Коллективный интеллект,
Индивидуальная приватность
Наш ИИ становится умнее благодаря миллионам пользователей, ни разу не видя ваших данных. Федеративное обучение приносит преимущества больших данных ИИ, уважающему приватность.
Как работает федеративное обучение
Модель приходит к вашим данным, а не наоборот.
Локальное обучение
Ваше устройство обучает ИИ-модель, используя только ваши локальные данные. Исходные данные никогда не покидают устройство.
Вычисление градиентов
Устройство вычисляет то, чему научилась модель (градиенты), не передавая исходные данные.
Дифференциальная приватность
К градиентам добавляется шум, чтобы математически гарантировать невозможность извлечения отдельных данных.
Безопасная агрегация
Зашифрованные градиенты объединяются с помощью криптографических протоколов. Ни одна сторона не видит исходные обновления.
Обновление модели
Глобальная модель улучшается и отправляется обратно на все устройства. Выигрывают все, никто не подвергается риску.
Гарантии конфиденциальности
Несколько слоёв защиты гарантируют, что ваши данные останутся конфиденциальными.
Нулевая выгрузка данных
Ваши исходные данные — история сёрфинга, сообщения, файлы — никогда не покидают ваше устройство. Точка.
Дифференциальная приватность
Математическая гарантия (ε=1.0) того, что индивидуальный вклад невозможно восстановить обратным путём.
Безопасная агрегация
Криптографические протоколы гарантируют, что ни один субъект не может получить доступ к отдельным обновлениям модели.
Проверяемая конфиденциальность
Наша реализация имеет открытый исходный код и прошла аудит независимыми исследователями.
Как мы используем федеративное обучение
Обнаружение угроз
Модель учится распознавать новые паттерны вредоносного ПО на данных миллионов устройств, при этом ни одно устройство не раскрывает, с какими угрозами оно столкнулось.
Распознавание фишинга
Учится распознавать фишинговые письма и сайты, агрегируя закономерности, не видя ничьих личных сообщений.
Оптимизация сети
Улучшает маршрутизацию соединений и выбор серверов на основе коллективного опыта без отслеживания активности отдельных пользователей.
Анализ приватности
Становится лучше в распознавании методов трекинга и фингерпринтинга, не сохраняя историю вашего просмотра.
Федеративное против централизованного обучения
| Аспект | Централизованный | Федеративное |
|---|---|---|
| Расположение данных | Загружаются на серверы | Остаются на устройстве |
| Риск для конфиденциальности | Возможны утечки данных | Нет данных для утечки |
| Соответствие нормативным требованиям | Сложно | Изначально соответствует GDPR |
| Использование пропускной способности | Высокий (исходные данные) | Низкий (только градиенты) |
| Персонализация | Профили на стороне сервера | Адаптация на устройстве |
Техническая реализация
| Фреймворк | TensorFlow Federated + собственные расширения |
| Бюджет приватности | ε = 1.0 (дифференциальная приватность по Реньи) |
| Протокол агрегации | Безопасная агрегация с разделением секрета |
| Обмен данными | Сжатые градиенты, уменьшение в 10-100 раз |
| Архитектура модели | На базе трансформера, 7 млрд параметров (квантованные) |
| Раунды обучения | Ежедневная агрегация, ежечасные локальные обновления |
Часто задаваемые вопросы
Что, если кто-то перехватит обновления модели?+
Может ли центральный сервер узнать что-либо обо мне?+
Сколько трафика использует федеративное обучение?+
Замедляет ли это моё устройство?+
ИИ с приоритетом приватности
Оцените ИИ, который обучается без слежки. Скачайте OrbVPN с Hylon.
Скачать OrbVPN