近几年有哪些关于机器学习中隐私（Privacy）和安全（Security）相关的研究值得关注?
隐私：数据本身的安全与个体尊严的守护
在机器学习的语境下，隐私首先关乎“数据隐私”。我们训练模型往往需要海量数据，而这些数据中可能包含敏感的个人信息，例如身份信息、健康状况、财务记录、行为偏好等等。如何在使用这些数据训练模型的同时，确保其不被泄露或滥用，成为了重中之重。
1. 差分隐私（Differential Privacy）：
这可以说是近几年在隐私保护领域最受瞩目的研究方向之一。差分隐私的核心思想是，在向数据集中添加噪声的过程中，使得任何一个单独的个体数据记录，对最终的分析结果（例如模型参数或统计量）的影响都微乎其微，以至于观察者无法确定某个个体是否参与了数据集。
技术细节： 差分隐私通常通过在模型的训练过程中，或者在查询模型（如预测结果）时，向梯度、参数或结果中注入精心设计的随机噪声来实现。这些噪声的量级由一个参数 $epsilon$（epsilon）控制，$epsilon$ 越小，隐私保护越强，但模型的准确性也可能随之降低。
研究焦点：
如何在保证差分隐私的同时，最大程度地保留模型的准确性： 这是差分隐私应用的最大挑战。研究人员致力于开发更精巧的噪声注入机制，例如使用更优化的噪声分布，或者结合其他技术（如模型蒸馏）来缓解隐私损失带来的准确性下降。
为更复杂的机器学习模型（如深度学习）提供差分隐私保证： 传统的差分隐私技术在复杂的深度神经网络中应用时，其理论界定和实践效果还需要进一步优化。研究工作包括发展针对特定网络结构（如CNN、RNN）的差分隐私算法，以及研究如何有效地量化和管理隐私预算。
差分隐私的可组合性与实践部署： 在实际应用中，模型可能需要进行多次查询或与不同的数据集进行交互。研究差分隐私在这些场景下的可组合性，以及如何在生产环境中有效地部署差分隐私机制，是推动其落地应用的关键。
联邦学习中的差分隐私： 联邦学习允许模型在本地设备上训练，只上传模型更新（如梯度）而不是原始数据。在这种架构下，将差分隐私应用于本地训练的梯度更新，可以进一步增强隐私保护，避免模型更新暴露训练数据中的敏感信息。
2. 安全多方计算（Secure MultiParty Computation, SMPC）：
SMPC 允许多个参与方在不向彼此泄露各自私有数据的情况下，共同计算一个函数。在机器学习场景下，这意味着多个拥有私有数据集的组织可以协作训练一个共享模型，而无需将各自的数据集中。
技术细节： SMPC 主要依赖于密码学技术，如秘密共享（Secret Sharing）、同态加密（Homomorphic Encryption）和混淆电路（Garbled Circuits）。例如，通过秘密共享，一个数据可以被分割成多个秘密片段，分散到不同的参与方手中。只有当所有片段组合起来，才能重构出原始数据，而任何单独的片段都无法提供有关原始数据的信息。
研究焦点：
提高SMPC的效率与可扩展性： 传统的SMPC协议往往计算成本高昂，并且难以扩展到大规模数据集和复杂模型。研究人员正在探索更高效的SMPC协议、优化加密算法，并利用硬件加速技术来提高计算速度。
将SMPC应用于更复杂的机器学习任务： 例如，如何在SMPC框架下实现复杂的神经网络训练、模型评估以及推理服务，是当前重要的研究方向。
结合SMPC与其他隐私技术： 研究如何将SMPC与差分隐私、同态加密等技术协同使用，以构建更强大的隐私保护解决方案。
3. 同态加密（Homomorphic Encryption, HE）：
同态加密允许对密文进行计算，而无需先将其解密，并且计算的结果在解密后与直接在明文上进行计算的结果相同。这意味着可以在加密数据上训练模型，或者在加密的输入上进行推理，极大地拓展了隐私保护的应用场景。
技术细节： HE 的理论基础比较复杂，涉及多种加密方案，如BGV、BFV、CKKS等。虽然 HE 可以在加密数据上进行任意计算，但通常伴随着性能的显著下降（计算速度慢、密文尺寸大），并且支持的计算类型（如乘法）也有限制。
研究焦点：
开发更高效、更实用的同态加密方案： 这是 HE 应用的关键瓶颈。研究人员致力于设计更优化的加密算法，减少计算开销和密文膨胀，并提供更广泛的计算功能。
为机器学习模型设计专门的同态加密算法： 针对神经网络的计算特性，例如线性层和激活函数，设计定制化的 HE 方案，以提高训练和推理的效率。
将 HE 与其他技术结合，以缓解其性能限制： 例如，通过将 HE 与同态预处理、混合计算（部分在明文，部分在密文）或专门的硬件加速器结合，来提高整体效率。
4. 模型逆向攻击与防御（Model Inversion Attacks and Defenses）：
即使模型本身不直接暴露数据，通过训练好的模型，仍然可能推断出部分训练数据中的信息，甚至重建出部分训练样本。
攻击手段： 模型逆向攻击，如成员推理攻击（Membership Inference Attacks）、属性推理攻击（Attribute Inference Attacks）和模型逆向（Model Inversion）本身，都属于此类。例如，成员推理攻击可以判断一个特定数据点是否被用于模型的训练。
研究焦点：
更精密的逆向攻击方法： 研究人员不断开发更具威胁性的攻击方法，以更全面地评估模型的隐私风险。
有效的防御策略： 针对这些攻击，研究人员也开发了各种防御方法，包括在模型训练中引入噪声（与差分隐私有交叉）、使用更鲁棒的模型架构、对模型的输出进行后处理以隐藏信息，以及使用对抗性训练来增强模型的鲁棒性。
安全：对抗性攻击与模型本身的韧性
除了隐私问题，机器学习模型本身也面临着严峻的安全挑战。最突出的是“对抗性攻击”（Adversarial Attacks），即攻击者通过向输入数据添加微小、人眼难以察觉的扰动，来欺骗模型产生错误的预测。
1. 对抗性攻击（Adversarial Attacks）：
这是机器学习安全领域最活跃的研究热点之一。攻击者可以通过不同的策略，针对模型的输入数据进行扰动，使得模型做出错误的判断。
攻击类型：
白盒攻击（Whitebox Attacks）： 攻击者完全了解模型的架构、参数以及训练过程。例如 FGSM (Fast Gradient Sign Method)、PGD (Projected Gradient Descent) 等。
黑盒攻击（Blackbox Attacks）： 攻击者只知道模型的输入输出接口，无法获取模型的内部信息。这类攻击通常通过查询模型来估计梯度，或通过训练一个替代模型来模拟目标模型。
迁移性攻击（Transferability Attacks）： 在一个模型上训练的对抗样本，也可以成功欺骗另一个不同的模型。
研究焦点：
开发更强大、更隐蔽的攻击算法： 例如，研究“无感知”的对抗性扰动，或者能够绕过某些防御机制的攻击。
理解对抗性扰动的本质： 为什么模型对这些扰动如此敏感？这与模型的线性度、决策边界的特性有关。
量化模型对对抗性攻击的脆弱性： 开发指标来衡量模型的鲁棒性。
2. 对抗性鲁棒性（Adversarial Robustness）的提升：
如何训练出能够抵抗对抗性攻击的模型，是当前安全研究的核心。
技术手段：
对抗性训练（Adversarial Training）： 在训练过程中，将对抗性样本加入到训练数据集中，迫使模型学习在这些扰动下的正确预测。这是目前最有效的防御方法之一。
梯度掩码（Gradient Masking）/模糊化（Obfuscation）： 通过修改模型结构或引入非可微操作，使得攻击者难以计算梯度，从而阻止白盒攻击。但这类方法容易被更高级的攻击所绕过。
鲁棒优化（Robust Optimization）： 将对抗性攻击的威胁模型纳入模型的优化目标中，从而训练出在最坏情况下表现良好的模型。
输入预处理与检测： 在模型接收输入之前，对其进行检测或净化，去除潜在的对抗性扰动。
研究焦点：
如何在保证鲁棒性的同时，不大幅牺牲模型的准确性： 对抗性训练通常会降低模型在干净数据上的性能。研究如何在两者之间取得平衡是关键。
开发更具泛化性的防御方法： 能够有效抵御多种不同攻击方法的防御策略，而不是只针对特定攻击。
理论分析与模型设计： 从理论上理解模型鲁棒性的来源，并设计具有内在鲁棒性的模型架构。
3. 后门攻击（Backdoor Attacks）与防御：
后门攻击是指攻击者在模型训练过程中，悄悄地注入一个“后门”，使得当输入包含一个特定的“触发器”时，模型会输出攻击者指定的错误结果，而在正常输入下仍能正常工作。
攻击方式： 攻击者可以通过在训练数据中注入少量包含触发器的带标签样本，或者通过修改模型权重来实现。
研究焦点：
开发更隐蔽、更难检测的后门攻击。
设计有效的后门检测与清除机制： 研究如何识别模型中是否潜藏后门，并将其安全地移除。
提升模型对触发器的鲁棒性： 训练模型使其对潜在的触发器不敏感。
4. 模型窃取（Model Stealing）与水印（Watermarking）：
模型窃取攻击是指攻击者通过查询一个目标模型，来复制或重建出该模型的功能。而模型水印则是一种保护模型知识产权的技术，用于证明模型的所有权或检测模型是否被非法复制。
研究焦点：
更高效、更精密的模型窃取方法。
更可靠、更不易被绕过的模型水印技术： 研究如何将水印信息嵌入模型中，同时不影响模型的性能，并且能够被有效地检测到。
水印的鲁棒性： 确保模型水印能够抵抗模型剪枝、量化等后处理操作。
5. 可解释性与安全性（Explainability and Security）：
模型的可解释性对于安全至关重要。如果能够理解模型为何做出某个决策，就更容易识别出潜在的对抗性攻击或数据隐私泄露。
研究焦点：
开发能够揭示模型决策过程的工具和技术，帮助用户理解模型行为。
利用可解释性来检测和防御安全威胁： 例如，通过分析模型的解释，判断是否存在对抗性样本。
保证可解释性本身不会被攻击： 攻击者也可能试图操纵模型的解释，误导用户。
总结与展望
总而言之，近几年机器学习的隐私和安全研究呈现出 “攻防并举、理论与实践并行” 的特点。
从理论层面，差分隐私、SMPC、同态加密等提供了强大的隐私保护框架；对抗性鲁棒性的理论基础也在不断深化。
从实践层面，研究人员致力于将这些理论转化为可落地的技术，并积极应对层出不穷的新型攻击。
值得关注的是，隐私和安全并非对立面，而是相互促进的。例如，差分隐私技术可以应用于联邦学习的梯度更新，提升其安全性；而模型的鲁棒性，也能在一定程度上防止隐私泄露，因为攻击者可能更难通过对抗性操纵来提取敏感信息。
未来的研究趋势将继续围绕以下几个方向展开：
更高效、更可扩展的隐私保护技术： 尤其是在处理大规模数据和复杂模型时，如何平衡隐私、准确性和效率。
更强大的对抗性防御机制： 能够抵御更广泛、更隐蔽的攻击。
端到端的安全与隐私解决方案： 将数据采集、模型训练、部署和推理等整个生命周期都纳入安全与隐私的考量。
结合可解释性来增强安全与隐私： 利用对模型行为的理解来识别和缓解风险。
针对特定领域的安全与隐私问题： 例如，医疗、金融、自动驾驶等领域的特殊需求。
随着人工智能技术的不断深入，隐私和安全问题将持续成为制约其健康发展的关键因素。持续关注和投入相关研究，是构建负责任、可信赖的AI未来的必由之路。
网友意见
今天，数据已成为推动人工智能创新的燃料，但同时也是组织和个人所拥有的宝贵资产。因此，只有在充分保护数据安全和隐私的前提下，云计算和人工智能的连接才有可能释放出数据的全部潜能，实现数据效能的共享。
众所周知，在存储和传输过程中加密数据早已是行业标准。而机密计算（Confidential Computing）则可以进一步保护计算过程中使用的数据，降低恶意软件、内部攻击和恶意或疏忽管理员等漏洞的风险。此前的文章“如何在机器学习的框架里实现隐私保护？” ，已经对机密计算做过一些介绍，包括可信执行环境、同态加密、安全多方计算，和联邦学习。这些技术构成了保护隐私的组合套件，通过将它们一起使用，能够对不同场景构建合适的隐私和安全解决方案。
机密计算主要研究计算过程中数据的保护与攻击方法。那么发布计算结果会暴露数据隐私吗？比如，发布一个训练好的深度神经网络模型会暴露它的训练数据吗？如何控制和降低计算结果中隐私暴露的风险？下面我们将对这些问题展开探讨。
训练好的模型真的会泄露隐私吗？
直观上来说，这是一个很难回答的问题：一方面训练好的神经网络一定和训练数据有关系，互信息大于零；另一方面，从模型参数中恢复训练数据是一个求反问题，想要实现精确恢复非常困难。一个相对较容易的概念是成员推断（Membership Inference, MI）——给定一个训练好的模型，判断某一个特定样本是否来自训练集（如图1所示）。如果成员推断准确率很高，那么模型泄露隐私的风险就会相对较大，并且在一些情形下，成员信息本身就是要保护的隐私信息。
最近的一项研究[7]利用成员推断找出 GPT-2（一种大型的语言模型）记住的训练数据内容，成功提取了包含物理地址、姓名、电话、邮箱等敏感信息的训练数据（如图2所示）。这表明若发布在敏感数据上训练的大模型时，会带来很高的隐私风险。
通常认为这种隐私泄露与过度拟合有关[8]，因为过拟合表明模型记住了训练集中的样本。事实上，尽管过拟合是隐私泄露的充分条件且许多工作都利用过拟合来进行隐私攻击，但是过拟合和隐私泄露两者的关系并不完全相等。
在刚刚结束的 AAAI 2021 大会上，微软亚洲研究院与中山大学合作完成的工作 How Does Data Augmentation Affect Privacy in Machine Learning? [9]就对此问题进行了深入讨论。人们常常认为泛化误差小的模型隐私泄露风险会很低。然而，该工作通过显示数据增强如何影响成员推断（MI）挑战了这一观念。数据增强（Data Augmentation）是一种在机器学习中广泛应用的训练技巧，它可以显著提高模型的泛化性（过拟合很小）。在模型训练中使用数据增强时，研究员们提出了一种新的成员推断算法，把成员推断作为一个集合分类问题，即对一组增强实例进行分类，而不是对单个数据点进行分类。而针对集合分类问题，研究员们还设计了输入置换不变的神经网络。
实验证明（如表1所示），当模型经过数据增强训练时，该方法普遍优于原始方法。并且在一些数据增强训练的模型上，甚至取得了比没有数据增强训练的模型上更高的成员推断成功率，而前者往往有较高的测试准确率。而且该方法针对一个宽残差网络（WRN16-8）获得了 >70% 的 MI 攻击成功率，此网络在 CIFAR10 上的测试精度超过 95%。以上结果均表明，通过数据增强训练的模型的隐私风险可能在很大程度上被低估了。
既然我们已经看到了模型泄露隐私的风险，那么将如何拥有隐私保证的共享模型呢？这就需要引入差分隐私（Differential Privacy, DP）[1]。差分隐私可确保计算结果（如训练好的模型）可以被安全地共享或使用。由于其严格的数学原理，差分隐私被公认为是隐私保护的黄金标准。应用差分隐私能够从数据集中计算出有用的信息，同时还可以保证模型无法从计算结果中重新识别数据集中的任何个体。这为金融服务和医疗保健等领域的组织机构使用人工智能技术带来了更大的信心，因为这些领域的数据都高度敏感，隐私保护格外受关注。
差分隐私从统计意义上衡量和控制了模型对训练数据的泄露。它刻画了单个数据样本对模型的影响：一个随机算法 M 符合 (ϵ,δ)-DP 意味着对于任何两个相邻的数据集 S, S' 和任意事件 E 满足 P(M(S)∈E))≤e^ϵ P(M(S' )∈E)+δ。具体来说，差分隐私通常会按以下方式工作。它会给每次查询的结果添加少量噪声以掩盖单个数据点的影响，然后跟踪并累积查询的隐私损失，直至达到总体隐私预算，之后便不再允许查询。为保证差分隐私所加入的噪声，可能会影响结果的准确性，但如果查询结果的维数较小，则不会有显著影响。
噪声扰动哪家强？
在机器学习过程中实现差分隐私的一种通用做法也是加噪声，即用噪声掩盖单个数据点的影响。机器学习的一般流程如图3中的上半部分所示：设计目标函数即经验风险最小化（Empirical Risk Minimization, ERM），然后训练过程一般是基于梯度的优化算法，最后输出训练好的模型。对应地，根据加噪声的时机，差分隐私机器学习（Differential Private Machine Learning) 有三种实现方法（如图3中的下半部分所示）——目标扰动（Objective Perturbation），即在目标函数上添加噪声；梯度扰动（Gradient Perturbation, GP），即在梯度上添噪声；输出扰动（Output Perturbation），即在最后输出上添加噪声。不过若添加的噪声很大，会带来模型的性能损失，但太小又不能很好地保护隐私。因此，差分隐私机器学习可以研究如何在给定隐私损失的要求下，添加最少的噪声取得最好的性能。
微软亚洲研究院与中山大学在最近的工作 Gradient Perturbation is Underrated for Differentially Private Convex Optimization [2] 中介绍了相关的研究工作，该论文被 IJCAI 2020 接收。研究员们发现在梯度扰动算法中加入的噪声和优化算法会相互影响，噪声会让优化算法避开最差曲率方向，而优化算法的收缩性则可以弱化之前步骤所添加的噪声。所以研究员们在分析中利用了这种相互影响，推导出了一个新的基于期望曲率的理论性能，可以显式地看出梯度扰动比另外两种扰动方式（目标扰动和输出扰动）的优势。梯度扰动依赖期望曲率，而目标扰动或输出扰动则依赖最差曲率，在实际中期望曲率往往比最差曲率大得多。研究员们还给出了另外两种扰动无法利用这种相互影响的原因——在目标扰动和输出扰动中，都需要确定单个数据点对最终学到的模型的影响（敏感度），这是由目标函数的 Lipschitz 系数和强凸系数决定，而这些系数又是由问题本身的特征所决定，与优化算法无关。据此，梯度扰动是一种实现差分隐私机器学习的有效算法。在之后的研究中，研究员们也会将重点放在梯度扰动算法（如 DP-SGD）方面。
然而，在应用 DP-SGD 训练大规模深度神经网络模型时仍面临巨大挑战。由于差分隐私的性能有很差的维数依赖，模型参数越多，加入的噪声能量也越大，这就导致大模型的性能下降明显。而如今的深度学习模型都是由大量参数组成的，对于一个合理的隐私预算，应用 DP-SGD 训练的深度神经网络性能并不好。那么要如何克服 DP-SGD 的维数依赖问题？
模型大，维数高，保证 DP 再难也要上？
维数依赖性是应用差分隐私（DP）的一个本质困难。为了解决“维数”挑战，在最近的 ICLR 2021 论文 Do not let privacy overbill utility: gradient embedding perturbation for private learning [4] 中，微软亚洲研究院的研究员们提出了一种算法“梯度嵌入扰动（Gradient embedding perturbation, GEP）”。其基本想法是模型维数虽然很大，但梯度却通常在一个低维空间中，这不仅符合人们对数据生长在低维流形上的认知，也在实践中可以被广泛验证（图4）。利用这个性质，研究员们把模型梯度先投影到一个低维空间后再做扰动，从而巧妙地绕开了维数依赖。
具体来说（如图5所示），在每个梯度下降步中，首先用辅助数据估计一个锚子空间，然后将私有梯度投影到锚子空间，得到一个低维梯度嵌入和一个小范数的残余梯度，之后分别扰动梯度嵌入和残余梯度，以保证差分隐私预算。总的来说，可以使用比原来的梯度扰动低得多的扰动，以保证相同的隐私水平。
梯度嵌入扰动有哪些特征呢？首先，在梯度嵌入扰动中使用的非敏感辅助数据的假设比之前的工作[5,6]中使用的公开数据的假设弱得多——梯度嵌入扰动只需要少量非敏感无标记数据，并只要求其特征分布与私有数据相似，比如在实验中使用 ImageNet 的2000个降采样图像作为 MNIST、SVHN 和 CIFAR-10 数据集的辅助数据。其次，梯度嵌入扰动同时扰动低维梯度嵌入和残余梯度，这是目标梯度的无偏估计，也是取得好性能的关键。第三，使用幂法估计梯度矩阵的主成分，从而实现简单高效。
这种分解使用的噪声相对小很多，从而有助于打破隐私学习的维度障碍。借助梯度嵌入扰动，研究员们在合理的隐私预算下实现了深度模型较好的准确性。在隐私预算 ϵ=8 的情况下，实验在 CIFAR10 上达到了74.9％的测试准确度，并在 SVHN 上达到了95.1％的测试准确度，大大提高了现有结果（表2）。据目前所知，梯度嵌入扰动是首个从头训练而实现这种效果的算法，并且隐私预算只有"个位数"。如果使用 ImageNet 预训练模型，梯度嵌入扰动还可以在 CIFAR10 验证集上取得94.8%的准确率，详细信息请参考论文。
通过对隐私攻击更深入的研究以及利用训练深度神经网络模型时梯度的低秩属性，微软亚洲研究院的研究员们正在努力把隐私保护应用到深度神经网络模型中，让用户即使在处理敏感数据时也可以安全地使用现代机器学习技术。研究员们认为，隐私保护并不会限制机器学习的性能，因为它们从根本上并不冲突——隐私保护个体，学习挖掘整体。未来，相信隐私保护研究可以让可利用的“燃料”（海量数据）得到更大的释放，人工智能的边界和性能也将因此得以拓展和提高。
期待志同道合的伙伴加入微软亚洲研究院一起做更隐私的深度机器学习！简历可发送至 huzhang@microsoft.com。
参考文献
[1] Dwork, C., McSherry, F., Nissim, K., and Smith, A. Calibrating noise to sensitivity in private data analysis. In Theory of cryptography conference, 2006.
[2] D. Yu, H. Zhang, W. Chen, J. Yin and T.Y. Liu. Gradient Perturbation is Underrated for Differentially Private Convex Optimization. In IJCAI 2020.
[3] Abadi, M., Chu, A., Goodfellow, I., McMahan, H. B., Mironov, I., Talwar, K., and Zhang, L. Deep learning with differential privacy. ACM CCS 2016
[4] D. Yu, H. Zhang, W. Chen, T.Y. Liu. Do not let privacy overbill utility: gradient embedding perturbation for private learning. In ICLR 2021.
[5] N. Papernot, et al. Semi-supervised knowledge transfer for deep learning from private training data. In ICLR 2017.
[6] Jun Wang and Zhi-Hua Zhou. Differentially private learning with small public data. In AAAI, 2020.
[7] Carlini, N., et al. Extracting training data from large language models. arXiv preprint arXiv:2012.07805, 2020
[8] Reza Shokri, Marco Stronati, Congzheng Song, and Vitaly Shmatikov. Membership inference attacks against machine learning models. In IEEE S&P, 2017.
[9] D. Yu, H. Zhang, W. Chen, J. Yin and T.Y. Liu. How Does Data Augmentation Affect Privacy in Machine Learning? In AAAI 2021.
[10] Sablayrolles, A.; Douze, M.; Ollivier, Y.; Schmid, C.; and Jégou, H. 2019. White-box vs black-box: Bayes optimal strategies for membership inference. International Conference on Machine Learning.
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为啥我很不情愿呢，看下作者就知道了。
我认为比较有价值的，是关于AI安全的整个分类系统。这本书把AI安全分为三大类：人工智能助力安全、人工智能内生安全、人工智能衍生安全。然后对各大大类都有一些详细的介绍，都给出了参考文献，方便你进一步学习。
如果你是实战派，那关注我，包不亏。
参考资源：
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东航MU5735航班失事第六次新闻发布会通报了“搜寻到与第二个黑匣子安装位置较近的紧急定位发射仪（ELT）”这一重要进展，这其中蕴含的信息值得我们细致解读。首先，“搜寻到”这个表述本身就非常关键。 这意味着搜救人员在经过了长时间、高强度的搜寻工作后，终于有了新的重大发现。这个发现不只是找到了一个部件.............
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生物界充满着惊喜，有时候你眼前的景象会彻底颠覆你对亲缘关系的认知。有些动物长得简直像来自不同星球，一个像爬行动物，一个像鱼类，甚至一个像植物，但它们却有着令人惊讶的近乎“兄弟姐妹”般的亲缘关系。反之，那些外表看起来无比相似的，比如几条鲨鱼，或者几种不同品种的狗，它们之间的亲缘关系，如果和你想象的差别.............
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