연합 학습이란 무엇인가요?

연방 학습의 정의

연합 학습은 데이터 개인정보 보호와 분산 컴퓨팅의 문제를 해결하기 위해 2016년 Google 연구팀이 처음 제안한 혁신적인 머신 러닝 접근 방식입니다. 기존의 머신 러닝과 달리 연합 학습은 원시 데이터를 중앙 서버로 중앙 집중화하여 처리할 필요가 없으므로 스마트폰, IoT 센서 또는 엣지 컴퓨팅 노드와 같은 로컬 디바이스에 데이터를 유지할 수 있습니다. 핵심 프로세스는 여러 클라이언트 디바이스가 협업하여 공유 모델을 학습하는 것으로, 중앙 서버가 글로벌 모델을 초기화하여 참여 디바이스에 배포하고, 각 디바이스는 로컬 데이터를 사용하여 모델을 학습하여 모델 업데이트(예: 기울기 또는 가중치 변경)를 생성하며, 이러한 업데이트는 암호화되어 서버로 다시 전송되고, 서버는 모든 업데이트를 집계하여 원시 데이터에 영향을 주지 않고 글로벌 모델을 최적화하는 과정을 거칩니다. 이 접근 방식은 데이터 유출 위험을 크게 줄이고 GDPR과 같은 최신 데이터 보호 규정을 준수합니다. 연합 학습이라는 이름은 자율성을 유지하면서 기관 간의 협업을 강조하는 정치학의 연방주의 개념에서 영감을 얻었습니다. 적용 분야에는 데이터 민감성과 개인정보 보호가 중요한 의료, 금융 서비스, 스마트 기기 등이 포함됩니다. 연합 학습은 지도 학습 작업을 지원할 뿐만 아니라 비지도 학습 및 강화 학습 시나리오에도 적용되어 개인 정보를 보호하는 방향으로 AI를 발전시킵니다.

연방 학습의 작동 방식

연합 학습은 분산 컴퓨팅과 개인 정보 보호 기술을 결합하여 여러 차례의 협업 학습을 통해 글로벌 모델 최적화를 달성합니다.

• 중앙 서버 조정 초기화:중앙 서버는 먼저 초기 글로벌 모델(예: 신경망 구조)을 생성하고, 이 모델은 훈련의 시작점으로 참여 장치에 배포됩니다. 서버는 학습 프로세스를 조정할 책임이 있지만 로컬 데이터에 직접 액세스할 수 없습니다.
• 클라이언트 기기 로컬 교육:적격 기기(예: 휴대폰, IoT 단말기)가 글로벌 모델을 다운로드한 후 로컬에 저장된 비공개 데이터가 모델 학습에 사용됩니다. 모든 계산은 디바이스 측에서 이루어지며, 원시 데이터는 전체적으로 로컬에 보관되므로 데이터 유출을 원천적으로 방지할 수 있습니다.
• 암호화된 업데이트 업로드:기기는 암호화되고 압축된 모델 업데이트 정보(예: 기울기 또는 파라미터 튜닝량)만 서버에 업로드합니다. 이 설계는 통신 오버헤드를 크게 줄이면서 암호화를 통해 중간 지점에서의 정보 유출을 방지합니다.
• 안전한 집계 메커니즘:서버는 연방 평균과 같은 안전한 집계 알고리즘을 사용하여 여러 디바이스의 업데이트를 통합합니다. 이 프로세스는 암호화된 상태의 매개변수 병합을 지원하므로 서버가 개별 디바이스의 업데이트 내용을 추적할 수 없습니다.
• 여러 차례의 반복적 최적화를 거칩니다:모델은 '분산-로컬-트레이닝-업로드-집계' 프로세스를 순환하여 지속적인 반복 프로세스를 통해 최적화됩니다. 훈련 종료 조건은 일반적으로 모델 성능 또는 수렴으로 설정되며, 최종적으로 일반화 기능을 갖춘 글로벌 모델이 생성됩니다.
• 차별화된 할당 메커니즘:이 시스템은 다양한 네트워크 환경과 컴퓨팅 성능에 맞게 참여 디바이스 수, 로컬 트레이닝 라운드 수 등의 파라미터를 동적으로 조정하여 트레이닝 프로세스의 안정성과 효율성을 보장할 수 있도록 지원합니다.

연방 학습의 장점

연합 학습은 특히 데이터 개인 정보 보호 및 효율성 측면에서 기존 방식에 비해 몇 가지 이점을 제공합니다.

• 개인정보 보호 강화:원시 데이터는 항상 로컬 장치에 보관되므로 중앙 집중식 스토리지와 관련된 유출 위험을 피하고 엄격한 데이터 규정을 준수할 수 있습니다.
• 통신 비용 절감:원시 데이터가 아닌 모델 업데이트만 전송하면 특히 모바일 디바이스나 대역폭이 제한된 환경에서 네트워크 대역폭 요구 사항을 줄일 수 있습니다.
• 탈중앙화 데이터 사용:여러 소스의 데이터를 통합할 수 있으므로 데이터 공유나 중앙 집중화 없이도 모델 일반화를 개선할 수 있습니다.
• 확장성 향상:많은 수의 디바이스에 대한 병렬 학습을 지원하고 IoT 및 엣지 컴퓨팅 시나리오에 맞게 조정하여 대규모 머신 러닝 배포를 가능하게 합니다.
• 사용자 신뢰도 향상:투명하고 개인정보 보호 친화적인 서비스를 통해 사용자들은 데이터 기반 서비스에 더 기꺼이 참여하여 AI 애플리케이션의 대중화를 촉진할 수 있습니다.

연합 학습을 위한 애플리케이션 시나리오

연합 학습은 데이터 사일로와 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해 여러 산업 분야에서 실용적인 적용 사례를 찾고 있습니다.

• 헬스케어:병원이나 연구 기관이 협력하여 질병 진단 모델을 훈련하고, 민감한 의료 정보를 공유하지 않기 위해 환자 데이터는 원래 기관에 보관합니다.
• 금융 서비스:은행은 사기 탐지를 위해 연합 학습을 사용하여 고객 거래 세부 정보를 노출하지 않고 여러 지점의 데이터를 통합하고 모델 정확도를 개선합니다.
• 스마트폰 입력 방법:Google 키보드는 연합 학습을 사용하여 예측 모델을 개선하고, 사용자의 입력 습관을 기기에서 로컬로 학습하여 개인 정보를 보호합니다.
• 사물 인터넷과 스마트 홈:스마트 스피커나 센서와 같은 디바이스가 협업하여 에너지 관리 또는 음성 인식을 최적화하고 데이터가 엣지에서 처리되므로 클라우드 의존도가 줄어듭니다.
• 자율 주행 자동차:차량은 내비게이션 시스템 개선을 위해 모델 업데이트를 공유하지만 보안 및 개인정보 보호를 준수하기 위해 주행 데이터는 업로드하지 않습니다.

연방 학습 과제

이러한 장점에도 불구하고 연방 학습은 여러 가지 기술적 및 관리적 문제에 직면해 있습니다.

• 데이터 이질성:서로 다른 디바이스의 데이터 분포가 독립적으로 동일하게 분포되지 않을 수 있으며(Non-IID), 이로 인해 모델 학습 편향 또는 융합의 어려움이 발생할 수 있으므로 고급 집계 기술이 필요합니다.
• 커뮤니케이션 병목 현상:모델 업데이트를 자주 전송하면 특히 지방이나 대역폭이 낮은 지역에서 네트워크 리소스가 소모되어 학습 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 장비 리소스 제약:휴대폰과 같은 클라이언트 기기는 컴퓨팅 성능, 배터리 수명 또는 저장 공간이 제한되어 있어 교육 깊이와 참여도에 제약이 있을 수 있습니다.
• 보안 위협:데이터가 중앙 집중화되어 있지 않고, 모델 업데이트 시 여전히 정보가 유출될 수 있으며, 추론 공격이나 악의적인 참여자에 직면할 수 있으므로 암호화 및 인증 메커니즘을 강화해야 합니다.
• 조정의 복잡성:많은 수의 비동기 장치를 관리하려면 강력한 서버 아키텍처와 문제 해결 메커니즘이 필요하므로 시스템 설계 및 유지 관리 비용이 증가합니다.

연합 학습을 위한 보안 메커니즘

연방 학습 과정의 보안을 보장하기 위해 여러 기술이 프레임워크에 통합되어 있습니다.

• 차별적 개인정보 보호:모델 업데이트에 노이즈를 추가하면 업데이트에서 개별 데이터 정보를 유추하는 것을 방지하여 개인정보 보호와 모델 유용성의 균형을 맞출 수 있습니다.
• 보안 다자간 계산(SMC):암호화 프로토콜을 통해 여러 디바이스가 각각의 업데이트를 노출하지 않고도 모델 집계 계산을 위해 협업할 수 있습니다.
• 동형 암호화:서버는 중간 데이터 유출을 방지하기 위해 암호화된 업데이트에 대해 직접 집계 작업을 수행하고 최종 결과만 복호화합니다.
• 디바이스 인증 및 액세스 제어:인증된 기기만 훈련에 참여할 수 있으며, 악성 노드의 참여를 차단하고 디지털 인증서 또는 블록체인 기술을 통해 인증을 강화합니다.
• 감사 및 로깅:훈련 프로세스를 모니터링하여 모델 중독 공격과 같은 비정상적인 행동을 탐지하고 시스템 무결성과 투명성을 보장합니다.

연방 학습의 진화

연방 학습의 개념과 실천은 초기 단계에서 성숙 단계로 발전해 왔습니다.

• 발아 및 초기 탐사(2010년대 초반):연합 학습의 이론적 토대는 분산 머신 러닝과 암호학의 교차점에 대한 연구에서 비롯됩니다. 엣지 컴퓨팅 디바이스의 인기와 함께 연구자들은 최종 디바이스에서 직접 모델을 훈련할 수 있는 가능성을 탐색하기 시작했고, 연합 학습 아키텍처의 토대를 마련했습니다.
• 기술 개념 공식화(2016):구글 연구팀은 처음으로 '연합 학습'이라는 용어를 체계적으로 제안하고 휴대폰 입력 방식 예측 등 실제 사례를 통해 그 실현 가능성을 검증했습니다. 이 획기적인 연구는 업계와 학계의 광범위한 관심을 끌었으며 체계적인 연구로 이어졌습니다.
• 알고리즘 최적화 및 혁신(2017~2019년):연구 초점은 비독립 및 공동 분산 데이터 문제, 통신 효율성 최적화 등 실제 배포 문제를 해결하는 데로 옮겨졌습니다. 연합 평균 알고리즘과 같은 제안된 핵심 알고리즘은 학습 효율성을 크게 개선하여 다양한 시나리오에서 연합 학습을 적용할 수 있습니다.
• 오픈 소스 생태학 및 프레임워크 개발(2020~현재):텐서플로우 페더레이티드, 파이시프트 등 오픈 소스 프레임워크의 등장으로 기술 사용의 문턱이 크게 낮아졌습니다. 다양한 산업 분야에서 의료, 금융 및 기타 분야에 연합 학습 시스템을 구축하기 시작하면서 이 기술이 실험실에서 실제 응용 분야로 확대되고 있습니다.
• 표준화 및 생태적 구축(현 단계):IEEE와 같은 표준 단체는 보안 사양, 성능 메트릭 및 시스템 호환성에 초점을 맞춘 연방 학습 기술 프레임워크와 평가 표준을 개발하기 시작했습니다. 이러한 노력은 이 기술의 대규모 산업 적용을 위한 탄탄한 기반을 마련하고 있습니다.

연방 학습과 중앙 집중식 학습

연방 학습과 기존의 중앙 집중식 학습은 여러 가지 측면에서 차이가 있습니다.

• 데이터 위치:연합 학습 데이터는 클라이언트에 분산되어 있고 중앙 집중식 학습 데이터는 서버에 중앙 집중되어 있으며, 전자의 경우 개인정보 보호는 더 우수하지만 조정이 더 복잡합니다.
• 커뮤니케이션 모드:연합 학습은 모델 업데이트를 업스트림 및 다운스트림으로 자주 전송해야 하고, 중앙 집중식 학습은 데이터를 한 번에 업로드하며, 통신 모드가 비용과 지연 시간에 영향을 미칩니다.
• 확장성:연합 학습은 대규모 분산 환경에 더 적합하며, 중앙 집중식 학습은 서버 용량에 의해 제한되고 확장성이 떨어집니다.
• 규정 준수:연방 학습은 당연히 데이터 현지화 규정을 준수하지만, 중앙 집중식 학습은 개인정보 보호 요건을 충족하기 위한 추가 조치가 필요하며 규정 준수 부담이 증가합니다.

연방 학습의 미래 트렌드

연합 학습의 방향은 기술 혁신과 광범위한 애플리케이션에 중점을 두고 있습니다.

• 알고리즘 진행 상황:모델 통합 속도와 정확도를 개선하기 위해 비아이디 데이터에 적합한 보다 효율적인 집계 방법과 알고리즘을 연구합니다.
• 하드웨어 통합:엣지 컴퓨팅 칩 및 5G 네트워크와 결합하여 지연 시간이 짧은 교육을 가능하게 하고 증강 현실과 같은 실시간 애플리케이션을 지원합니다.
• 크로스 커팅 통합:블록체인과 결합하여 감사 기능을 강화하거나 연방 데이터베이스와 협업하여 데이터 사일로를 해결하세요.
• 표준화 및 규정:업계 조직은 통일된 표준을 설정하고 정부는 연방 학습 규정 준수를 촉진하기 위한 지침 정책을 도입합니다.
• 사용자 경험 최적화:간소화된 개발 도구와 인터페이스를 통해 비전문가도 쉽게 구현하고 중소기업으로의 보급을 가속화할 수 있습니다.

연방 학습의 실제 사례

실제로 연합 학습은 여러 프로젝트에 성공적으로 적용되었습니다.

• Google 키보드 프로젝트:수백만 대의 사용자 디바이스가 협업하여 텍스트 예측 모델을 학습하고 개인 입력 데이터를 업로드하지 않고도 매일 수십억 건의 입력을 처리합니다.
• 의료 이미지 분석:여러 병원에서 연합 학습을 사용하여 암 탐지 모델을 훈련하고, 각 병원에 데이터를 보관하여 진단 정확도를 높이고 환자의 개인 정보를 보호합니다.
• 재무 위험 관리 시스템:은행 컨소시엄은 연합 학습을 통해 사기 방지 모델을 구축하고, 고객 데이터를 교환하지 않고도 위험 모델을 공유하며 전반적인 보안을 강화합니다.
• 스마트 시티 프로젝트:교통 센서가 협업하여 신호 제어를 최적화하고, 모델 업데이트를 공유하여 혼잡을 줄이며, 데이터를 로컬에서 처리합니다.
• 산업용 사물 인터넷:제조 장비는 유지보수 필요성을 예측하고 공장 간에 모델 인사이트를 공유하여 가동 중단 시간을 방지하는 동시에 독점 운영 데이터를 보호합니다.