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
08:00 | 10/02/2024
Hệ thống mật mã RSA là một trong các hệ mật mã khóa công khai đang được sử dụng rất phổ biến trong hệ thống mạng máy tính hiện nay. Việc lựa chọn tham số an toàn cho hệ mật RSA là vấn đề rất quan trọng trong cài đặt ứng dụng hệ mật này. Bài báo này trình bày chi tiết về khuyến nghị độ dài các tham số sử dụng cho hệ thống mật mã RSA như thừa số modulo, số mũ bí mật, số mũ công khai và các thừa số nguyên tố trong một số tiêu chuẩn mật mã của châu Âu, Đức và Mỹ.
08:00 | 21/12/2023
Theo số liệu của DataReportal, hiện Việt Nam đang có khoảng 49,9 triệu người sử dụng mạng xã hội TikTok, xếp thứ 6 trên 10 quốc gia có số người sử dụng TikTok nhiều nhất thế giới. Đáng chú ý là mạng xã hội này đang dần chiếm lĩnh thị trường nhờ vào những đoạn video có nội dung đa dạng mang tính "gây nghiện", thu hút mọi lứa tuổi trong đó có trẻ em. Tuy nhiên không như những mạng xã hội khác, TikTok thường xuyên bị cáo buộc việc gây ra những rủi ro nghiêm trọng về bảo mật và quyền riêng tư của người dùng. Thời gian qua đã có ít nhất 10 quốc gia cấm sử dụng ứng dụng này, trong đó có những nguyên nhân là do Tiktok gây ảnh hưởng nghiêm trọng tới suy nghĩ và hành động của trẻ em.
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.
09:00 | 27/03/2023
Trong bối cảnh ngày càng xuất hiện nhiều hơn các cuộc tấn công mã độc tống tiền nhắm đến người dùng cuối, với các thủ đoạn vô cùng tinh vi, các tin tặc đang tích cực phát triển nhiều biến thể mã độc tống tiền nâng cao nhằm đạt được những mục đích nhất định như mã hóa dữ liệu, đòi tiền chuộc,… Bài viết này gửi đến độc giả hướng dẫn một số phương thức bảo vệ dữ liệu máy tính trên Windows 10, bao gồm cả cách sử dụng công cụ phòng chống mã độc tống tiền được tích hợp trên hệ thống.
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
