SBTLF：ブロックチェーンとトークンベースのインセンティブ化を使用した共同機械学習を保護するための新しいアプローチ

人工知能（AI）ブームに関する主な関心の1つは、AIのトレーニングに使用されるデータのプライバシーです。国がより多くのカスタマイズされたAIおよび大手言語モデル（LLM）の構築に熱心であるため、データの使用方法と保護方法が最も重要になりつつあります。

As nations strive to develop more sophisticated Artificial Intelligence (AI) and large language models (LLM), the privacy of the data used to train these models becomes a primary concern. To address this issue, researchers at the Indian Institute of Technology (IIT) Kharagpur have proposed a novel approach that leverages blockchain technology to facilitate secure data sharing for AI training.

国がより洗練された人工知能（AI）および大手言語モデル（LLM）を開発しようと努力すると、これらのモデルのトレーニングに使用されるデータのプライバシーが主な関心事になります。この問題に対処するために、インド工科大学（IIT）Kharagpurの研究者は、AIトレーニングの安全なデータ共有を促進するためにブロックチェーン技術を活用する新しいアプローチを提案しました。

Their research focuses on enhancing Federated Learning (FL), a type of machine-learning model, by integrating it with blockchain technology and other privacy measures. This combined approach aims to make machine learning models more secure and equitable for all participants.

彼らの研究は、ブロックチェーンテクノロジーやその他のプライバシー測定と統合することにより、マシン学習モデルの一種であるフェデレートラーニング（FL）の強化に焦点を当てています。この組み合わせたアプローチは、すべての参加者にとって機械学習モデルをより安全で公平にすることを目的としています。

At its core, the Federated Learning model is designed to be trained across multiple devices without requiring the transfer of raw data. Similar to how a large project can be divided into smaller tasks to be worked on by individual personal computers, FL enables individual devices (such as smartphones and PCs) to contribute to the training of an AI model without having to share the private data they hold.

その中核では、フェデレーション学習モデルは、生データの転送を必要とせずに複数のデバイスでトレーニングされるように設計されています。大規模なプロジェクトを個々のパーソナルコンピューターで作業するための小さなタスクに分割する方法と同様に、フロリダ州では、個々のデバイス（スマートフォンやPCなど）が、保持しているプラ​​イベートデータを共有せずにAIモデルのトレーニングに貢献できるようにします。 。

In FL, each individual device or ‘node’ trains a standard model on its local data and shares only the results—not the actual data—with a central server. To ensure privacy, the data is typically encoded using Local Differential Privacy (LDP). This well-established privacy model adds a layer of 'noise' to the data before it is shared, preserving the privacy of individual information.

FLでは、個々のデバイスまたは「ノード」がローカルデータの標準モデルをトレーニングし、実際のデータではなく、結果のみを中央サーバーと共有します。プライバシーを確​​保するために、データは通常、ローカル差別的プライバシー（LDP）を使用してエンコードされます。この確立されたプライバシーモデルは、データが共有される前にデータに「ノイズ」のレイヤーを追加し、個々の情報のプライバシーを維持します。

In the present study, the researchers introduce a new approach called SBTLF (Secure Blockchain-Based Tokenized LDP Federated Learning). They realized that by combining blockchain technology with federated learning and adding a system of tokens and Local Differential Privacy, they could train machine learning models more securely and efficiently.

本研究では、研究者はSBTLF（Secure Blockchainベースのトークン化LDP Federated Learning）と呼ばれる新しいアプローチを導入しています。彼らは、ブロックチェーンテクノロジーとフェデレート学習を組み合わせて、トークンとローカル差別的なプライバシーのシステムを追加することで、機械学習モデルをより安全かつ効率的に訓練できることを認識しました。

Blockchain technology, which is better known for its association with cryptocurrencies such as Bitcoin, enables users to share data stored as tokens in a ledger in a decentralized and secure manner. For this purpose, the researchers employed HyperLedger Fabric, a specialized blockchain framework designed to securely manage data and transactions among different parties in a federated learning environment. It serves as a distributed ledger that records all the local nodes' updates and helps ensure the transparency of the entire process. This adds a layer of security by preventing any single point of failure, which could occur if only one system were to control the entire process.

Bitcoinなどの暗号通貨との関連でよく知られているブロックチェーンテクノロジーは、ユーザーが分散型で安全な方法で元帳のトークンとして保存されているデータを共有できるようになります。この目的のために、研究者は、連邦学習環境のさまざまな関係者間のデータとトランザクションを安全に管理するために設計された特殊なブロックチェーンフレームワークであるHyperledger Fabricを採用しました。これは、すべてのローカルノードの更新を記録し、プロセス全体の透明性を確保するのに役立つ分散元帳として機能します。これにより、単一の障害点を防ぐことによりセキュリティの層が追加されます。これは、プロセス全体を制御するシステムが1つだけである場合に発生する可能性があります。

Furthermore, the researchers propose the use of a token-based incentive system to enable fair data sharing and utilization. One major challenge encountered with the FL model is ensuring that participants are willing to share their data and that they follow the protocols. In some systems, participants could send heavily obscured, and therefore less helpful, data and still access the benefits of the learning model as others who contributed more meaningful learning experiences.

さらに、研究者は、公正なデータ共有と利用を可能にするために、トークンベースのインセンティブシステムの使用を提案しています。 FLモデルで遭遇した主要な課題の1つは、参加者がデータを共有し、プロトコルに従うことを確認することです。一部のシステムでは、参加者は、より有意義な学習体験を提供した他の人として、あまり役に立たないため、あまり役に立たないため、あまり役に立たないデータを送信し、学習モデルの利点にアクセスすることができます。

The SBTLF method tackles this problem by introducing token-based incentives that are linked to the privacy parameter. Participants earn tokens by sharing less obscured (less noise-added) data. Clearer (less obscured) data earns more tokens. These tokens can then be used to access global model updates and to reward participants who contribute more valuable data. Additionally, by encrypting the model updates and using blockchain for security, the risks associated with security attacks and a single point of failure are drastically reduced.

SBTLFメソッドは、プライバシーパラメーターにリンクされているトークンベースのインセンティブを導入することにより、この問題に取り組みます。参加者は、あまり不明瞭な（ノイズが少ない）データを共有することでトークンを獲得します。より明確な（あまり不明瞭な）データは、より多くのトークンを獲得します。これらのトークンは、グローバルモデルの更新にアクセスし、より価値のあるデータを提供する参加者に報いるために使用できます。さらに、モデルの更新を暗号化し、セキュリティにブロックチェーンを使用することにより、セキュリティ攻撃に関連するリスクと単一の障害ポイントが大幅に減少します。

While this research opens up many exciting possibilities for secure collaborative machine learning, setting up a blockchain-based federated learning system can be technically complex and may require substantial computational resources. Moreover, introducing token-based incentives, which essentially involves a form of trading, may also require policy-level interventions.

この研究では、安全な共同機械学習のための多くのエキサイティングな可能性を開きますが、ブロックチェーンベースのフェデレーション学習システムを設定することは技術的に複雑であり、かなりの計算リソースが必要になる場合があります。さらに、本質的に取引の形を含むトークンベースのインセンティブを導入するには、政策レベルの介入が必要になる場合があります。

Nevertheless, the research provides a promising approach to making federated learning more secure and efficient. It introduces privacy tools and a clever reward system to ensure fair participation. By exploring ways to ease implementation and enhance resistance to different types of attacks, the research can ultimately pave the way for federated learning models to learn from decentralized data in a secure and effective manner. As the field continues to grow, integrating blockchain and privacy measures could set high standards for global data security and collaborative learning.

それにもかかわらず、この研究は、連合学習をより安全で効率的にするための有望なアプローチを提供します。公正な参加を確保するために、プライバシーツールと巧妙な報酬システムを導入します。実装を容易にし、さまざまな種類の攻撃に対する抵抗を強化する方法を探求することにより、この研究は最終的に、連邦学習モデルが安全で効果的な方法で分散型データから学習する方法を開くことができます。フィールドが成長し続けるにつれて、ブロックチェーンとプライバシー対策を統合することで、グローバルなデータセキュリティと共同学習のために高い基準を設定することができます。

This research news was partly generated using artificial intelligence and edited by an editor at Research Matters

この研究ニュースは、人工知能を使用して部分的に生成され、ResearchMattersの編集者によって編集されました