Privacy-preserving computations and machine learning over decentralized data
Authors: Περηφάνης Βασίλειος 
Published: May 2024

Στη σύγχρονη εποχή, οι αναπτυσσόμενοι τομείς της μηχανικής μάθησης (Machine Learning) και της τεχνητής νοημοσύνης (Artificial Intelligence) έχουν επιφέρει ραγδαία τεχνολογική πρόοδο, αλλάζοντας τον τρόπο προσέγγισης και επίλυσης σύνθετων προβλημάτων. Οι ευρέως διαδεδομένες εφαρμογές μηχανικής μάθησης αναδεικνύουν τον μετασχηματισμό πληθώρας τομέων, από την παροχή υποστήριξης απλών διεργασιών έως και την ενίσχυση κρίσιμων υποδομών και συστημάτων δημόσιας υγείας. Η εξάπλωση των τεχνολογιών αυτών, δεν αποτελεί απλώς απόδειξη ανθρώπινης εφευρετικότητας, αλλά και αντανάκλαση της ολοένα και αυξανόμενης εξάρτησης της καθημερινής κοινωνίας από τη λήψη αποτελεσματικών αποφάσεων και την αυτοματοποίηση διαδικασιών. Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης έχουν διαπεράσει σε διάφορες πτυχές της καθημερινής ζωής και της βιομηχανίας. Μεταξύ άλλων, περιλαμβάνονται συστήματα συστάσεων που προσαρμόζουν τις εμπειρίες των χρηστών σε διάφορα πεδία εφαρμογής (λιανικό εμπόριο, ειδησεογραφικό περιεχόμενο, ταινίες, μουσική, σημεία ενδιαφέροντος κ.α.), αλγόριθμοι πρόβλεψης λέξεων και κειμένου για τη βελτίωση της επικοινωνίας, ανάλυση πελατών για τη βελτιστοποίηση επιχειρηματικών στρατηγικών, αλγόριθμοι πρόβλεψης δικτυακής κίνησης για την βελτιστοποίηση δικτύων και αλγόριθμοι πρόβλεψης φυσικής και ψυχολογικής κατάστασης ατόμων για την έγκαιρη παρέμβαση από ειδικούς και διαχείριση της δημόσιας υγείας. Επιπρόσθετα, η ενσωμάτωση αυτών των τεχνολογιών σε έξυπνα σπίτια, πόλεις και εν γένει υποδομές τονίζει τη σημασία τους για την αστική ανάπτυξη και βιωσιμότητα. Τα προβλήματα που επιλύουν οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι ποικίλα και πολύπλευρα. Τα πιο δημοφιλή είδη προβλημάτων περιλαμβάνουν, την ταξινόμηση (classification), η οποία κατηγοριοποιεί τα δεδομένα σε προκαθορισμένες ετικέτες (labels), την συσταδοποίηση (clustering), η οποία εντοπίζει εγγενείς ομαδοποιήσεις, την παλινδρόμηση (regression), η οποία χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη συνεχών τιμών και την πρόβλεψη χρονοσειρών (time-series forecasting) για την κατανόηση και πρόβλεψη διαχρονικών τάσεων. Τα τελευταία χρόνια παρατηρείται μεγάλη έξαρση ενδιαφέροντος στη δημιουργία και ανάπτυξη εφαρμογών σύνθεσης δεδομένων (generative Artificial Intelligence), με αλγορίθμους οι οποίοι υπόσχονται τον επαναπροσδιορισμό της καινοτομίας και δημιουργικότητας σε οποιοδήποτε πεδίο. Στο επίκεντρο αυτών των τεχνολογιών βρίσκεται η περίπλοκη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων, τα οποία προέρχονται από απλούς αισθητήρες μέσω αλληλεπίδρασης με το φυσικό περιβάλλον έως και περιεχόμενο δημιουργημένο από χρήστες εφαρμογών. Οι πηγές δεδομένων τροφοδοτούν κεντρικά συστήματα συλλογής, όπου πραγματοποιείται προ επεξεργασία και χρήση των πληροφοριών για τη εκπαίδευση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και τη δημιουργία κατάλληλων και αποτελεσματικών εφαρμογών. Αν και τα σύνολα δεδομένων αποτελούν ένα από τα βασικότερα συστατικά της επιτυχίας των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, η συλλογή, ανάλυση και αποθήκευση των τεράστιων ποσοτήτων προσωπικών και ευαίσθητων δεδομένων εγείρει σημαντικά ζητήματα προστασίας της ιδιωτικότητας. Επιπλέον, καθώς οι ευφυείς εφαρμογές γίνονται όλο και πιο σύνθετες και απαιτούν όλο και περισσότερα δεδομένα, η ικανότητα αποτελεσματικής επεξεργασίας και ανάλυσης σε μεγάλη κλίμακα δεδομένων καθίσταται κρίσιμη πρόκληση. Για τους λόγους αυτούς, η Ομοσπονδιακή Μάθηση (Federated Learning) αναδείχθηκε ως μια πολλά υποσχόμενη λύση όσον αφορά την προστασία των δεδομένων, επιτρέποντας συνεργατικές και κλιμακούμενες λύσεις. Η έρευνα που έχει διεξαχθεί στα πλαίσια αυτής της διατριβής προσανατολίζεται στην διερεύνηση ρεαλιστικών εφαρμογών της μηχανικής μάθησης, με επίκεντρο την ποικιλομορφία των δεδομένων, την ανάδειξη της συνεργασίας για την δημιουργία αποτελεσματικών προβλέψεων, τη βιωσιμότητα των αλγορίθμων και την ενίσχυση της ασφάλειας των δεδομένων και των προτιμήσεων των χρηστών. Η ανάλυση συνίσταται από τα εξής χαρακτηριστικά: 1.Βασίζεται σε ρεαλιστικά δεδομένα, τα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου και 2. Βασίζεται σε τεχνικές κατανεμημένων υπολογισμών μηχανικής μάθησης σε συνδυασμό με την ενσωμάτωση τεχνολογιών ενίσχυσης ιδιωτικότητας, τεχνικές οι οποίες ενισχύουν την επεκτασιμότητα και την ασφάλεια των δεδομένων.Συγκεκριμένα, εξετάζεται ένα ρεαλιστικό πρόβλημα ταξινόμησης και μια εφαρμογή σύνθεσης σε εξελισσόμενα στο χρόνο γραφήματα με τεχνικές μάθησης και παραδοσιακή ροή πληροφορίας. Επιπλέον, εφαρμόζονται κατανεμημένες τεχνικές, μέσω εκπαίδευσης αλγορίθμων με τη χρήση ομοσπονδιακής μάθησης, με ενσωματωμένες τεχνολογίες ενίσχυσης ιδιωτικότητας και εξατομίκευσης προβλέψεων σε συστήματα συστάσεων. Ακόμη, αναδεικνύεται η συνεργασία μεταξύ παρόχων υπηρεσιών στο σενάριο χρήσης πρόβλεψης δικτυακής κίνησης σταθμών βάσεων και επιχειρείται η δημιουργία ενός καθολικού δείκτη βιωσιμότητας για αλγορίθμους μηχανικής μάθησης. Τέλος, μελετάται ένα αναδυόμενο πεδίο, η μηχανική απομάθηση, η οποία έχει στόχο τη διαγραφή προηγούμενης γνώσης από εκπαιδευμένους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης.