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
10:00 | 02/01/2024
Trong hệ mật RSA, mô hình hệ mật, cấu trúc thuật toán của các nguyên thủy mật mã là công khai. Tuy nhiên, việc lựa chọn và sử dụng các tham số cho hệ mật này sao cho an toàn và hiệu quả là một vấn đề đã và đang được nhiều tổ chức quan tâm nghiên cứu. Trong bài viết này, nhóm tác giả đã tổng hợp một số khuyến nghị cho mức an toàn đối với độ dài khóa RSA được Lenstra, Verheul và ECRYPT đề xuất.
10:00 | 26/10/2023
Trong thời gian gần đây, các trường hợp lừa đảo qua mã QR ngày càng nở rộ với các hình thức tinh vi. Bên cạnh hình thức lừa đảo cũ là dán đè mã QR thanh toán tại các cửa hàng khiến tiền chuyển về tài khoản kẻ gian, vừa qua còn xuất hiện các hình thức lừa đảo mới.
15:00 | 24/10/2023
Google cho biết đang thử nghiệm tính năng “IP Protection” mới cho trình duyệt Chrome để nâng cao quyền riêng tư của người dùng bằng cách che giấu địa chỉ IP của họ bằng máy chủ proxy.
09:00 | 07/06/2023
Công ty an ninh mạng Kaspersky đã phát hành một công cụ rà quét mã độc mới để phát hiện IPhone cũng như các thiết bị iOS khác có bị nhiễm phần mềm độc hại “Triangulation” trong chiến dịch tấn công APT (Advanced Persistent Threat) gần đây hay không.
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
Không chỉ tác động đến lĩnh vực an toàn thông tin, Bug Bounty còn được cho là cổ vũ cho nền kinh tế Gig Economy kiểu Orwell. Điều này có là một góc nhìn tiêu cực cho hình thức bảo mật này?
09:00 | 28/04/2024