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    聯(lián)邦學(xué)習(xí)在5G云邊端協(xié)同場景中的原理和應(yīng)用綜述

    2021-10-25 12:56:58鄭會(huì)吉邱鑫源郭少哲任宇辰
    科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年19期
    關(guān)鍵詞:云邊聯(lián)邦數(shù)據(jù)安全

    鄭會(huì)吉 邱鑫源 郭少哲 任宇辰

    摘要:隨著云計(jì)算、邊緣計(jì)算、移動(dòng)通信技術(shù)以及人工智能技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,云端以及邊緣端的算法、模型和應(yīng)用需要進(jìn)行協(xié)同計(jì)算,5G網(wǎng)絡(luò)切片和MEC兩大關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用逐漸廣泛,5G云邊端協(xié)同技術(shù)所受到的重視度不斷提升。面對各行各業(yè)普遍存在的數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)安全問題,聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)由此而生,使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以解決這些突出問題,充分挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。本文,將對其原理以及應(yīng)用綜述進(jìn)行分析和論述。

    關(guān)鍵詞:聯(lián)邦學(xué)習(xí);5G云邊端;協(xié)同場景;原理;應(yīng)用

    在信息化領(lǐng)域,聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要目的就是為了解決數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)安全的問題,讓各個(gè)參與方都可以從中獲益。當(dāng)前隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深入發(fā)展,社會(huì)生產(chǎn)中的諸多業(yè)務(wù)都出現(xiàn)了各種各樣的困境,比如說,數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)隱私以及數(shù)據(jù)安全方面的問題。為了更好的解決數(shù)據(jù)隱私問題,避免用戶數(shù)據(jù)信息泄露,就需要構(gòu)建一套滿足數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的前提下設(shè)計(jì)一個(gè)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,保證信息技術(shù)能夠安全有效應(yīng)用。當(dāng)前,聯(lián)邦學(xué)習(xí)的主要研究領(lǐng)域包含優(yōu)化通信機(jī)制、數(shù)據(jù)隱私安全、業(yè)務(wù)場景應(yīng)用等等。

    一、5G云邊協(xié)同與邊緣智能

    1、5G促進(jìn)云邊協(xié)同的發(fā)展

    5G技術(shù)的高帶寬、低時(shí)延、低功耗等特點(diǎn)使得云邊協(xié)同效率得到了有效的提升,可以有效突破云端和邊緣端通信的速度限制,同時(shí)5G技術(shù)還可以滿足不同客戶差異化和定制化的業(yè)務(wù)需求,推動(dòng)智慧醫(yī)療和智慧教育等垂直行業(yè)快速發(fā)展。

    2、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式結(jié)構(gòu)

    傳統(tǒng)云計(jì)算具有時(shí)效性差、能耗大、帶寬有限、不利于保護(hù)數(shù)據(jù)安全和隱私等突出性問題,為了有效規(guī)避上述問題,面向邊緣設(shè)備的MEC應(yīng)運(yùn)而生。邊緣計(jì)算是在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算,其優(yōu)勢在于可以更快的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析,減少網(wǎng)絡(luò)流量,縮短網(wǎng)絡(luò)延遲時(shí)間,緩解網(wǎng)絡(luò)中心所面臨的壓力,同時(shí)用戶隱私數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備,可以有效的保護(hù)用戶數(shù)據(jù)安全和隱私。邊緣計(jì)算是云計(jì)算的延伸,二者彼此之間相互依存、協(xié)同運(yùn)作。在云邊端協(xié)同場景中,邊緣端負(fù)責(zé)在本地范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)工作,云端負(fù)責(zé)全局?jǐn)?shù)據(jù)的挖掘分析、算法訓(xùn)練升級(jí)。

    邊緣計(jì)算和AI結(jié)合產(chǎn)生了邊緣智能,存儲(chǔ)技術(shù)、通信技術(shù)、安全隱私技術(shù)的成熟進(jìn)一步推動(dòng)了邊緣智能的發(fā)展。邊緣智能被定義為使邊緣設(shè)備可以執(zhí)行智能算法的能力,其包含有準(zhǔn)確率、延遲以及功耗、內(nèi)存多方面的元素。邊緣智能場景中存在有三個(gè)大矛盾,用戶的高服務(wù)質(zhì)量要求和用戶數(shù)據(jù)隱私之間的矛盾,智能應(yīng)用需求多樣化和邊緣設(shè)備能力有限之間的矛盾,要想切實(shí)有效的解決上述矛盾,就必須要在邊緣設(shè)備和云計(jì)算中心之間進(jìn)行協(xié)同計(jì)算,協(xié)助計(jì)算分為云邊協(xié)同、邊邊協(xié)同、邊物協(xié)同等等,文章主要探究的是5G云邊協(xié)同場景下的邊緣智能,一般來說,云計(jì)算和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間主要有三種協(xié)同計(jì)算方式,其具體如下:

    一是訓(xùn)練和預(yù)測云邊協(xié)同。即云計(jì)算中心根據(jù)邊緣設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和升級(jí)AI模型,而邊緣設(shè)備負(fù)責(zé)收集和清洗數(shù)據(jù),并基于最新模型進(jìn)行實(shí)時(shí)推理。該協(xié)同方式當(dāng)前的應(yīng)用已經(jīng)處于相對比較成熟的狀態(tài),其在視頻檢測等領(lǐng)域得到的應(yīng)用比較頻繁。

    二是云導(dǎo)向的云邊協(xié)同。云計(jì)算中心除了承擔(dān)AI模型的訓(xùn)練之外,還會(huì)負(fù)責(zé)一部分模型推理工作,也就是AI模型被分割,云中心負(fù)責(zé)模型前端的計(jì)算,將中間結(jié)果傳輸給邊緣設(shè)備,邊緣設(shè)備繼續(xù)執(zhí)行預(yù)測工作,然后得出推理結(jié)果。該協(xié)同方式相對來說比較復(fù)雜,現(xiàn)如今應(yīng)用頻率還并不是很高,現(xiàn)如今還處于起步探索階段。

    三是邊緣導(dǎo)向的云邊協(xié)同。云計(jì)算中心只負(fù)責(zé)初始的模型訓(xùn)練任務(wù),經(jīng)過初始訓(xùn)練的模型下載到邊緣設(shè)備,邊緣設(shè)備既要模型訓(xùn)練也要模型推理。該協(xié)同場景也處于研究探索階段。聯(lián)邦學(xué)習(xí)是云邊協(xié)同計(jì)算場景的一種形式,其必須要云計(jì)算中心和邊緣設(shè)備不斷交換加密的模型中間數(shù)據(jù),部分聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景中也需要邊緣設(shè)備之間直接交互加密數(shù)據(jù),進(jìn)而有效解決醫(yī)療、金融等場景中的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等問題。

    二、聯(lián)邦學(xué)習(xí)在5G云邊端協(xié)同場景中的應(yīng)用

    1、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式結(jié)構(gòu)分析

    數(shù)據(jù)收集是5G技術(shù)發(fā)展應(yīng)用的核心所在,而在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集過程中是先將數(shù)據(jù)收集然后匯聚到邊緣服務(wù)器,再匯集到云數(shù)據(jù)中心,使用云數(shù)據(jù)中心的AI模型對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析,這種數(shù)據(jù)處理方法雖然也可以順利的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理,但是其卻無法有效的保證數(shù)據(jù)的安全性和隱私。聯(lián)邦學(xué)習(xí)為了保護(hù)數(shù)據(jù)隱私需要,會(huì)在云數(shù)據(jù)中心的中心云服務(wù)器和各個(gè)邊緣云服務(wù)器之間使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行模型更新,先進(jìn)行局部更新,再進(jìn)行全局更新,形成了一種分布式結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)安全以及隱私等得到了有效保障。

    邊緣云服務(wù)器和各個(gè)終端設(shè)備之間也可以使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方式實(shí)現(xiàn)模型更新,如果進(jìn)一步對相關(guān)結(jié)構(gòu)進(jìn)行細(xì)分,可以分為主從式結(jié)構(gòu)和非主從式結(jié)構(gòu)兩種。二者的區(qū)別表現(xiàn)為參數(shù)獲取方式不同,信息收集存在有一定的差異。

    2、聯(lián)邦學(xué)習(xí)在不同行業(yè)的應(yīng)用

    現(xiàn)如今,隨著科技的不斷發(fā)展和進(jìn)步,聯(lián)動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂是越來越廣泛,比如說,谷歌將聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于輸入法之中,還有部分企業(yè)將其應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的跨設(shè)備開發(fā)。在我國聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)也已經(jīng)應(yīng)用到了醫(yī)療、金融等領(lǐng)域,其對于相關(guān)行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了重要推動(dòng)作用。比如說,基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的乳腺癌圖片目標(biāo)識(shí)別可以幫助醫(yī)療工作者進(jìn)行醫(yī)療決策,這樣可以制定出更加科學(xué)合理的治療方案,有效解決治療層面出現(xiàn)的種種問題。

    3、聯(lián)邦學(xué)習(xí)在5G云邊協(xié)同場景中的應(yīng)用

    在5G時(shí)代,云邊協(xié)同在不同行業(yè)中的應(yīng)用將會(huì)成為社會(huì)發(fā)展的新趨勢,其可以有效的解決各個(gè)行業(yè)信息互通的問題,對于社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步有著重要的推動(dòng)作用。比如說,聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)完成數(shù)字化升級(jí)和智能化轉(zhuǎn)型,推進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)朝著智慧農(nóng)業(yè)的方向發(fā)展和建設(shè)。比如說,在醫(yī)療場景中,患者個(gè)人信息和就醫(yī)過程所產(chǎn)生的一系列數(shù)據(jù)就屬于高度保密的隱私數(shù)據(jù),其分布在多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)之中,就可以借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行管控,避免數(shù)據(jù)泄漏或者是丟失。

    總之,聯(lián)邦學(xué)習(xí)在5G云邊端協(xié)同場景中應(yīng)用的主要目的就是為了解決數(shù)據(jù)孤島以及數(shù)據(jù)安全方面存在的問題,保證相關(guān)技術(shù)應(yīng)用的質(zhì)量效果,發(fā)揮數(shù)據(jù)信息應(yīng)用的積極作用。當(dāng)前相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用還存在有諸多不成熟的地方,只有及時(shí)采取有效措施予以解決,才能為技術(shù)的應(yīng)用提供有效保證。

    參考文獻(xiàn):

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