CN115168210A - 一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法 - Google Patents
一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,通过在遗忘用户本地数据集中随机筛选部分样本,进行数据增广,利用对抗样本生成方法在增广后的数据上微调生成对抗样本。将本地模型在这些对抗样本和原有的本地数据上进行对抗训练,生成更加鲁棒的嵌入水印后的本地模型上传给中心服务器聚合。遗忘用户通过黑盒访问接下来若干个周期的全局模型,根据全局模型在这些对抗样本上的输出提取水印,验证遗忘情况。本发明方法具有鲁棒性强,验证效果好,对于数据分布依赖小,黑盒访问全局模型避免公平性问题,对于遗忘验证结果提供理论保证等优点,可以有效鉴别遗忘与否,能够广泛应用和部署在各种需要进行遗忘验证的场景中。
Description
技术领域
本发明涉及联邦学习数据遗忘验证领域,具体涉及一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法。
背景技术
联邦学习是一种分布式保隐私的新型学习框架,所有参与者可以实现在数据保留在本地的前提下,只需贡献相应的模型更新就可以共同训练一个强大的模型,在一定程度上保护了用户的隐私。但同时,作为一个实时更新,多人参与的学习框架,联邦学习面临着一个严峻的问题,即当之前参与学习的用户提出离开联邦时,应切实删除他们的私人数据,保证不再使用。这种做法可以进一步缓解用户的担忧,提升用户对于联邦学习的信任度。已经有一些数据法案明确规定了用户享有数据遗忘权,例如通用数据保护法规(GDPR)和加州消费者隐私法(CCPA)等。国外的一些大型互联网企业(谷歌和苹果)也在日渐严苛的法律要求下开始落实对于数据遗忘权的保护措施。学术圈已有一些关于主动遗忘的工作,包括重训练等。然而,如何执行具体的遗忘操作不是遗忘用户真正关心的,用户所关心的是是否提供了可以量化的验证手段检查服务器端是否切实执行了一些有效的遗忘方法。然而联邦学习中的遗忘验证不能通过简单的遗忘用户的个人数据上的性能判断,因为联邦学习是一种分布式协作学习框架,个人退出对于大规模联邦学习的影响较小,其他人的贡献使得联邦学习的全局模型依然能在遗忘用户的个人数据上维持较好的性能。同时,考虑到验证遗忘时,需要接触全局模型,而此时的全局模型已经不再是由遗忘用户贡献的,因此遗忘用户不应该再以白盒的方式访问全局模型,这会引发公平性问题。服务器也可能采取一些适应性手段来欺骗遗忘验证方法。因此,如何设计一种安全鲁棒的黑盒场景下的联邦遗忘验证算法以高效可靠可信地验证服务器端的遗忘情况,是目前有效验证数据遗忘权是否被正常提供的一大难题。
一种有效验证联邦学习中的数据遗忘的可能解决方案是以某种方式标记遗忘用户,并检查该遗忘用户离开后标记是否被清除。潜在的假设是,标记可以有效地唯一标记该遗忘用户。完整的验证过程分为两个阶段:标记和检查。联邦遗忘验证中的标记功能需要一些特定的特征,包括专一性(特定属于离开用户)、持久性(持久验证遗忘)、鲁棒性(针对服务器端采用的一些适应性的试图欺骗遗忘验证方法的手段)等。针对每种标记方法,检查全局模型在标记/验证数据上的性能,评估服务器端是否切实执行了相应的遗忘措施。
发明内容
针对现有联邦学习遗忘验证的匮乏,本发明公开了一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,该方法利用被遗忘的模型在对抗样本上的鲁棒性能来形成特定的水印标记遗忘用户和验证遗忘情况。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,该方法利用被遗忘的模型在对抗样本上的鲁棒性能来形成特定的水印标记遗忘用户和验证遗忘情况,该方法包括数据自动筛选阶段、数据增广阶段、对抗样本生成阶段、对抗训练阶段、以及检查遗忘阶段;
所述数据自动筛选阶段,随机筛选出遗忘用户本地数据集S中的固定比例的数据集S1;
所述数据增广阶段,对S1中的数据进行基础的数据增广,包括切换视角、随机模糊、色彩抖动和随机旋转,形成增广后的数据集S2;
所述对抗样本生成阶段,利用对抗样本生成算法微调S2中的增广数据生成对应的对抗样本,这些对抗样本在人眼看上去与正常样本差别不大,但输入到模型中将得到完全不同的输出;将这些对抗样本和它们正确的类别组合得到验证数据集S3;
所述对抗训练阶段,将遗忘用户本地模型在对抗样本验证数据集S3和原始的本地数据集S上进行对抗训练,从而将水印嵌入到本地模型中,这里嵌入的水印对应S3中对抗样本上正确的原始类别;嵌入水印后的本地模型上传给中心服务器聚合,生成下一个周期的全局模型;
所述检查遗忘阶段,遗忘用户通过黑盒访问接下来若干个周期的全局模型提取水印,提取的水印由全局模型在S3中的对抗样本上的输出类别形成,并根据提取出的水印验证遗忘情况。
进一步地,这种对水印依赖的对抗样本的鲁棒行为是遗忘用户个人私有的,且这种特定的对抗样本和对应的正确标签的组合是唯一属于且能够标记该用户的,并且这种由嵌入水印所带来的模型对于对抗样本的鲁棒性还可以作为一种数据增广的手段,提升全局模型的鲁棒性。
进一步地,所述数据增广阶段,对S1中的数据进行基础的数据增广形成增广后的数据集S2,这些增广数据直接作为生成水印依赖的对抗样本的初始数据,能够将水印稳定地嵌入模型中并用来验证遗忘情况和提升模型鲁棒性,并且这些增广后的数据能够进一步扩大遗忘用户的数据与其他未增广的参与者的数据的差异,提升遗忘用户数据的唯一性。
进一步地,所述对抗样本生成阶段具体为,利用已有的对抗样本生成算法微调S2中的增广数据生成相应的对抗样本,这些对抗样本在人眼看上去与正常样本差别不大,但输入到模型中将得到完全不同的输出;将这些对抗样本和它们正确的类别组合得到验证数据集S3;原始的数据集中并不存在这些对抗样本,尤其是基于数据增广后生成的对抗样本,这些对抗样本以较小的概率出现在互不相交的其他参与者的本地数据中,有较高的概率是遗忘用户独有的。
进一步地,所述对抗训练阶段中,将本地模型在原始的本地数据集S和对抗样本组成的验证数据集S3上进行对抗训练,从而将水印嵌入到本地模型中;这里嵌入的水印对应S3中对抗样本上正确的原始类别;嵌入水印后的本地模型上传给中心服务器聚合,生成下一个周期的全局模型;对抗训练能够提升模型对于靠近模型决策边界的对抗样本的鲁棒性,将它们正确分类到相应的类别,也即将水印成功嵌入到模型中;对抗训练后的模型将在水印依赖的对抗样本验证数据集S3上保持较高的准确率,也即表现出较强的鲁棒性;这是独属于遗忘用户标记过的嵌入水印的模型的特定行为;究其原因,对抗训练修改了模型的决策边界,使得模型能够在决策边界附近的对抗样本上保持一个较高的准确率。
进一步地,所述检查遗忘阶段中,只有标记后的本地模型在S3上保持较高的准确率,其他用户的模型不足以使全局模型具备这样的性质,所以通过检查全局模型在S3上的准确率来判断是否成功遗忘该用户。具体来说,遗忘用户通过黑盒访问接下来若干个周期的全局模型提取水印,提取的水印由全局模型在S3中的对抗样本上的输出类别形成,根据提取的水印与原始嵌入水印的对比结果,得出联邦遗忘验证结果的可信度。
具体来说,公式如下:
我们用零假设H0表示服务器确实执行了遗忘操作,备择假设Ha表示服务器没有执行遗忘操作。如果服务器执行了遗忘操作,则遗忘后的全局模型将以较小的概率在S3中的对抗样本χadv上输出正确的原始类别y,Gt代表遗忘用户离开之后由其他参与者贡献的全局模型;将遗忘用户S3的对抗样本χadv数量记为n;
P0代表当服务器执行遗忘操作后,在验证数据集S3中的对抗样本上依然能够正确分类的概率:
P0=Pr[Gt(xadv)=y∣H0 is True]
我们得出在零假设为真的情况下,对抗样本中依然有m个样本正确分类的概率是:
Pa代表当服务器没有执行遗忘操作时,在验证数据集S3中的对抗样本上依然能够正确分类的概率:
Pa=Pr[Gt(xadv)=y∣Ha is True]
则在备择假设为真的情况下,对抗样本中依然有m个样本正确分类的概率是:
根据概率论中一型错误(假阳性)和二型错误(假阴性)的定义,可以得到一型错误的概率值α和二型错误的概率值β:
假设X是满足独立同分布的伯努利随机变量,则:
X=(1-P0+ε)n,ε>0
根据霍夫丁不等式,可以得到:
Pr(X-(1-P0)n>εn)≤exp(-2ε2n)
则:
在经典概率论中,α是一个预设的值,一般设置为0.05,则k可以确定:
进一步得出k的上界kupper:
进一步推出真阴性1-β的下界:
根据提取的水印与原始嵌入水印的对比结果,得出联邦遗忘验证结果的可信度。这里的可信度理解为在预设一型错误α的情况下,利用基于对抗样本的鲁棒水印验证方法确定的遗忘验证结果的真阳性1-α和真阴性1-β的下界。
本发明的有益技术效果是:本发明针对目前联邦学习中缺乏可信可靠可行的遗忘验证方式设计了一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,具有鲁棒性强,验证效果好,对于数据分布依赖小,黑盒访问全局模型避免公平性问题,对于遗忘验证结果提供理论保证等优点,可以有效鉴别遗忘与否,能够广泛应用和部署在各种需要进行遗忘验证的场景中。
附图说明
图1是本发明的鲁棒水印依赖的对抗样本实例示意图;
图2是本发明的水印注入与提取示意图;
图3是本发明方法的流程示意图;
图4,图5,图6是本发明方法的部分结果图。
具体实施方式
下面结合附图以及实施例对本发明作进一步详细说明。
如图1所示,展示了水印赖以存在的对抗样本的生成过程,(a)图即为从遗忘用户本地数据集S中随机筛选出的数据集S1的示例,(b)图即对筛选出的S1进行数据增广(包括切换视角,随机模糊,色彩抖动,随机旋转)后形成的增广后的数据集S2的示例,(c)图即为对抗样本生成阶段,在增广后的数据集S2上,利用已有的对抗样本生成算法微调后生成的对抗样本示例,这些对抗样本在人眼看上去与正常样本差别不大,但输入到模型中将得到完全不同的输出。
如图2所示,展示了完整的水印注入和提取的全过程。其中,注入水印阶段包括数据自动筛选阶段,随机筛选出本地数据集S中的固定比例的数据集S1;数据增广阶段,对S1中的数据进行基础的数据增广(包括切换视角,随机模糊,色彩抖动,随机旋转)形成增广后的数据集S2;对抗样本生成阶段,利用对抗样本生成算法(例如已有的FGSM,PGD,BIM,CW)微调S2中的增广数据生成相应的对抗样本,这些对抗样本在人眼看上去与正常样本差别不大,但输入到模型中将得到完全不同的输出。将这些对抗样本和它们正确的类别组合得到验证数据集S3;对抗训练阶段,将本地模型在对抗样本验证数据集S3和原始的本地数据集S上进行对抗训练,从而将水印嵌入到本地模型中。这里嵌入的水印对应S3中对抗样本上正确的原始类别。嵌入水印后的本地模型上传给中心服务器聚合,生成下一个周期的全局模型。至此,水印注入阶段已经完成。然后是水印提取阶段,遗忘用户通过黑盒访问接下来若干个周期的全局模型提取水印,提取的水印由全局模型在S3中的对抗样本上的输出类别形成,并根据提取出的水印验证遗忘情况。
如图3所示,介绍了本发明的实现流程图,包括以下步骤:
步骤一,初始化联邦学习系统和遗忘用户。
步骤二,数据自动筛选阶段和数据增广阶段,随机筛选出本地数据集S中的固定比例的数据集S1,并对S1中的数据进行基础的数据增广(包括切换视角,随机模糊,色彩抖动,随机旋转)形成增广后的数据集S2。
步骤三,对抗样本生成阶段,利用已有的对抗样本生成算法微调S2中的增广数据生成相应的对抗样本,这些对抗样本在人眼看上去与正常样本差别不大,但输入到模型中将得到完全不同的输出。将这些对抗样本和它们正确的类别组合得到验证数据集S3。
步骤四,对抗训练阶段,将本地模型在对抗样本验证数据集S3和原始的本地数据集S上进行对抗训练,从而将水印嵌入到本地模型中。这里嵌入的水印对应S3中对抗样本上正确的原始类别。嵌入水印后的本地模型上传给中心服务器聚合,生成下一个周期的全局模型。
步骤五,检查遗忘阶段,遗忘用户通过黑盒访问接下来若干个周期的全局模型提取水印,提取的水印由全局模型在S3中的对抗样本上的输出类别形成,并根据提取的水印与原始嵌入水印的对比结果,得出联邦遗忘验证结果的可信度。
如图4所示,展示了在服务器端不执行任何适应性操作时,本发明的水印验证出的遗忘结果的可信度。这里展示了在几个标准数据集上的遗忘验证效果,包括美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库---MNIST(包含60,000个样本的训练集以及10,000个样本的测试集),由10类32x32的彩色图片组成的基础图形数据集---CIFAR10(包含50,000个样本的训练集以及10,000个样本的测试集),一个简单的由10类语音指令组成的语音识别数据集---SpeechCommand(简写为Speech,包括37005个训练样本,9251个测试样本),胸部X光肺部图像数据集---COVID(包含1699个COVID-19样本,6069个肺炎样本,8851个正常样本),从图像识别最大的数据库ImageNet中随机抽取的10个类组成的---T-ImageNet(包括13000个训练,500个测试的224*224RGB图像),以及从大规模人脸识别数据集VGGFace中随机选出的20个名人的人脸数据集(包括7023个224*224人脸图像,其中,80%用作训练,20%用于测试)。可以看出通过本发明方法实现了遗忘验证方法的所验证的遗忘结果(服务器端确实执行了遗忘操作)的真阳性为95%,真阴性达到99.9%以上。
如图5所示,展示了当恶意服务器部署各种可以欺骗遗忘验证结果的适应性策略时,用本发明的水印验证遗忘结果的可信度。可以看出,即使服务器端采取模型微调,模型剪枝,防御措施,模型蒸馏在内的所有方法,本发明的水印验证出的遗忘结果依然可以保持在95%的真阳性下,达到99.9%以上的真阴性,因此本发明的水印具有极强的鲁棒性。
如图6所示,显示了参与者数据在满足iid(独立同分布)和non-iid(非独立同分布)两种分布下使用本发明提出的水印验证遗忘结果的真阴性(真阳性保持95%)。可以看出除了CIFAR10和T-VGGFace上真阴性有一定程度的降低,其他数据集上基本没有变化,并且即便在iid分布下略低的真阴性依然高于90%(真阳性保持95%)。因此,本发明提出的遗忘验证水印可以在不同数据分布下依然保持较好的性能。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,虽然本发明已以较佳实施例披露如上,然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何的简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (6)
1.一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,其特征在于,该方法包括数据自动筛选阶段、数据增广阶段、对抗样本生成阶段、对抗训练阶段、以及检查遗忘阶段;
所述数据自动筛选阶段,随机筛选出遗忘用户本地数据集S中的固定比例的数据集S1;
所述数据增广阶段,对S1中的数据进行基础的数据增广,包括切换视角、随机模糊、色彩抖动和随机旋转,形成增广后的数据集S2;
所述对抗样本生成阶段,利用对抗样本生成算法微调S2中的增广数据生成对应的对抗样本,这些对抗样本在人眼看上去与正常样本差别不大,但输入到模型中将得到完全不同的输出;将这些对抗样本和它们正确的类别组合得到验证数据集S3;
所述对抗训练阶段,将遗忘用户本地模型在对抗样本验证数据集S3和原始的本地数据集S上进行对抗训练,从而将水印嵌入到本地模型中,这里嵌入的水印对应S3中对抗样本上正确的原始类别;嵌入水印后的本地模型上传给中心服务器聚合,生成下一个周期的全局模型;
所述检查遗忘阶段,遗忘用户通过黑盒访问接下来若干个周期的全局模型提取水印,提取的水印由全局模型在S3中的对抗样本上的输出类别形成,并根据提取出的水印验证遗忘情况。
2.根据权利要求1所述的一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,其特征在于,这种对水印依赖的对抗样本的鲁棒行为是遗忘用户个人私有的,且这种特定的对抗样本和对应的正确标签的组合是唯一属于且能够标记该用户的,并且这种由嵌入水印所带来的模型对于对抗样本的鲁棒性还可以作为一种数据增广的手段,提升全局模型的鲁棒性。
3.根据权利要求1所述的一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,其特征在于,所述数据增广阶段,对S1中的数据进行基础的数据增广形成增广后的数据集S2,这些增广数据直接作为生成水印依赖的对抗样本的初始数据,能够将水印稳定地嵌入模型中并用来验证遗忘情况和提升模型鲁棒性,并且这些增广后的数据能够进一步扩大遗忘用户的数据与其他未增广的参与者的数据的差异,提升遗忘用户数据的唯一性。
4.根据权利要求1所述的一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,其特征在于,所述对抗样本生成阶段具体为,利用已有的对抗样本生成算法微调S2中的增广数据生成相应的对抗样本,这些对抗样本在人眼看上去与正常样本差别不大,但输入到模型中将得到完全不同的输出;将这些对抗样本和它们正确的类别组合得到验证数据集S3;原始的数据集中并不存在这些对抗样本,尤其是基于数据增广后生成的对抗样本,这些对抗样本以较小的概率出现在互不相交的其他参与者的本地数据中,有较高的概率是遗忘用户独有的。
5.根据权利要求1所述的一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,其特征在于,所述对抗训练阶段中,将本地模型在原始的本地数据集S和对抗样本组成的验证数据集S3上进行对抗训练,从而将水印嵌入到本地模型中;这里嵌入的水印对应S3中对抗样本上正确的原始类别;嵌入水印后的本地模型上传给中心服务器聚合,生成下一个周期的全局模型;对抗训练能够提升模型对于靠近模型决策边界的对抗样本的鲁棒性,将它们正确分类到相应的类别,也即将水印成功嵌入到模型中;对抗训练后的模型将在水印依赖的对抗样本验证数据集S3上保持较高的准确率,也即表现出较强的鲁棒性;这是独属于遗忘用户标记过的嵌入水印的模型的特定行为;究其原因,对抗训练修改了模型的决策边界,使得模型能够在决策边界附近的对抗样本上保持一个较高的准确率。
6.根据权利要求1所述的一种联邦学习中在黑盒场景下基于对抗样本的鲁棒水印遗忘验证方法,其特征在于,所述检查遗忘阶段中,只有标记后的本地模型在S3上保持较高的准确率,其他用户的模型不足以使全局模型具备这样的性质,所以通过检查全局模型在S3上的准确率来判断是否成功遗忘该用户。具体来说,遗忘用户通过黑盒访问接下来若干个周期的全局模型提取水印,提取的水印由全局模型在S3中的对抗样本上的输出类别形成,根据提取的水印与原始嵌入水印的对比结果,得出联邦遗忘验证结果的可信度。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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