5G の出現はフェデレーテッド ラーニングにどのような影響を与えるでしょうか?

世界中の開発チームが AI ツールの作成を急いでいるため、エッジ デバイスでのアルゴリズムのトレーニングが一般的になりつつあります。分散機械学習のサブセットであるフェデレーテッド ラーニングは、企業が生のユーザー データに直接アクセスすることなく AI ツールを改善できるようにする比較的新しいアプローチです。

2017 年に Google が考案したフェデレーテッド ラーニングは、エッジ デバイスでアルゴリズムをトレーニングできる分散型学習モデルです。 Google の「デバイス上の機械学習」アプローチに関して言えば、この検索大手は予測テキスト アルゴリズムを Android デバイスにプッシュし、データを集約して、新しい知識の要約を中央サーバーに送り返します。ユーザー データの整合性を保護するために、このデータは準同型暗号化または差分プライバシー (データにノイズを追加して結果を不明瞭にする手法) を介して配信されます。

一般的に言えば、フェデレーテッド ラーニングでは、個々のユーザーの特定のデータを識別せずに AI アルゴリズムをトレーニングできます。実際、生のデータはデバイス自体から外に出ることはありません。集約されたモデルの更新のみが送り返されます。これらのモデルの更新は、中央サーバーに配信された後に復号化されます。その後、更新されたモデルのテストバージョンが選択されたデバイスに送り返され、このプロセスを何千回も繰り返すことで、ユーザーのプライバシーを損なうことなく AI アルゴリズムが大幅に改善されます。

この技術はヘルスケア分野に大きな波を起こすと期待されている。たとえば、ヘルスケアのスタートアップ企業である Owkin は現在、フェデレーテッド ラーニングを検討しています。複数の医療機関からの患者データを活用するために、Owkin はフェデレーテッド ラーニングを使用して、さまざまな病院のデータを使用した AI アルゴリズムを構築しています。これは広範囲にわたる影響を及ぼす可能性があります。特に、患者データの整合性を維持し、HIPAA 規制に準拠しながら、病院が病気の進行データを相互に共有できることは非常に貴重であるためです。この技術を導入しているのは医療業界だけではありません。フェデレーテッド ラーニングは、自動運転車企業、スマート シティ、ドローン、フィンテック組織によってますます利用されるようになるでしょう。 Snips、S20.ai、Xnor.ai（後者は最近Appleに買収された）など、他の多くのフェデレーテッドラーニングのスタートアップも市場に参入している。

潜在的な問題

中間者攻撃

これらの AI アルゴリズムには多額の投資が必要であることを考えると、これらのモデルがハッカーの標的になることが予想されます。悪意のある者は中間者攻撃を試みます。しかし、前述したように、ノイズを追加してさまざまなデバイスからデータを集約し、その集約されたデータを暗号化することで、企業のセキュリティ対策はハッカーにとって困難になる可能性があります。

モデル中毒

おそらくもっと心配なのは、モデル自体を汚染する攻撃です。ハッカーは、自身のデバイスを通じて、またはネットワーク上の他のユーザーのデバイスを乗っ取ることによって、モデルを侵害する可能性があります。皮肉なことに、フェデレーテッド ラーニングはさまざまなデバイスからデータを集約し、暗号化された要約を中央サーバーに送り返すため、バックドアから侵入したハッカーはある程度隠れることができます。したがって、異常の位置を特定することは不可能ではないにしても困難です。

帯域幅と処理の制限

デバイス上の機械学習は、生のユーザーデータを公開せずにアルゴリズムを効果的にトレーニングしますが、大量のローカル電力とメモリを必要とします。企業は、デバイスがアイドル状態、充電中、または Wi-Fi に接続されているときにのみ、エッジで AI アルゴリズムをトレーニングすることでこれを回避しようとしますが、これは常に課題となります。

5Gの影響

5G が世界中に拡大するにつれて、エッジ デバイスは帯域幅と処理速度の制限を受けなくなります。ノキアの最近のレポートによると、4G 基地局は 1 平方キロメートルあたり 10 万台のデバイスをサポートできるとのことです。また、今後登場する 5G ステーションでは、同じエリアで最大 100 万台のデバイスがサポートされる予定です。 5G は、強化されたモバイル ブロードバンドと低遅延により、デバイス間通信 (D2D) を促進しながらエネルギー効率を実現します。実際、5G では帯域幅が 10 ～ 100 倍増加し、遅延が 5 ～ 10 倍減少すると予測されています。

5G が普及するにつれて、ネットワークの高速化、エンドポイントの増加、攻撃対象領域の拡大が起こり、大量の DDoS 攻撃が発生する可能性があります。さらに、5Gには、ユーザーのニーズに応じてスライス（仮想ネットワーク）を簡単に作成、変更、削除できるスライシング機能があります。 5Gの破壊力に関する研究論文によると、このネットワークスライシングコンポーネントがセキュリティ上の懸念を軽減できるのか、それとも新たな懸念を生み出すのかはまだ分からない。

全体として、プライバシーとセキュリティの両方の観点から新たな懸念がありますが、5G は最終的にフェデレーテッド ラーニングにとって恩恵となるという事実は変わりません。