiết bị di động sẽ tiến hành huấn luyện trên dữ liệu của riêng họ.

Quá trình này diễn ra trên thiết bị và không cần gửi dữ liệu cho máy chủ.

Khi quá trình huấn luyện hoàn thành, các tham số được cập nhật và gửi lên máy chủ.

Aggregation

Giai đoạn cuối cùng là aggregation, trong đó máy chủ sẽ kết hợp các tham số đã được cập nhật từ các thiết bị di động.

Quá trình này có thể được thực hiện bằng cách tính toán trung bình của các tham số hoặc sử dụng các thuật toán phức tạp hơn để tính toán trọng số cho từng tham số.

Quá trình aggregation này giúp cập nhật mô hình chung, kết hợp thông tin từ các thiết bị di động khác nhau mà không cần tiết lộ dữ liệu riêng tư.

Lợi ích của Federated Learning

Lợi ích của giải pháp

Bảo mật dữ liệu

Sử dụng giải pháp này dữ liệu không cần được chia sẻ với các bên thứ ba, giúp giảm thiểu rủi ro về an ninh và bảo mật.

Thay vào đó, chỉ có các thông số được gửi lên máy chủ để cập nhật mô hình.

Dữ liệu riêng tư

Tương tự như bảo mật dữ liệu, giải pháp giúp bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Dữ liệu không cần rời khỏi thiết bị của người dùng trong quá trình huấn luyện mô hình.

Tận dụng dữ liệu phân tán

Federated learning cho phép tận dụng được khối lượng lớn dữ liệu phân tán từ các thiết bị di động.

Điều này giúp xây dựng mô hình chính xác và tổng quát hơn, do có sự đại diện của nhiều loại dữ liệu khác nhau trong quá trình huấn luyện.

Tiết kiệm băng thông

Vì dữ liệu không cần được gửi từ thiết bị di động đến máy chủ, giải pháp giúp tiết kiệm băng thông internet cho người dùng.

Điều này rất hữu ích trong việc giới hạn việc truyền dữ liệu qua mạng di động hoặc trong các khu vực sóng yếu.

Cập nhật liên tục

Với giải pháp mô hình có thể được cập nhật liên tục thông qua việc sử dụng các thông số mới từ các thiết bị di động.

Điều này giúp duy trì tính hiệu quả và khả năng tổng quát của mô hình theo thời gian.

Chức năng của Federated Learning

Chức năng nổi bật

Thu thập dữ liệu phân tán

Giải pháp cho phép thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần truyền tải dữ liệu đến một trung tâm xử lý tập trung.

Thay vào đó, mô hình AI được triển khai trên từng thiết bị hoặc site cá nhân, và việc học từ dữ liệu diễn ra ngay tại chỗ.

Điều này giúp giảm bớt rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư, vì dữ liệu không cần được chuyển đi.

Bảo vệ quyền riêng tư

Một trong những ưu điểm lớn của Federated Learning là khả năng bảo vệ quyền riêng tư.

Do dữ liệu không cần rời khỏi site cá nhân, người dùng có toàn quyền kiểm soát thông tin cá nhân của mình.

Dữ liệu được mã hóa và chỉ có mô hình AI được chia sẻ, không phải dữ liệu gốc.

Điều này giúp giảm nguy cơ vi phạm quyền riêng tư và xâm nhập vào dữ liệu cá nhân.

Xử lý cục bộ

Thay vì phải gửi dữ liệu về một trung tâm xử lý tập trung, giải pháp cho phép xử lý cục bộ trên từng thiết bị hoặc site cá nhân.

Điều này giúp giảm thiểu lượng dữ liệu phải truyền qua mạng và giảm thời gian phản hồi.

Hơn nữa, việc xử lý cục bộ cũng giúp bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Học kết hợp

Giải pháp cho phép học kết hợp từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, điều này giúp cải thiện tính tổng quát và độ chính xác của mô hình AI.

Thay vì chỉ dựa trên một nguồn dữ liệu duy nhất, mô hình có thể học từ nhiều nguồn khác nhau, đại diện cho các đặc điểm đa dạng của dữ liệu thực tế.

Cập nhật liên tục

Sử dụng giải pháp mô hình AI có thể được cập nhật liên tục khi có sự thay đổi trong dữ liệu hoặc khi có thêm thông tin mới.

Thay vì phải xây dựng lại toàn bộ mô hình từ đầu, chỉ có các trọng số của mô hình cần được cập nhật.

Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong quá trình huấn luyện và triển khai mô hình.

Tích hợp linh hoạt

Giải pháp được thiết kế để tích hợp linh hoạt với các framework Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) phổ biến như PyTorch, TensorFlow và Numpy.

Việc tích hợp này giúp người dùng dễ dàng áp dụng giải pháp vào quá trình làm việc hiện tại của họ mà không cần thay đổi nhiều.

Ứng dụng của Federated Learning

Phạm vi ứng dụng

Lĩnh vực Y tế

Trong lĩnh vực y tế giải pháp có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình AI cho việc chẩn đoán bệnh, dự đoán kết quả điều trị và phân tích hình ảnh y khoa.

Bằng cách sử dụng các thiết bị di động hoặc máy tính cá nhân của các bác sĩ hoặc bệnh nhân, giải pháp cho phép tổng hợp tri thức từ nhiều nguồn dữ liệu y tế khác nhau mà không cần tiết lộ thông tin cá nhân.

Lĩnh vực Tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, Giải pháp có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình AI cho việc phân tích rủi ro, phân tích dữ liệu thị trường và dự đoán giá cả.

Thông qua việc kết hợp các nguồn dữ liệu từ các công ty tài chính khác nhau, giải pháp giúp tạo ra các mô hình tổng quát và chính xác hơn trong việc quản lý rủi ro và ra quyết định đầu tư.

Giao thông vận tải

Trong lĩnh vực giao thông vận tải, Federated Learning có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình AI cho việc điều khiển giao thông, tiên đoán ùn tắc và cải thiện an toàn giao thông.

Bằng cách sử dụng thông tin từ các cảm biến trên xe hoặc điểm giao thông, giải pháp giúp tổng hợp tri thức từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra các mô hình thông minh giúp điều chỉnh giao thông hiệu quả.

IoT và thiết bị di động

Trong lĩnh vực IoT (Internet of Things) và Thiết bị di động, Federated Learning có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình AI cho việc điều khiển và quản lý các thiết bị kết nối.

Thông qua việc kết hợp tri thức từ các thiết bị trong mạng lưới IoT hoặc từ các điện thoại di động của người dùng, giải pháp giúp cải thiện tính tổng quát và chính xác của các mô hình AI trong việc điều khiển và quản lý các thiết bị kết nối.

Có thể bạn quan tâm

Trụ sở chính công ty Comlink

Liên hệ

Comlink_Adress_Logo

Địa chỉ

Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
Comlink_Workingtime_Logo

Giờ làm việc

Thứ Hai đến Thứ Sáu Từ 8:00 đến 17:30 Hỗ trợ trực tuyến: 24/7
Comlink_Email_Logo

E-mail

info@comlink.com.vn
Comlink_Phone_Logo

Phone

+84 98 58 58 247

Tư vấn

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.