Google перенесла федеративное обучение в TEE с проверяемой дифференциальной приватностью

Google Research представила систему федеративного обучения на базе Trusted Execution Environments с внешне проверяемыми гарантиями центральной дифференциальной приватности. Вычисления градиентов перенесены на серверные TEE, доступ проверяется через публичный лог Rekor, а Gboard уже обучила на новой системе модели предсказания слов для английского и японского языков.

• Вычисления градиентов перенесены с устройств на аттестуемые серверные TEE
• Политики доступа публикуются в Rekor, бинарники воспроизводимо собираются из открытого кода
• Gboard обучила модели предсказания слов для английского и японского языков
• Раньше обучение модели занимало 1–2 месяца, теперь ограничение — ресурсы TEE