Hạ tầng Học Liên hợp: AI Doanh nghiệp Bảo vệ Quyền riêng tư

Cập nhật ngày 11 tháng 12 năm 2025

Cập nhật tháng 12/2025: Thị trường học liên hợp đạt 0,1 tỷ USD năm 2025, dự kiến đạt 1,6 tỷ USD vào năm 2035 (CAGR 27%). Các doanh nghiệp lớn chiếm 63,7% thị phần cho hợp tác xuyên silo. Chỉ 5,2% nghiên cứu đã đạt đến triển khai sản xuất. KAIST chứng minh bệnh viện và ngân hàng có thể huấn luyện AI mà không chia sẻ dữ liệu cá nhân bằng cách sử dụng biểu diễn tổng hợp.

Các nhà nghiên cứu KAIST đã phát triển một phương pháp học liên hợp cho phép bệnh viện và ngân hàng huấn luyện mô hình AI mà không chia sẻ thông tin cá nhân.¹ Phương pháp này sử dụng dữ liệu tổng hợp đại diện cho các đặc trưng cốt lõi từ mỗi tổ chức, cho phép các mô hình duy trì cả chuyên môn và khả năng tổng quát hóa trên các lĩnh vực nhạy cảm. Bước đột phá này minh họa sự phát triển của học liên hợp từ khái niệm nghiên cứu sang hạ tầng sản xuất—đặc biệt trong y tế, tài chính và các ngành khác nơi quy định về quyền riêng tư dữ liệu cấm huấn luyện mô hình tập trung.

Thị trường học liên hợp đạt 0,1 tỷ USD năm 2025 và dự kiến đạt 1,6 tỷ USD vào năm 2035 với CAGR 27,3%.² Các doanh nghiệp lớn chiếm 63,7% thị phần, triển khai hệ thống liên hợp cho hợp tác xuyên silo mà nếu không sẽ vi phạm các yêu cầu về chủ quyền dữ liệu. Tuy nhiên, chỉ 5,2% nghiên cứu học liên hợp đã đạt đến triển khai thực tế, cho thấy khoảng cách giữa tiềm năng học thuật và thực tế sản xuất.³ Hiểu các yêu cầu hạ tầng, lựa chọn framework và thách thức vận hành giúp các tổ chức thu hẹp khoảng cách đó.

Tại sao học liên hợp quan trọng

Học máy truyền thống tập trung dữ liệu huấn luyện trên một máy chủ hoặc cụm duy nhất. Học liên hợp đảo ngược mô hình này—thuật toán đi đến dữ liệu thay vì dữ liệu đi đến thuật toán.

Yêu cầu bắt buộc về quyền riêng tư

Tuân thủ quy định: GDPR, HIPAA, CCPA và các quy định theo ngành hạn chế việc di chuyển dữ liệu qua ranh giới tổ chức và địa lý. Học liên hợp huấn luyện mô hình trên dữ liệu phân tán mà không vi phạm các ràng buộc này.

Động lực cạnh tranh: Các tổ chức tài chính, hệ thống y tế và nhà cung cấp viễn thông nắm giữ dữ liệu có giá trị mà họ không thể chia sẻ với đối thủ. Học liên hợp cho phép phát triển mô hình hợp tác trong khi vẫn bảo toàn lợi thế cạnh tranh.⁴

Chủ quyền dữ liệu: Các hạn chế chuyển dữ liệu xuyên biên giới ngăn cản việc huấn luyện tập trung cho các tổ chức đa quốc gia. Các phương pháp liên hợp giữ dữ liệu trong ranh giới pháp lý trong khi vẫn tạo ra các mô hình thống nhất.

Cách học liên hợp hoạt động

Một vòng học liên hợp điển hình diễn ra như sau:⁵

1. Phân phối: Máy chủ trung tâm gửi mô hình toàn cục đến các client tham gia
2. Huấn luyện cục bộ: Mỗi client huấn luyện mô hình trên dữ liệu cục bộ
3. Truyền cập nhật: Các client gửi cập nhật mô hình (không phải dữ liệu thô) đến máy chủ
4. Tổng hợp: Máy chủ kết hợp các cập nhật thành mô hình toàn cục mới
5. Lặp lại: Quá trình lặp lại cho đến khi hội tụ

Điểm mấu chốt: các tham số mô hình mã hóa việc học mà không tiết lộ dữ liệu cơ bản. Một client huấn luyện trên hồ sơ y tế gửi các cập nhật gradient cải thiện phát hiện ung thư mà không tiết lộ thông tin bệnh nhân cá nhân.

Các mô hình liên hợp

Xuyên silo (Cross-silo): Số lượng nhỏ các bên tham gia đáng tin cậy với bộ dữ liệu cục bộ đáng kể. Điển hình trong các liên minh y tế, mạng tài chính và hợp tác doanh nghiệp. Các bên tham gia là các thực thể được biết đến với kết nối ổn định.

Xuyên thiết bị (Cross-device): Số lượng lớn thiết bị biên với bộ dữ liệu cục bộ nhỏ. Điển hình trong ứng dụng di động và triển khai IoT. Các bên tham gia là ẩn danh, kết nối không liên tục và có thể rời bỏ bất cứ lúc nào.

Ngang (Horizontal): Các bên tham gia có các mẫu khác nhau của cùng các đặc trưng. Nhiều bệnh viện với hồ sơ bệnh nhân chứa các trường dữ liệu giống nhau.

Dọc (Vertical): Các bên tham gia có các đặc trưng khác nhau cho các mẫu chồng lấp. Một ngân hàng và nhà bán lẻ với thông tin khác nhau về cùng các khách hàng.

So sánh các framework

NVIDIA FLARE

NVIDIA FLARE (Federated Learning Application Runtime Environment) nhắm đến các triển khai doanh nghiệp cấp sản xuất:⁶

Kiến trúc: - SDK Python không phụ thuộc lĩnh vực để điều chỉnh quy trình ML/DL sang mô hình liên hợp - Quy trình huấn luyện và đánh giá tích hợp sẵn - Thuật toán bảo vệ quyền riêng tư bao gồm quyền riêng tư vi phân và tổng hợp an toàn - Công cụ quản lý để điều phối và giám sát

Các tùy chọn triển khai: - Phát triển và mô phỏng cục bộ - Triển khai container Docker - Kubernetes qua Helm charts - CLI triển khai đám mây cho AWS và Azure

Tính năng doanh nghiệp: - Độ khả dụng cao cho khả năng phục hồi sản xuất - Thực thi đa công việc cho các thử nghiệm đồng thời - Cấp phép an toàn với chứng chỉ SSL - Giao diện Dashboard cho quản trị dự án - Tích hợp với MONAI (hình ảnh y tế) và Hugging Face

Phù hợp nhất cho: Triển khai doanh nghiệp sản xuất yêu cầu độ tin cậy, khả năng mở rộng và công cụ quản lý toàn diện.

Flower

Flower nhấn mạnh tính linh hoạt và thân thiện với nghiên cứu:⁷

Kiến trúc: - Phương pháp thống nhất cho phép thiết kế, phân tích và đánh giá ứng dụng FL - Bộ chiến lược và thuật toán phong phú - Cộng đồng mạnh trong học thuật và công nghiệp - Giao tiếp client/server dựa trên gRPC

Các thành phần: - SuperLink: Tiến trình chạy dài chuyển tiếp hướng dẫn tác vụ - SuperExec: Bộ lập lịch quản lý tiến trình ứng dụng - ServerApp: Tùy chỉnh phía máy chủ theo dự án - ClientApp: Triển khai huấn luyện cục bộ

Kết quả đánh giá: Flower đạt điểm tổng thể cao nhất (84,75%) trong các đánh giá so sánh framework, xuất sắc về tính linh hoạt nghiên cứu.⁸

Tích hợp: Tích hợp Flower và NVIDIA FLARE cho phép chuyển đổi bất kỳ ứng dụng Flower nào thành công việc FLARE, kết hợp tính linh hoạt nghiên cứu với độ mạnh mẽ sản xuất.⁹

Phù hợp nhất cho: Tạo mẫu nghiên cứu, hợp tác học thuật và các tổ chức ưu tiên tính linh hoạt hơn tính năng doanh nghiệp.

PySyft

PySyft từ OpenMined tập trung vào tính toán bảo vệ quyền riêng tư:¹⁰

Kiến trúc: - Nền tảng khoa học dữ liệu từ xa vượt ra ngoài chỉ học liên hợp - Tích hợp với mạng PyGrid kết nối chủ sở hữu dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu - Hỗ trợ quyền riêng tư vi phân và tính toán đa bên an toàn

Tính năng quyền riêng tư: - Thử nghiệm trên dữ liệu được bảo vệ thực hiện từ xa - Đảm bảo toán học thông qua quyền riêng tư vi phân - Giao thức tính toán an toàn cho các hoạt động nhạy cảm

Hạn chế: - Yêu cầu hạ tầng PyGrid - Triển khai thủ công các chiến lược FL (bao gồm FedAvg) - Chỉ hỗ trợ PyTorch và TensorFlow - Cần nhiều nỗ lực hơn để thiết lập quy trình huấn luyện

Phù hợp nhất cho: Các ứng dụng quan trọng về quyền riêng tư yêu cầu đảm bảo chính thức, các tổ chức có yêu cầu bảo mật mạnh.

IBM Federated Learning

Framework doanh nghiệp của IBM hỗ trợ các thuật toán đa dạng:¹¹

Khả năng: - Hoạt động với cây quyết định, Naïve Bayes, mạng nơ-ron và học tăng cường - Tích hợp môi trường doanh nghiệp - Độ tin cậy cấp sản xuất

Tích hợp: Tích hợp gốc với IBM Cloud và các dịch vụ Watson.

Tiêu chí lựa chọn framework

Kiến trúc hạ tầng

Các thành phần phía máy chủ

Bộ điều phối (Orchestrator): Quản lý quy trình học liên hợp:¹² - Khởi tạo các phiên FL - Chọn các client tham gia - Tổ chức dữ liệu, thuật toán và pipeline - Thiết lập ngữ cảnh huấn luyện - Quản lý giao tiếp và bảo mật - Đánh giá hiệu suất - Đồng bộ hóa quy trình FL

Bộ tổng hợp (Aggregator): Kết hợp các cập nhật client thành mô hình toàn cục: - Triển khai các thuật toán tổng hợp (FedAvg, FedProx, FedAdam) - Áp dụng các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư - Lọc các cập nhật độc hại - Tạo mô hình toàn cục tiếp theo

Lớp giao tiếp: Xử lý truyền tin nhắn an toàn: - gRPC thường cung cấp lớp vận chuyển - Mã hóa TLS cho dữ liệu đang truyền - Xác thực và ủy quyền - Giao thức hiệu quả băng thông

Các thành phần phía client

Công cụ huấn luyện cục bộ: Thực thi huấn luyện mô hình trên dữ liệu cục bộ: - Nhận mô hình toàn cục từ máy chủ - Huấn luyện trên bộ dữ liệu cục bộ - Tính toán cập nhật mô hình (gradient hoặc trọng số) - Áp dụng các biện pháp quyền riêng tư cục bộ (quyền riêng tư vi phân, cắt xén)

Pipeline dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu cục bộ cho huấn luyện: - Tải và tiền xử lý dữ liệu - Tăng cường và chuẩn hóa - Chia batch cho hiệu quả huấn luyện

Client giao tiếp: Quản lý tương tác với máy chủ: - Nhận phân phối mô hình - Truyền cập nhật - Xử lý quản lý kết nối và thử lại

Kiến trúc phân cấp

Các triển khai quy mô lớn được hưởng lợi từ tổng hợp phân cấp:¹³

Ví dụ hai tầng:

Tầng 1: Clients → Local Combiners (tổng hợp khu vực)
Tầng 2: Local Combiners → Global Controller (tổng hợp cuối cùng)

Lợi ích: - Mở rộng ngang thông qua các combiner bổ sung - Giảm giao tiếp đến máy chủ trung tâm - Cô lập lỗi giữa các khu vực - Hỗ trợ các vùng triển khai không đồng nhất

Mô hình triển khai đám mây

Kiến trúc học liên hợp AWS:¹⁴ - AWS CDK cho triển khai một nhấp chuột - Hàm Lambda cho thuật toán tổng hợp - Step Functions cho quy trình giao thức giao tiếp - Hỗ trợ FL ngang và đồng bộ - Tích hợp với các framework ML tùy chỉnh

Cân nhắc đa đám mây: - Các bên tham gia có thể trải rộng các nhà cung cấp đám mây - Kết nối mạng và độ trễ ảnh hưởng đến sự hội tụ - Yêu cầu lưu trú dữ liệu ảnh hưởng đến kiến trúc - Triển khai kết hợp tại chỗ và đám mây phổ biến

Quyền riêng tư và bảo mật

Kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư

Học liên hợp một mình không đảm bảo quyền riêng tư—các cập nhật mô hình có thể rò rỉ thông tin về dữ liệu huấn luyện.¹⁵ Các kỹ thuật bổ sung cung cấp đảm bảo mạnh hơn:

Quyền riêng tư vi phân (Differential privacy): Nhiễu toán học được thêm vào các tham số chia sẻ ngăn việc tái tạo các điểm dữ liệu cá nhân:

# Quyền riêng tư vi phân khái niệm
def add_dp_noise(gradients, epsilon, delta):
    sensitivity = compute_sensitivity(gradients)
    noise_scale = sensitivity * sqrt(2 * log(1.25/delta)) / epsilon
    return gradients + gaussian_noise(noise_scale)

Ngân sách quyền riêng tư (epsilon) kiểm soát sự đánh đổi quyền riêng tư-tiện ích. Epsilon thấp hơn cung cấp quyền riêng tư mạnh hơn nhưng giảm tiện ích mô hình.

Tổng hợp an toàn (Secure aggregation): Giao thức mật mã đảm bảo máy chủ chỉ thấy kết quả kết hợp, không phải cập nhật client riêng lẻ: - Các client mã hóa cập nhật của họ - Máy chủ tổng hợp các giá trị đã mã hóa - Giải mã chỉ tiết lộ tổng - Các đóng góp cá nhân vẫn ẩn

Mã hóa đồng cấu (Homomorphic encryption): Các phép tính thực hiện trực tiếp trên dữ liệu đã mã hóa: - Cập nhật mô hình không bao giờ được giải mã trong quá trình tổng hợp - Đảm bảo mạnh hơn tổng hợp an toàn - Chi phí tính toán cao hơn - Thực tế cho các hoạt động cụ thể

Môi trường thực thi tin cậy (Trusted execution environments): Cách ly dựa trên phần cứng (Intel SGX, ARM TrustZone) cung cấp các vùng an toàn cho hoạt động tổng hợp.

Cân nhắc bảo mật

Đầu độc mô hình (Model poisoning): Các client độc hại gửi cập nhật được thiết kế để làm giảm hiệu suất mô hình hoặc chèn backdoor: - Tổng hợp chịu lỗi Byzantine lọc các cập nhật ngoại lệ - Phát hiện bất thường xác định các đóng góp đáng ngờ - Xác thực client ngăn mạo danh

Tấn công suy luận (Inference attacks): Kẻ tấn công cố gắng trích xuất thông tin từ các mô hình chia sẻ: - Suy luận thành viên: Xác định xem dữ liệu cụ thể có được sử dụng cho huấn luyện không - Đảo ngược mô hình: Tái tạo dữ liệu huấn luyện từ tham số mô hình - Giảm thiểu thông qua quyền riêng tư vi phân và lọc cập nhật

Bảo mật giao tiếp: - Mã hóa TLS cho tất cả lưu lượng mạng - Xác thực dựa trên chứng chỉ cho client

[Nội dung bị cắt ngắn để dịch]