編者按：本文來自「華控清交」，作者：清華大學(xué)交叉信息研究院長(zhǎng)聘副教授、華控清交首席科學(xué)家徐葳 。36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布，文內(nèi)觀點(diǎn)不代表媒體立場(chǎng)。

前言：

目前，“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”這個(gè)術(shù)語在市場(chǎng)上存在很多認(rèn)識(shí)上的誤解和混淆，主要原因是其既在廣義上表達(dá)了保護(hù)數(shù)據(jù)前提下聯(lián)合多方數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的需求，又在狹義上表示了一類通過暴露部分?jǐn)?shù)據(jù)信息來提升訓(xùn)練性能的方法。有趣的是，作為廣義上的需求，它強(qiáng)調(diào)為了保護(hù)數(shù)據(jù)安全，可以犧牲部分準(zhǔn)確性；但作為狹義的方法，它反而強(qiáng)調(diào)通過犧牲安全來?yè)Q取性能提升。

一、初心：聯(lián)邦學(xué)習(xí)要達(dá)到的目標(biāo)是什么？

1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的廣義定義：解決聯(lián)合建模的問題或需求

人們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)發(fā)現(xiàn)必須面臨的一個(gè)關(guān)鍵問題是：需要更多的數(shù)據(jù)從而才能得到一個(gè)好的模型。而更多的數(shù)據(jù)意味著：（1）更多樣本點(diǎn)，以便減少模型偏差（bias），提升模型質(zhì)量；（2）一個(gè)標(biāo)簽（例如一個(gè)用戶是否還錢）；（3）更多維度，以便更全面刻畫一個(gè)對(duì)象。但是這些額外數(shù)據(jù)經(jīng)常由不同人持有，并且可能很敏感，沒人愿意拿出來共享、生怕暴露這些數(shù)據(jù)（例如用戶身份和某些行為特征），但是大家還都希望從訓(xùn)練出來的更好的模型中獲益。

上述這一類問題，就是“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的需求。從廣義上講，能夠解決這一需求的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，即多個(gè)數(shù)據(jù)方聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的技術(shù)，都叫做“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”。因此，廣義上的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一個(gè)問題，或者說是需求，而不是一種技術(shù)或解決方案。

事實(shí)上，這一需求在多年前就已有解決方案。在密碼理論領(lǐng)域，采用多方數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型是多方安全計(jì)算技術(shù)的一個(gè)具體應(yīng)用，理論上講我們可以用一個(gè)“多方計(jì)算”（也叫多方安全計(jì)算，Multi-party Computation, MPC）的方案來描述整個(gè)訓(xùn)練過程；在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，人們很早就提出了如k-匿名、差分隱私等方法；硬件領(lǐng)域，人們?cè)噲D做出更可信的硬件芯片來保證數(shù)據(jù)不泄露；近期人們也嘗試采取遷移學(xué)習(xí)等手段，試圖隱藏和個(gè)人相關(guān)的敏感信息。

2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的狹義定義：一類特定算法

然而現(xiàn)在市場(chǎng)上，聯(lián)邦學(xué)習(xí)這個(gè)術(shù)語被局限于一個(gè)更狹義的定義?，F(xiàn)在人們普遍認(rèn)為，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是和多方安全計(jì)算、可信執(zhí)行環(huán)境、差分隱私等并列的一種隱私保護(hù)計(jì)算技術(shù)，這實(shí)際上采用的是一種狹義的定義。這種定義下的聯(lián)邦學(xué)習(xí)特指一類算法，其本質(zhì)特征是在多個(gè)數(shù)據(jù)控制方運(yùn)行，能夠讓各數(shù)據(jù)方之間只交換了某些模型訓(xùn)練的中間數(shù)據(jù)。如果我們假設(shè)這些被交換的數(shù)據(jù)不包含敏感信息，那么這個(gè)模型的訓(xùn)練過程就能達(dá)到我們想要的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)目標(biāo)。然而這個(gè)假設(shè)是否真實(shí)成立，目前尚無理論上的證明。

狹義的聯(lián)邦學(xué)習(xí)，作為一種獨(dú)特的方法提出，其主要?jiǎng)訖C(jī)是試圖在此前的幾種方法中取得一種平衡，即解決如下問題：（1）多方計(jì)算等密碼學(xué)方法計(jì)算和通訊開銷高；（2）k-匿名暴露信息太多；（3）在原始數(shù)據(jù)上加入差分隱私需要的噪聲，對(duì)于多次迭代的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的準(zhǔn)確度影響太大；（4）硬件可信程度未知。也就是說，狹義聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要目標(biāo)是試圖通過有選擇地暴露一些信息，從而實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練精度、訓(xùn)練速度和數(shù)據(jù)隱私安全的平衡。本文下述“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”均是基于這一狹義意義上的方法。

二、設(shè)計(jì)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)理論上的挑戰(zhàn)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)相比之前的隱私保護(hù)計(jì)算技術(shù)，其本質(zhì)特征是暴露某些中間數(shù)據(jù)，并假設(shè)了這些數(shù)據(jù)不泄露敏感信息。然而越來越多的研究發(fā)現(xiàn)，這一假設(shè)未必成立。

1.聯(lián)邦學(xué)習(xí)真的能做到“數(shù)據(jù)不動(dòng)”么？

聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中雖然沒有發(fā)送任何原始數(shù)據(jù)，但它暴露的數(shù)據(jù)主要有兩類：一是模型迭代訓(xùn)練中每輪的中間結(jié)果，二是在縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)中暴露的雙方數(shù)據(jù)交集中的元素。這一節(jié)我們著重探討第一類數(shù)據(jù)暴露，第二類留到第三節(jié)中討論。

一個(gè)常見的認(rèn)知誤區(qū)是，不發(fā)送原始數(shù)據(jù)，做到“數(shù)據(jù)不動(dòng)”就是安全的。這里實(shí)際有個(gè)非常強(qiáng)的安全假設(shè)，即聯(lián)邦學(xué)習(xí)每次迭代中暴露的中間結(jié)果，不會(huì)泄露有價(jià)值的信息。很多工作都證明了這個(gè)安全假設(shè)是不容易達(dá)到的。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)每次迭代均會(huì)暴露中間結(jié)果，這一中間結(jié)果可能是每方提供的梯度，或者是多方聚合的梯度，或者是一個(gè)本輪結(jié)束之后的模型中間結(jié)果。這里的核心問題在于，中間結(jié)果是一個(gè)高維的向量或矩陣，在很多模型里，這個(gè)中間結(jié)果都缺少可解釋性。一個(gè)參與方可以根據(jù)這些暴露的結(jié)果以及結(jié)果之間的差異性去推算一些不應(yīng)該暴露的信息[1][2][3][4]。中間結(jié)果具體會(huì)泄露什么信息很難確定，因此其安全性無法得到證明。有一些針對(duì)這一問題“打補(bǔ)丁”的方法，例如利用密碼學(xué)方法來計(jì)算梯度聚合，但無論如何加密，都不可避免地會(huì)向各方暴露一個(gè)本輪迭代訓(xùn)練的中間結(jié)果，否則就失去了這一方法的核心價(jià)值，即通過暴露這個(gè)結(jié)果，減少加密，從而平衡計(jì)算代價(jià)與安全。

也有一些方法利用差分隱私來給中間結(jié)果加一些噪聲，但是這對(duì)于最終訓(xùn)練結(jié)果的準(zhǔn)確性影響也是未知的。當(dāng)然，一個(gè)觀察是，參與方數(shù)量的增多會(huì)緩解噪音對(duì)準(zhǔn)確性的影響。Google最初提出聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用在2C場(chǎng)景中，含有大量客戶端，參與方數(shù)量龐大，每個(gè)參與方加上一些專門設(shè)計(jì)的噪聲（噪聲會(huì)互相抵消），從而同時(shí)保證了數(shù)據(jù)隱私安全及計(jì)算準(zhǔn)確性。但是這一方法對(duì)于只有少量參與方的情況是否有效，以及究竟可滿足多少參與方的模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性，往往與具體數(shù)據(jù)和模型相關(guān)，通用的方法仍有待探索。

更為深層次的問題是，聯(lián)邦學(xué)習(xí)所專注的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)一般定義在“原始數(shù)據(jù)不暴露”的層面上。然而實(shí)踐中需要保護(hù)的數(shù)據(jù)特定使用價(jià)值，很多情況下在于統(tǒng)計(jì)信息，例如某企業(yè)的平均薪資水平、訂單數(shù)，某金融機(jī)構(gòu)的投資總額等。聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中交換的高維向量，顯然泄露了大量的統(tǒng)計(jì)信息，至于具體泄露了哪些統(tǒng)計(jì)信息，以及泄露這些信息的危害，一般與具體場(chǎng)景有關(guān)，因此非常難以判斷，極易形成“虛假的安全感”。無數(shù)信息安全領(lǐng)域的實(shí)踐證明，虛假的安全比沒有安全造成的后果更加嚴(yán)重。

緩解該問題（當(dāng)然不是根本性的徹底解決）的一種思路是，定義一種通用的明、密文混合計(jì)算方式，并根據(jù)不同的場(chǎng)景需求（安全需求、性能需求等）靈活地選擇可以暴漏什么，以及必須隱藏什么。也就是說，即使對(duì)于同一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由于應(yīng)用場(chǎng)景不同，也需要對(duì)算法的明文計(jì)算部分和密文計(jì)算部分進(jìn)行適配性的規(guī)劃和調(diào)整。

2.上述聯(lián)邦學(xué)習(xí)中各參與方真的能誠(chéng)實(shí)地參與計(jì)算么？

聯(lián)邦學(xué)習(xí)和很多隱私保護(hù)計(jì)算技術(shù)都基于一種“半誠(chéng)實(shí)”的假設(shè)。從直觀上看，半誠(chéng)實(shí)假設(shè)意味著參與方雖然有可能偷看或者泄露別人的數(shù)據(jù)，但是他們會(huì)遵守協(xié)議，即不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)造假。理論上，半誠(chéng)實(shí)是一個(gè)安全假設(shè)，但在實(shí)踐中，我們應(yīng)該有切實(shí)有效的機(jī)制來引導(dǎo)和制約使各參與方遵守協(xié)議。其中重要的一類方法是通過監(jiān)管，讓不誠(chéng)實(shí)的行為被發(fā)現(xiàn)和被舉證，因此大家就不敢作假；另一類方法是讓不誠(chéng)實(shí)的行為造成的不良后果盡量少（例如只是讓計(jì)算不能進(jìn)行下去了，或者大家都知道結(jié)果是錯(cuò)的等等）。

但遺憾的是，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式特點(diǎn)以及安全聚合機(jī)制往往讓數(shù)據(jù)造假變得更容易，更難被發(fā)現(xiàn)和舉證[5][6][7][8][9]。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法無論是檢測(cè)數(shù)據(jù)造假還是容忍錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，均依賴于數(shù)據(jù)中內(nèi)生的冗余信息，以及人們的先驗(yàn)知識(shí)。由于聯(lián)邦學(xué)習(xí)交換的中間信息是高度凝練的統(tǒng)計(jì)信息，數(shù)據(jù)中缺乏冗余，又缺乏可解釋性，這些被傳遞的中間結(jié)果是否是捏造的假數(shù)據(jù)，難以確認(rèn)。另外，攻擊者亦可通過加工假數(shù)據(jù)以逃避異常值檢測(cè)[10]，從而對(duì)全局模型進(jìn)行投毒攻擊。由于當(dāng)前市面上許多方法使用了一種僅支持加法操作的半同態(tài)加密算法來保護(hù)各方提供的梯度，造假的檢測(cè)能力進(jìn)一步喪失。退一步說，即使我們發(fā)現(xiàn)了造假行為，造假方完全可以抵賴說這些假數(shù)據(jù)就是自己的數(shù)據(jù)隨機(jī)采樣算出來的，理論上很難區(qū)分是其惡意造假，還是隨機(jī)抽樣造成的噪聲。

更為嚴(yán)重的是，每方的中間結(jié)果對(duì)于模型的訓(xùn)練影響都很大，因此每一方都可以通過構(gòu)造“有毒數(shù)據(jù)”來控制整個(gè)模型的訓(xùn)練結(jié)果。例如在模型中留一個(gè)后門（即某些特定樣本的推理完全受惡意一方的控制）。相比于傳統(tǒng)的模型訓(xùn)練，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中人們更難舉證這一后門是哪一方下毒造成的。許多研究已經(jīng)證明，這樣的攻擊在橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)中廣泛存在[10][11][12][13][14]，此類攻擊方法在縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)中也已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)。

《周易》上說，“慢藏誨盜”，意思是不把東西藏好了，就是教唆別人偷盜。我們認(rèn)為一個(gè)技術(shù)不應(yīng)該讓造假變得更容易、更難被發(fā)現(xiàn)，因此聯(lián)邦學(xué)習(xí)在這一方面仍需要很多改進(jìn)。

從監(jiān)管角度看，目前緩解上述問題的一種思路是，采取一些方法來強(qiáng)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的中心管控功能，具體包括：（1）除了參數(shù)聚合，將更多的計(jì)算邏輯納入中心化可監(jiān)管的范疇；（2）使用支持密文復(fù)雜計(jì)算邏輯的密碼學(xué)技術(shù)，如秘密分享（secretsharing），這樣可以最大程度上通過密文來分析數(shù)據(jù)的“造假”特征；（3）引入第三方獨(dú)立行使計(jì)算或監(jiān)管職責(zé)，鼓勵(lì)針對(duì)高價(jià)值、敏感數(shù)據(jù)的場(chǎng)內(nèi)流通方式，而不僅僅在聯(lián)邦學(xué)習(xí)參與方之間進(jìn)行計(jì)算；（4）使用存證機(jī)制，增強(qiáng)事后回溯和舉證能力。

3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)真的促進(jìn)了數(shù)據(jù)的公平共享么？

在一個(gè)公平的場(chǎng)景中，參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的各方，希望共同獲得一個(gè)模型，雙方要么獲得了相同的價(jià)值，或者獲得價(jià)值少的一方能夠獲得額外的補(bǔ)償。然而，聯(lián)邦學(xué)習(xí)其實(shí)并不能達(dá)到這個(gè)效果，反而會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)多的一方獲益更大。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要應(yīng)用場(chǎng)景是縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)，縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的第一步是隱私求交（PSI），會(huì)將交集結(jié)果暴露出來。事實(shí)上，理論上的PSI方法，本身可以保護(hù)交集結(jié)果，但是如果不暴露交集，后續(xù)計(jì)算無法實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)減少加密數(shù)據(jù)量的目的，因此我國(guó)業(yè)界常見做法就是把交集暴露出來。試想，一個(gè)大型互聯(lián)網(wǎng)公司擁有10億用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)，一個(gè)銀行擁有1000萬用戶金融數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)公司根本不在乎暴露交集，因?yàn)閹缀跛锌蛻粜畔⒎凑呀?jīng)有了，它可以通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)獲得1000萬銀行用戶標(biāo)簽，至少知道了這1000萬人是這個(gè)銀行的客戶，以后不依賴于銀行數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也可對(duì)他們進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷等等。銀行當(dāng)然也知道了自己的哪些客戶是這一互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的客戶，但是這個(gè)信息顯然沒有太大價(jià)值，因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都是這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶，這個(gè)不用訓(xùn)練也知道。銀行泄露了自己客戶的信息，換來的是一個(gè)模型，而且這個(gè)模型其實(shí)也不能單獨(dú)使用，還需要輸入只有互聯(lián)網(wǎng)公司擁有的數(shù)據(jù)維度才能有用，所以銀行在數(shù)據(jù)上仍然存在被互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)卡脖子的風(fēng)險(xiǎn)。因此這個(gè)交易顯然是不公平的。更為有趣的是，當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境下，經(jīng)常是數(shù)據(jù)少的金融機(jī)構(gòu)向數(shù)據(jù)多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)付費(fèi)，更加加劇了這一不公平性。因此，縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)有利于擁有大量數(shù)據(jù)的公司獲取數(shù)據(jù)量相對(duì)較小的公司的數(shù)據(jù)信息。這樣的“聯(lián)邦”，實(shí)際上成為了大公司數(shù)據(jù)壟斷的延伸，難以實(shí)現(xiàn)公平合作的共贏生態(tài)。

理想的方式是，交集不暴露給雙方，在不暴露的交集上繼續(xù)完成后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)過程，乃至后續(xù)推理的過程；但這樣做會(huì)完全損失聯(lián)邦學(xué)習(xí)暴露中間結(jié)果而帶來的性能優(yōu)化，喪失了其特性。

一個(gè)可行的解決方式也許是允許多種類型的參與方角色加入，促進(jìn)數(shù)據(jù)生態(tài)和業(yè)務(wù)形態(tài)全面發(fā)展。比如，可以由小公司作為數(shù)據(jù)使用方提出聯(lián)合建模需求；也可以讓專門從事算法研究的參與方加入，通過貢獻(xiàn)算法模型獲取收益等。這樣每一方都可以貢獻(xiàn)自己的專長(zhǎng)，同時(shí)也能夠使用他方的資源信息為自己服務(wù)。通過這樣不斷創(chuàng)新的技術(shù)應(yīng)用方式，豐富業(yè)務(wù)發(fā)展模式，逐步構(gòu)建良性循環(huán)的數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境。

三、實(shí)現(xiàn)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)在系統(tǒng)工程與運(yùn)維上的挑戰(zhàn)

目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)在工程上的架構(gòu)是一種多個(gè)數(shù)據(jù)源直接互聯(lián)進(jìn)行計(jì)算的模式。這一模式給現(xiàn)有的私有云和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的部署帶來了額外挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)具體體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)安全、算力可擴(kuò)展性、易用性和可監(jiān)管性等方面。

1.算力與原始數(shù)據(jù)的耦合，帶來部署時(shí)網(wǎng)絡(luò)安全與算力擴(kuò)展的挑戰(zhàn)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要算力都與原始數(shù)據(jù)源部署在一起。這里存在兩個(gè)問題，即企業(yè)防火墻配置的問題和算力可擴(kuò)展性的問題。

一般來說，大數(shù)據(jù)平臺(tái)位于企業(yè)內(nèi)部的后臺(tái)，應(yīng)該部署在企業(yè)防火墻內(nèi)，不應(yīng)從外網(wǎng)直接訪問。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的軟件模塊需要直接訪問原始明文大數(shù)據(jù)（端上的迭代需要在明文上進(jìn)行），因此也需要進(jìn)行企業(yè)內(nèi)網(wǎng)的部署。然而，在訓(xùn)練過程中，不同數(shù)據(jù)源方的軟件模塊需要頻繁互相通訊，因此需要在防火墻上對(duì)外暴露網(wǎng)絡(luò)端口。這一部署模式給企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)和信息安全帶來了額外挑戰(zhàn)。另一種部署方式是將聯(lián)邦學(xué)習(xí)軟件模塊部署在企業(yè)防火墻外的DMZ區(qū)域（demilitarized zone，隔離區(qū)）中，讓聯(lián)邦學(xué)習(xí)軟件跨過防火墻與內(nèi)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)交換任務(wù)。這一部署模式安全性略好，但仍然需要給一個(gè)處于較低安全區(qū)（DMZ）中，且暴露網(wǎng)絡(luò)端口的聯(lián)邦學(xué)習(xí)模塊授權(quán)許多內(nèi)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的訪問權(quán)限，一旦這個(gè)模塊被黑客攻破，后果會(huì)非常嚴(yán)重。

另外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要計(jì)算都發(fā)生在數(shù)據(jù)源端，數(shù)據(jù)源需要的算力與其數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度成正比。因此每個(gè)參與方都需要部署相應(yīng)的計(jì)算能力，具備計(jì)算資源的可擴(kuò)展性。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的穩(wěn)定運(yùn)行，也依賴于每一參與方的計(jì)算執(zhí)行可靠性。這種跨多個(gè)參與方的計(jì)算資源調(diào)度和容錯(cuò)機(jī)制，與通常的云計(jì)算等有顯著差別。目前尚缺乏這方面的可靠的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

一種解決思路是，將一部分計(jì)算功能獨(dú)立出來（比如參數(shù)聚合功能），在額外的代理計(jì)算方上運(yùn)行。這樣一來，各數(shù)據(jù)源方只需主動(dòng)向代理計(jì)算方推送中間參數(shù)并適時(shí)獲取聚合結(jié)果，而無需暴漏自身的網(wǎng)絡(luò)接口。另外，將算力獨(dú)立出來，有利于充分利用云計(jì)算的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，而不用再依賴于各數(shù)據(jù)源方的算力水平。

2.算法、系統(tǒng)和業(yè)務(wù)邏輯的耦合，帶來開發(fā)門檻高，難學(xué)難懂的挑戰(zhàn)

當(dāng)前使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)開發(fā)一個(gè)AI算法，開發(fā)者需要在提升模型準(zhǔn)確度的同時(shí)，時(shí)刻牢記“多方”的概念，時(shí)刻關(guān)注什么信息、可以暴露什么、不可以暴露什么，時(shí)刻注意加密了什么數(shù)據(jù)，加密后的數(shù)據(jù)可以做什么處理，時(shí)刻計(jì)算傳輸數(shù)據(jù)需要多少代價(jià)。這就要求開發(fā)者同時(shí)了解密碼學(xué)、分布式計(jì)算、AI等領(lǐng)域知識(shí)。這樣的開發(fā)者是非常難于培養(yǎng)的，寫出來的程序非聯(lián)邦學(xué)習(xí)專業(yè)工程師也很難看懂，更不用說驗(yàn)證其安全性。當(dāng)前的聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源代碼都只提供了核心功能，一些對(duì)于系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全缺乏理解的開發(fā)者在進(jìn)行二次開發(fā)的過程中，極易忽略一些基本的安全策略配置，例如此前提到的防火墻的配置，以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)中關(guān)于密鑰管理和分發(fā)的配置方法，從而造成虛假的安全感。

造成這一問題的根源在于，目前聯(lián)邦學(xué)習(xí)軟件的開發(fā)接口，抽象層級(jí)不夠高，把太多的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)暴露給開發(fā)者。這當(dāng)然有工程成熟度的原因，但更深層次的原因是，為了應(yīng)對(duì)我們?cè)诘诙?jié)中提到的聯(lián)邦學(xué)習(xí)的安全問題，導(dǎo)致現(xiàn)在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)上都打上了多種安全補(bǔ)丁。一個(gè)常見的補(bǔ)丁方式是結(jié)合一些密碼學(xué)方法來掩蓋一些梯度，例如半同態(tài)加密，但這些密碼學(xué)方法都有比較復(fù)雜的密鑰管理機(jī)制的要求，并且只能進(jìn)行一些特定操作（例如加法）。因此許多算法都需要圍繞這些密碼學(xué)方法在進(jìn)行特定的改進(jìn)，因此導(dǎo)致了更為復(fù)雜的軟件接口設(shè)計(jì)。如何利用更通用的密碼計(jì)算方法，定義一套抽象的開發(fā)接口，使得AI算法設(shè)計(jì)人員和業(yè)務(wù)人員不用再去關(guān)心系統(tǒng)底層的技術(shù)，是一個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)亟待解決的工程挑戰(zhàn)。

一個(gè)可推薦的實(shí)現(xiàn)思路是，逐層級(jí)構(gòu)建算法體系，對(duì)外開放友好的編程接口。具體地講，在底層將基礎(chǔ)的密碼學(xué)協(xié)議進(jìn)行封裝，構(gòu)建基本的密碼操作指令集，支持密文計(jì)算引擎以及它與明文計(jì)算間的轉(zhuǎn)換。這樣，聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法的開發(fā)人員，可同時(shí)面向明文和密文開發(fā)并提供算法函數(shù)庫(kù)，而業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)人員不僅可以直接引用這些算法庫(kù)解決問題，而且可以像修改明文算法庫(kù)一樣查驗(yàn)、分析和修改這些聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，而不需要任何的密碼或者聯(lián)邦學(xué)習(xí)的專門知識(shí)，就像直接在明文數(shù)據(jù)上開發(fā)大數(shù)據(jù)算法一樣。在運(yùn)行時(shí)，可定義開發(fā)者自主編程接口和IDE，通過配置數(shù)據(jù)源，IDE可自動(dòng)適配程序中的數(shù)據(jù)指向，使得開發(fā)者就像在一個(gè)數(shù)據(jù)源（可稱為“虛擬的數(shù)據(jù)中心”）上開發(fā)一樣。

3.P2P架構(gòu)、半同態(tài)加密與參數(shù)聚合算法的耦合，帶來數(shù)據(jù)監(jiān)管的挑戰(zhàn)

監(jiān)管在數(shù)據(jù)流通中非常重要。監(jiān)管不僅僅是為了防止數(shù)據(jù)濫用對(duì)社會(huì)造成危害，同時(shí)也是避免數(shù)據(jù)造假和數(shù)據(jù)投毒的重要手段。

然而，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的系統(tǒng)和算法都部署在各個(gè)數(shù)據(jù)源方，之間交換的數(shù)據(jù)全部通過加密傳輸，即使有一些中心化聚合中間結(jié)果的架構(gòu)設(shè)計(jì)，這個(gè)中心化聚合節(jié)點(diǎn)也僅僅是在中間結(jié)果上做了很簡(jiǎn)單的匯聚計(jì)算（例如求和），并不可能知曉各方在進(jìn)行什么樣的數(shù)據(jù)處理，也更無法實(shí)現(xiàn)計(jì)算過程的存證。因此，一個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的算法是否做了它聲稱的計(jì)算，只有參與方自己才知道（而且只知道自己是否做了正確的事情，不知道對(duì)方是怎么做的）。這樣的系統(tǒng)會(huì)導(dǎo)致在它上面進(jìn)行的明文數(shù)據(jù)的直接交易（即打著隱私計(jì)算的幌子做明文數(shù)據(jù)交易）更難被發(fā)現(xiàn)和監(jiān)管。如果采用可驗(yàn)證計(jì)算等手段對(duì)P2P系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)管，會(huì)造成非常大的額外開銷。因此，如何做到對(duì)數(shù)據(jù)使用可監(jiān)管的聯(lián)邦學(xué)習(xí)，在技術(shù)和工程上都是很大的挑戰(zhàn)。其根源是，參數(shù)聚合階段只能做加法（目前由于全同態(tài)計(jì)算性能限制，只能選擇半同態(tài)加密算法），因此參數(shù)聚合服務(wù)器這個(gè)最適合履行監(jiān)管責(zé)任的一方，沒有能力分析它所處理的數(shù)據(jù)。

解決上述問題的一個(gè)途徑是采用支持通用密文計(jì)算的代理計(jì)算架構(gòu)，在密文上進(jìn)行數(shù)據(jù)特征分析。代理計(jì)算的通用計(jì)算功能越強(qiáng)大，對(duì)數(shù)據(jù)分析面就越大，所能實(shí)現(xiàn)的監(jiān)管力度就越強(qiáng)。另外，為了防止參與方超范圍使用其他參與方的數(shù)據(jù)，應(yīng)建立多方計(jì)算合約機(jī)制，由參與計(jì)算的各方方在計(jì)算開始前就數(shù)據(jù)的具體使用目的和方式簽訂合約進(jìn)行授權(quán)，各方嚴(yán)格按照計(jì)算合約執(zhí)行，并對(duì)計(jì)算合約和執(zhí)行過程進(jìn)行存證，保證事后可回溯、可審計(jì)、可舉證，從而防止數(shù)據(jù)濫用。

四、總結(jié)：需求還是方法？

綜上所述，目前，“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”這個(gè)術(shù)語在市場(chǎng)上存在很多認(rèn)識(shí)上的誤解和混淆，主要原因是其既在廣義上表達(dá)了保護(hù)數(shù)據(jù)前提下聯(lián)合多方數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的需求，又在狹義上表示了一類通過暴露部分?jǐn)?shù)據(jù)信息來提升訓(xùn)練性能的方法。有趣的是，作為廣義上的需求，它強(qiáng)調(diào)為了保護(hù)數(shù)據(jù)安全，可以犧牲部分準(zhǔn)確性；但作為狹義的方法，它反而強(qiáng)調(diào)通過犧牲安全來?yè)Q取性能提升。

因此，作為行業(yè)用戶，選擇是不是存在“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的需求（也叫做數(shù)據(jù)融合計(jì)算、數(shù)據(jù)價(jià)值流通的需求），是一個(gè)純粹的業(yè)務(wù)問題，其判斷標(biāo)準(zhǔn)是數(shù)據(jù)價(jià)值流通能否帶來業(yè)務(wù)價(jià)值；在這一需求基礎(chǔ)上，是不是要選用狹義的“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”方法和系統(tǒng)來滿足這個(gè)需求，是個(gè)純粹的IT技術(shù)和安全合規(guī)問題，需要考慮和平衡的是數(shù)據(jù)的敏感性、泄露的代價(jià)，和進(jìn)行數(shù)據(jù)保護(hù)所需的技術(shù)成本。

也許，這樣才能回歸到我們探索聯(lián)邦學(xué)習(xí)的初心。

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