摘要
如今5G网络已经在全球范围内被广泛应用，许多企业和机构开始将目光投向6G通信。可以预见的是，6G通信将会被广泛应用到大规模网络中的机器学习任务中来。传统的机器学习方法需要将数据集中起来训练，而这会造成数据据隐私的泄露。联邦学习是解决这个办法的一个典型方法，该篇论文将讨论联邦学习在6G通信场景下的挑战、方法和前景
背景
如果说5G网络实现了物质之间的连接(connected things)，那么6G网络则真正实现了知识之间的连接(connected intelligence)。表现在：在6G网络中的设备可以随时随刻传输数据、从数据中学得知识，并且只需花费少量时间便可以训练出一个具有较高智能的模型。这时，AI在6G网络中无处不在。
并且可以预见的是，在6G的场景下，联邦学习的应用场景远远要比传统的机器学习方法要广，主要有以下两个原因：
- 传统的机器学习方法需要将数据集中来将进行训练，而这会导致数据隐私的泄露
- 同样也是因为需要将数据集中化，传统的机器学习方法不适合于实现“无所不在的ML”(ubiquitous ML)
由于上述两个原因，FL方法将称为在6G应用领域中的主流训练模型的方法。尽管FL在6G领域中拥有着巨大的潜力，但是还存在着几个核心的问题：
- 由于多次训练所需要的巨大的传输开销
- 异构设备的参与和异构数据导致的安全问题（例如毒性攻击(poisoning attacks)和后门攻击(backdoor attacks)）
- 由梯度泄露攻击(gradient leakage attacks)和隶属推理攻击(membership inference attacks)导致的新型隐私问题
- 由于大量节点参与造成模型难以聚合的问题
6G网络的特点
预想中的6G网络具有以下几个特点：
- 高性能网络：
- 6G通信可以为每个用户提供高达1Tbs的数据速率
- 6G通信不仅支持密集区域内的大多数网络，而且还支持以高效且低开销的方式连接大多数区域（例如在水下环境中）以及较低密度的区域
- 6G通信采用新颖的通信网络来支持高度多样化的数据，例如音频，视频，AR / VR数据，通过虚拟网络的存在和在任何地方的参与都能获得新的通信体验
- 高能源效率:
- 能量收集技术:无线设备可以通过使用不同的能量收集技术从周围的射频，太阳能，地热能和风能中收集能量，从而可以延长电池寿命
- 无线功率传输技术:具有无线充电设备的无线设备可以通过无线电力传输技术从密集的网络基础设施或移动充电站（例如，无人机（UAV），电动汽车（EV））获得能量补充
- 绿色通信
- 高安全性和隐私性:
- 可以使用FL技术在6G网络中实现隐私增强的深度学习
- 高智能：
- 运营智能：传统的网络运营涉及一系列资源优化和多目标性能优化问题。 为了达到满意的网络运行水平，广泛使用了基于博弈论，契约论等的优化方法。 但是，这些优化理论可能无法在大规模时变变量和多目标方案中获得最优解。 随着深度学习技术的发展，上述问题可以通过使用先进的机器学习技术来解决
- 应用智能：FL支持无线通信技术，使设备能够与6G网络连接以运行各种智能应用程序
- 服务智能：例如，FL以分布式学习方式向用户提供个性化医疗服务，个性化推荐服务和个性化智能语音服务
- 高设备密度：
- 光纤网络可以通过灵活且无处不在的无线网络为大型设备提供极高的传输容量和可靠性，而延迟却可忽略不计
- 绿色通信:利用AI做出最佳决策以优化资源利用和通信效率
典型应用场景
- 新型媒体数据：AR/VR
- 新型服务：全息传送、量子通信、
- 新型基础设施：去中心化基础设施
FL在6G领域中的挑战
- 昂贵的通信代价：由于FL涉及数千个参与模型训练的设备，因此通信是FL在6G中被广泛考虑的关键瓶颈。为了减少通信开销，主要考虑两个方向：
- 减少通信轮次的次数
- 减少每个通信轮次的模型参数
- 安全问题：不同设备之间的系统异构将会给FL模型和6G网络带来一些混乱和故障，并且参与的设备中可能会有恶意节点，造成系统的拜占庭式故障。另外毒性攻击和后门攻击也会导致系统产生错误。实现安全可靠的FL的方向是：
- 防御恶意攻击
- 容忍异构硬件
- 实现健壮的聚合算法
- 隐私问题：梯度泄露攻击等方式可以让一些恶意用户窃取设备中的本地训练数据， 并且安全多方计算和同态加密方法只能用来增强FL的隐私性但是不能解决梯度泄露攻击等恶意攻击，因此需要开发新的隐私增强技术来防御上述恶意攻击
- 模型表现问题：当FL系统广泛部署在6G网络中，会遇到以下问题
- FL系统规模太大，很难适应单个设备
- 训练太慢，无法满足6G网络的延迟要求
- 预测太慢，无法满足用户的实时需求
6G领域中的未来FL技术
为了解决上篇博客中所说的挑战，文章提出了一些需要实现的FL技术。
- 通信高效的FL系统
- 系统层次：异步训练的FL系统
- 算法层次：
- 提高模型收敛速度
- 减少通信的开销(减少轮次/模型参数)
- 更安全的FL系统
- 鲁棒的聚合算法
- 鲁棒的节点检测算法：用于防止那些恶意节点参与到联邦任务中来
- 可靠的信任机制
- 更注重个人隐私保护的FL系统
- 差分隐私
- 深度网络剪枝(Deep Net Pruning)
- 梯度压缩
- 更效率的FL系统
- 高效训练：
- 并行联邦
- 联邦蒸馏
- 高效推理
- 剪枝
- 参数共享（减少全局参数）
- 高效训练：