Android Private Compute Core: Google pojasnjuje "pomembno" novo infrastrukturo zasebnosti

Google je osvetlil, kako za posodabljanje uporablja zasebne podatke iz senzorjev na vašem telefonu Android njegove funkcije strojnega učenja, kot je Live Translate, brez pošiljanja zasebnih podatkov v njegov oblak strežniki.

Google je lani septembra predstavil Live Caption, Now Playing in Smart Reply kot funkcije znotraj Androidovega zasebnega računalniškega jedra (PCC), ki živi v izoliranem navideznem peskovniku v sistemu Android 12 in novejših ter ščiti PCC in njegove funkcije pred OS in aplikacijami.

Prav tako je predstavil in nedavno odprtokoden Zasebne računalniške storitve (PCS), "zasebna pot" za posodabljanje in izboljšanje modelov strojnega učenja brez poseganja v zasebnost uporabnikov. Podatki, obdelani v PCC, gredo prek PCS v Googlov oblak.

Podjetje je zdaj podalo podrobnejši opis arhitekture PCC, vključno z nedavno objavljenim tehničnim dokumentom, katerega namen je graditi zaupanje s preglednostjo.

"PCC omogoča funkcijam komunikacijo s strežnikom za prejemanje posodobitev modela in prispevanje k globalnemu modelu usposabljanje prek zasebnih računalniških storitev (PCS), katerih jedro je odprtokodno,« pojasnjuje Google. v papir.

tudi: Upoštevajte to preprosto pravilo za večjo varnost telefona

Kot ugotavljajo Googlovi inženirji, lahko PCC gosti sofisticirane funkcije ML – kot sta Live Caption in Smart Odgovor, kot tudi deaktivacija zaslona, ​​ko uporabnik pogleda stran – zaradi postavljenih meja na njem. PCC obravnava veliko občutljivih podatkov, pobranih iz naprave, vključno z zvokom, slikami, besedilom, podatki aplikacij iz operacijskega sistema in podatki iz senzorjev, vključno z mikrofonom, kamero in GPS.

"Same gostujoče funkcije, ki delujejo znotraj PCC, so lahko zaprtokodne in jih je mogoče posodobiti. Na ta način PCC omogoča funkcijam strojnega učenja za obdelavo podatkov na ravni okolja in OS ter se sčasoma izboljša, medtem ko omejuje dostopnost informacij o posameznih uporabnikih na strežnike ali aplikacije,« Googlovi inženirji pojasni.

Podatki o okolju in na ravni operacijskega sistema vključujejo: neobdelane podatke iz senzorjev naprave, kot je kamera ali mikrofon, ali vsebino z zaslona; podatki, ustvarjeni z analizo ali sklepanjem na podlagi podatkov na ravni OS; in metapodatki.

Googlovi inženirji Dave Kleidermacher, Dianne Hackborn in Eugenio Marchiori v objavi v spletnem dnevniku pojasnjujejo, da uporablja zvezno učenje in zvezna analitika za posodobitev modelov ML, ki stojijo za funkcijami PCC, ob ohranjanju podatkov zasebno. S PCS je mogoče spremljati tudi omrežne klice za izboljšanje delovanja teh modelov.

"Paradigma porazdeljenega zaupanja, kjer je verodostojnost zgrajena iz preverjanja več zaupanja vrednih virov, še naprej širi to temeljno vrednost. Odprta nabava mehanizmov za zaščito podatkov in procesov je korak k temu, da bo zasebnost preverljiva," ugotavljajo.

PCS je APK, ki ponuja vmesnike aplikacijskega protokola za komponente PCC. Prispevek ugotavlja, da zvezno učenje in zvezna analitika PCS omogočata "strojno učenje in analitiko, ki ohranjata zasebnost, brez centraliziranega zbiranja podatkov."

tudi: Delovna mesta na področju kibernetske varnosti: Pet načinov, kako vam pomagati zgraditi kariero

Android pošilja združene podatke iz številnih naprav v Googlov oblak, vendar le v obliki rezultatov izračuna, potem ko se izračun izvede v napravi z uporabo lokalno shranjenih podatkov. Ker je zvezno učenje težko razložiti, Google povezave do lastnega stripa, ki pojasnjuje, kako deluje.

"Osnovne tehnike vključujejo potiskanje računskega grafa (npr. modela strojnega učenja) v napravo, računanje na lokalno shranjenih podatkih in pošiljanje le rezultatov izračuna nazaj,« ugotavlja Google v tehničnem papir.

"Rezultati številnih naprav so združeni in uporabljeni za izboljšanje funkcij naprave in uporabniške izkušnje. Rezultati vsake posamezne naprave so zaščiteni pred ogledom strežnika za orkestracijo z uporabo večstranskega varnega združevanja računski protokol, ki zagotavlja, da so strežnikom in modelom/funkcijam na voljo samo agregati več (npr. na tisoče) naprav razvijalci."

Google vabi raziskovalce, da analizirajo njegove trditve in njegove izvedbe funkcij PCC, ki so podrobno opisane v tehničnem dokumentu.