Những năm gần đây, khi khả năng tính toán của các máy tính được nâng lên một tầm cao mới với lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập thì học máy đã tiến thêm một bước dài, đẫn đến việc ra đời một lĩnh vực mới được gọi là học sâu.
Học sâu là một nhánh của ngành học máy dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình hóa dữ liệu trừu tượng ở mức cao, bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, hoặc bằng cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến, được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não được gọi là mạng thần kinh nhân tạo.
Một mạng thần kinh nhân tạo bao gồm ba lớp chính, đó là: lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra với một số mô hình học sâu (Mạng nơ ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) và Mạng nơ ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN)).
Bài toán bảo vệ tính riêng tư cho học máy đã được nghiên cứu rộng rãi bởi cộng đồng khai thác dữ liệu trong những năm gần đây. Để đảm bảo tính riêng tư cho học máy nói chung và cho mô hình học sâu phân tán nói riêng có thể thực hiện theo các phương pháp khác nhau, mỗi phương pháp sẽ có những ưu, nhược điểm riêng của nó.
Tuy nhiên, các phương pháp này luôn tồn tại một sự đánh đổi cố hữu giữa tính đúng đắn của tính toán, tính riêng tư của những dữ liệu nhạy cảm và tính hiệu quả của giải pháp. Việc lựa chọn phương pháp nào phù hợp sẽ phụ thuộc vào mục tiêu của bài toán cần xử lý. Các giải pháp học máy đảm bảo tính riêng tư dựa trên tính toán bảo mật nhiều thành viên thường đảm bảo được độ chính xác và bảo vệ được các thông tin riêng tư, nhạy cảm trong dữ liệu của mỗi người dùng [1].
Tính toán bảo mật nhiều thành viên
Tính toán bảo mật (Sercure Computation - SC), tính toán nhiều bên (Multi-party Computation - MPC) hay tính toán bảo mật nhiều thành viên (Secure Multi-party Computation - SMC) là một lĩnh vực của mật mã với mục tiêu tạo ra các phương thức cho phép các bên cùng tính toán một hàm dựa trên các giá trị đầu vào của họ mà vẫn đảm bảo tính riêng tư của những giá trị đầu vào này.
Để thực hiện giao thức SMC chỉ cần mỗi bên tham gia có một máy tính đáng tin cậy để chạy phần giao thức của mình và cách (có thể không an toàn) để giao tiếp với các bên tham gia khác. Giao thức bao gồm một loạt các thông điệp được trao đổi giữa những bên tham gia và cuối cùng mỗi bên tham gia tìm hiểu đầu ra của giao thức. Bản thân giao thức là công khai, cho phép mỗi bên tham gia xác minh độc lập rằng phần mềm chạy trên máy của chính họ là hợp lệ [1].
Các giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên cho độ an toàn cao và đảm bảo được mức độ riêng tư mạnh. Tuy nhiên, những vấn đề về hiệu năng đang cản trở sự phát triển của các giao thức này.
Để làm rõ độ an toàn và mức độ đảm bảo riêng tư mạnh của phương pháp này, tác giả trình bày một giao thức học sâu có đảm bảo tính riêng tư hiệu quả dựa trên phương pháp tính toán bảo mật nhiều thành viên dựa trên giao thức tính tổng bảo mật cho bài toán an toàn thông tin phát hiện thư rác và tiến hành thử nghiệm.
Trong mô hình huấn luyện mạng học sâu phân tán, cần định nghĩa bài toán đảm bảo tính riêng tư cho mô hình này.
Có 𝑁 bên 𝒫 = {𝑃1, 𝑃2, . . . , 𝑃𝑁} tham gia huấn luyện mô hình, trong đó mỗi bên sở hữu một bộ dữ liệu huấn luyện riêng tư tương ứng 𝐷1, 𝐷2, . . ., 𝐷𝑁. Các bên này muốn kết hợp để thực hiện việc huấn luyện một mô hình chung tổng quát mà không tiết lộ các thông tin cục bộ của mình bao gồm:
Để làm được điều này, các bên cần xây dựng và thực thi một giao thức an toàn 𝜋. Trong bài toán đặt ra, tác giả trình bày giao thức huấn luyện mạng học sâu phân tán sử dụng giao thức tính tổng bảo mật an toàn.
Quý độc giả vui lòng đọc toàn văn bài báo tại đây.
|
Tài liệu tham khảo [1] Adi Shamir, Ronald L Rivest, and Leonard M Adleman. Mental poker. In The mathematical gardner, pages 37–43. Springer, 1981. [2] Yann LeCun and Corinna Cortes. MNIST handwritten digit database. 2010. [3] Tiago A Almeida, José María G Hidalgo, and Akebo Yamakami. Contributions to the study of sms spam filtering: new collection and results. In Proceedings of the 11th ACM symposium on Document engineering, pages 259–262, 2011. [4] Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner. Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11):2278–2324, 1998. [5] Sepp Hochreiter and J¨urgen Schmidhuber. Long short-term memory. Neural computation, 9(8):1735–1780, 1997. [6] Andreas Stein and Edlyn Teske. Optimized baby step-giant step methods. J. Ramanujan Math. Soc, 20(1):1–32, 2005. |
Nguyễn Thị Hồng Hà, Học viện Kỹ thuật mật mã
12:00 | 18/05/2022
17:00 | 15/04/2021
13:00 | 05/09/2022
09:00 | 01/04/2024
Trong thời đại số ngày nay, việc quản lý truy cập và chia sẻ thông tin cá nhân trên các thiết bị di động thông minh đã trở thành vấn đề đáng quan tâm đối với mọi người dùng. Việc không kiểm soát quyền truy cập và sự phổ biến của dữ liệu cá nhân có thể gây ra các rủi ro về quyền riêng tư và lạm dụng thông tin. Bài viết này sẽ giới thiệu đến độc giả về Safety Check - một tính năng mới trên iOS 16 cho phép người dùng quản lý, kiểm tra và cập nhật các quyền và thông tin được chia sẻ với người và ứng dụng khác ngay trên điện thoại của chính mình, giúp đảm bảo an toàn và bảo mật khi sử dụng ứng dụng và truy cập dữ liệu cá nhân.
16:00 | 27/07/2023
Trong phần I của bài báo, nhóm tác giả đã trình bày về các phương pháp mã hóa dữ liệu lưu trữ, trong đó tập trung về giải pháp mã hóa phân vùng bằng dm-crypt và LUKS trên máy tính nhúng, cụ thể là Raspberry Pi. Với những ưu điểm của việc thiết kế module dưới dạng tách rời, trong phần II này, nhóm tác giả sẽ trình bày cách xây dựng module Kuznyechik trong chuẩn mật mã GOST R34.12-2015 trên Raspberry Pi, từ đó xây dựng một phần mềm mã hóa phân vùng lưu trữ video từ camera sử dụng thuật toán mật mã mới tích hợp.
13:00 | 30/05/2023
Mặc dù mạng 5G sẽ mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và người dân, nhưng 5G cũng làm tăng thêm những rủi ro mới. Bảo mật 5G là vấn đề chung mà thế giới đang phải đối mặt, do đó cần tăng cường nghiên cứu, học hỏi kinh nghiệm của các nước để làm phong phú hơn kịch bản ứng phó của quốc gia mình.
09:00 | 28/02/2023
Hiện nay, việc nghiên cứu, ứng dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo để khai phá thông tin từ dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định đang phát triển mạnh mẽ. Văn phòng Trung ương Đảng (TƯ Đảng) đã và đang triển khai hiệu quả hai hệ thống phần mềm tìm kiếm, tổng hợp thông tin dùng chung cho các cơ quan Đảng trong mạng thông tin diện rộng của Đảng và Phần mềm hệ thống thu thập, tổng hợp thông tin trên Internet hỗ trợ công tác tham mưu, thẩm định các đề án. Bài báo này sẽ mô tả các bước xây dựng, triển khai việc ứng dụng mô hình QAC (Query Auto Completion) cho việc tìm kiếm thông tin trong hai hệ thống nói trên, đồng thời đánh giá tính hiệu quả khi áp dụng hệ thống cho các phần mềm.
08:00 | 11/01/2024 | Chính sách - Chiến lược
09:00 | 10/01/2024 | Giải pháp khác
09:00 | 05/01/2024|Chính sách - Chiến lược
09:00 | 05/01/2024|An ninh – Quốc Phòng
Lược đồ chữ ký số dựa trên hàm băm là một trong những lược đồ chữ ký số kháng lượng tử đã được Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ (NIST) chuẩn hóa trong tiêu chuẩn đề cử FIPS 205 (Stateless Hash Based Digital Signature Standard) vào tháng 8/2023. Bài báo này sẽ trình bày tổng quan về sự phát triển của của lược đồ chữ ký số dựa trên hàm băm thông qua việc phân tích đặc trưng của các phiên bản điển hình của dòng lược đồ chữ ký số này.
09:00 | 01/04/2024
Theo báo cáo năm 2022 về những mối đe doạ mạng của SonicWall, trong năm 2021, thế giới có tổng cộng 623,3 triệu cuộc tấn công ransomware, tương đương với trung bình có 19 cuộc tấn công mỗi giây. Điều này cho thấy một nhu cầu cấp thiết là các tổ chức cần tăng cường khả năng an ninh mạng của mình. Như việc gần đây, các cuộc tấn công mã độc tống tiền (ransomware) liên tục xảy ra. Do đó, các tổ chức, doanh nghiệp cần quan tâm hơn đến phương án khôi phục sau khi bị tấn công.
19:00 | 30/04/2024
