【转】五分钟读懂“联邦学习”
大家可能知道，我们目前常用的人工智能应用（例如人脸识别、语音识别、图像识别、智能推荐等）已经相当成熟，它们通常都依赖于大量的训练样本。也就是说，已知一个X（“样本”），要判别它是否具备Y（“特征”），我们需要大量已知的X、Y来反复训练我们的模型（这个过程叫做“学习”）。
很多企业、组织，通过各种方式采集到了这样的数据样本，在内部进行训练，不断优化自己的模型（常见的如神经网络）。样本越多，预测就可能越精确，这是很多互联网公司都非常热衷于获取用户数据的原因。
但是在很多时候，这些数据样本是分散在多个地方，由不同机构持有的。
譬如一家银行，希望分析自己客户的贷款能力，它希望和保险公司（有客户的保险数据）、互联网公司（有客户的上网行为数据）等合作，汇聚更多的样本和特征信息，这样自己的模型就会更加精确。但是，因为法律规定和商业竞争的要求，这些保险公司、互联网公司显然不希望把自己的数据交出去（这就叫做“数据孤岛”），但是它们可能也都希望通过汇总更多的数据来优化自己的模型。
这时候怎么办呢？
“联邦学习”（Federated Learning, FL）就是为了解决这个问题，即让互相不信任的各方，可以把样本和特征汇聚到一起，共同获得更好的预测模型。或者说白了，就是大家联起手来学习。
二、“联邦学习” 是怎么实现的？
“联邦学习”主要分为三种，下面概要讲讲它们的实现方法。
1、横向联邦学习
如果是几家业务类似的机构进行合作，也就是它们需要学习、预测的特征是类似的，但是用户、样本是不同的，例如一个地区的不同银行之间，他们各有各的客户，但是需要分析的数据特征都是存款额度、贷款额度等，那么它们之间的合作，就叫做“横向联邦学习”（HFL）。
它的实现方法如下图所示，简单来说就是五个步骤：
1)每个参与方从中央聚合器下载最新模型，然后在本地计算模型参数（又称“梯度”）；
2)每个参与方将经过加密的梯度信息发送到位于聚合器；
3)聚合器进行聚合操作（“安全聚合”，常见算法为FedAvg），更新模型；
4)聚合器把综合更新后的模型分发到各个参与方；
5)参与方更新自己的模型。
6)经过若干次迭代，直到模型精确度（“损失函数”）达到设定值，模型就大功告成。
你看，就是这么简单。通过这种方式，实现了几个目的：
1）虽然每家的数据量有限，但是通过聚合，实现了数据样本的共享。
2）每家看不到别家的数据；聚合器也看不到各家的样本数据；
3）因为聚合器有可能被攻击（“DLG攻击”），所以客户端发给聚合器的梯度信息需要用同态加密（即加密后操作可以还原为样本操作，这个以后细说）或者差分隐私（例如加一个随机数）的方法进行加密。
这就叫做“数据可用不可见，数据不跑模型跑”。
这种方式适用于同类机构之间的合作，例如银行之间联合建立风控模型，医院之间联合开发诊断模型，政府部门之间联合开发政务管理模型等。
2、纵向联邦学习
另外一种情况，则是组织的客户群体是类似的，但是特征并不相同。譬如有一家银行和一家保险公司同在一个城市，它们的客户群体很多是重合的，但是银行的数据是用户的资产信息，而保险公司的数据是用户的保险信息，如果它们想要在不互相披露数据的情况下，联合开发一个风控模型。这时候采用的方法叫做“纵向联邦学习”（VFL）。
纵向联邦学习主要分为两步：
1) 对齐不同参与方的相同用户样本（“加密实体对齐”）；
2）对这些样本进行加密的模型训练（即下图中右侧部分）。
这里面最难的部分，是如何在双方都看不到对方用户的情况下，实现“对齐”，即找到共同的用户。这里的算法是非对称加密的RSA算法和哈希机制的结合。
训练步骤为：
1）协调方负责分发公钥，私钥不发，这样只有C可以解密（关于公私钥机制，以后也会单独写篇文章）。
2) A、B将对齐后的样本进行同态加密和交互，分别计算各自的梯度和损失值。
3）A、B算好以后，发给C（这时会加上掩码或者噪声，避免C泄密）。
4）C进行解密，再发回给A、B。A、B解除掩码，更新自己的模型。
这种方式适用于客户群体类似的不同机构之间的合作，例如一个城市的银行和保险公司之间，医院和保险公司之间等等。
3、联邦迁移学习（FTL）
迁移学习是机器学习中的一种特殊门类，即用户样本和特征都不同，类似于骑摩托车和自行车完全不同，我们希望通过学习，将骑自行车的技能迁移到骑摩托车上。
联邦迁移学习针对的是两家机构之间，样本数据不同，特征也不同的情况，例如两个城市的银行和保险公司。它们如何想要合作开发一个风控模型，就需要采用联邦迁移学习。
联邦迁移学习的架构类似于纵向联邦学习，但是采用的梯度计算方法、损失函数、交换结果有所不同。这个领域目前相对较不成熟，不赘述。
三、“联邦学习” 可以用于哪些领域？
根据上面的介绍可以知道，它可以起到下列作用：
1）金融机构可以结合多方数据，建立更加全面的风控模型，对贷款人的信用进行评估；
2）医疗机构可以整合不同医院的数据，开发疾病检测模型、影像分析模型或者疫情防控模型；
3）监管机构可以通过组合不同部门、机构的数据，对洗钱、欺诈等行为建立更加精确的预警模型。
四、“联邦学习” 和隐私计算是什么关系？
“隐私计算”是指在处理、分析数据的过程中保持数据的不透明、不泄露。联邦学习是隐私计算的一种实现方法，另外还有多方安全计算（MPC)、差分隐私等方法。
五、“联邦学习”有哪些优点和缺点？
优点：
- 在保障数据不出客户端的情况下，兼顾分布式计算和联合计算的优势。
- 各方只需要在本地进行训练，数据体量不增加，算力成本压力小。
缺点：
- 安全性的代价是性能。与不需要加密的分布式机器学习相比，联邦学习的性能显然要低得多。
- 联邦学习默认各个参与方是可信的，虽然采取了一些防范措施，但是仍然难以有效防范恶意参与方或者“诚实但是好奇”的参与方，引入虚假数据或者有害数据。
- 联邦学习的各个参与方的计算能力不同，网络连接不稳定，数据机构差异大等，而过程中又需要进行大量的互相通信，因而通信效率很容易成为性能瓶颈。
这些不足，也正是各个院校、企业的计算机研发人员正在努力优化的方向。这些方面的成果可谓层出不穷，如Google方案、微众银行FATE方案、PATE方法、SecureBooster等等，都试图在安全性、训练性能、网络效率等方面取得一定的平衡和突破。
以上，就是我对“联邦学习”的原理和现状的一些汇总。因为简略需要，肯定有不足甚至错误之处，敬请谅解，欢迎拍砖。
