Guardian AI propone una solución avanzada para entrenar modelos de inteligencia artificial de forma colaborativa sin sacrificar la privacidad de los datos. En escenarios de aprendizaje dividido cada dispositivo entrena partes del modelo localmente y envía comprobantes para agregación, pero esta arquitectura puede ser vulnerable a clientes maliciosos que intenten introducir puertas traseras manipulando gradientes.
La propuesta central de Guardian AI es integrar pruebas de conocimiento cero para verificar de forma rigurosa la integridad de los componentes entrenados localmente sin revelar los datos subyacentes. Con este enfoque cada cliente demuestra que ha ejecutado correctamente el algoritmo de defensa y que su contribución es benigno antes de agregarse al modelo global. Es una garantía criptográfica similar a que cada participante de un proyecto demuestre haber resuelto su parte del rompecabezas sin mostrar la solución.
Además de las pruebas de conocimiento cero, Guardian AI contempla optimizaciones prácticas para minimizar latencias en la generación y verificación de pruebas. Una técnica sugerida es analizar las particiones del modelo en el dominio de la frecuencia y realizar comprobaciones de integridad sobre datos transformados, lo que aporta una capa adicional de ofuscación de parámetros y reduce el coste computacional sobre el servidor central.
Los beneficios son claros: privacidad de datos mejorada al entrenar modelos complejos sin exponer registros sensibles, defensa robusta contra puertas traseras inyectadas por clientes maliciosos, verificación de la corrección de cómputos locales y descentralización de la seguridad que reduce la carga y el punto único de fallo del servidor. Todo esto facilita una arquitectura escalable adaptable a distintos modelos y escenarios de datos.
Un caso de uso relevante es el sector salud, donde hospitales puedan colaborar en modelos diagnósticos sin compartir historiales clínicos, mejorando la precisión y los resultados clínicos sin comprometer la confidencialidad del paciente. Otras aplicaciones incluyen dispositivos de borde y entornos con datos sensibles donde es crucial combinar aprendizaje distribuido con garantías criptográficas.
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