論文の概要: Industrial Scale Privacy Preserving Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05198v2
• Date: Thu, 12 Mar 2020 05:42:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 14:03:29.127998
• Title: Industrial Scale Privacy Preserving Deep Neural Network
• Title（参考訳）: 産業規模のプライバシー保護深層ニューラルネットワーク
• Authors: Longfei Zheng, Chaochao Chen, Yingting Liu, Bingzhe Wu, Xibin Wu, Li Wang, Lei Wang, Jun Zhou, Shuang Yang
• Abstract要約: 本稿では,産業規模のプライバシ保護型ニューラルネットワーク学習パラダイムを提案する。 実世界の不正検出データセットと金融危機予測データセットについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.690146141150407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Network (DNN) has been showing great potential in kinds of real-world applications such as fraud detection and distress prediction. Meanwhile, data isolation has become a serious problem currently, i.e., different parties cannot share data with each other. To solve this issue, most research leverages cryptographic techniques to train secure DNN models for multi-parties without compromising their private data. Although such methods have strong security guarantee, they are difficult to scale to deep networks and large datasets due to its high communication and computation complexities. To solve the scalability of the existing secure Deep Neural Network (DNN) in data isolation scenarios, in this paper, we propose an industrial scale privacy preserving neural network learning paradigm, which is secure against semi-honest adversaries. Our main idea is to split the computation graph of DNN into two parts, i.e., the computations related to private data are performed by each party using cryptographic techniques, and the rest computations are done by a neutral server with high computation ability. We also present a defender mechanism for further privacy protection. We conduct experiments on real-world fraud detection dataset and financial distress prediction dataset, the encouraging results demonstrate the practicalness of our proposal.
• Abstract（参考訳）: deep neural network(dnn)は、詐欺検出や遭難予測など、現実世界のアプリケーションで大きな可能性を秘めている。 一方で、データ分離は現在、さまざまなパーティが互いにデータを共有することができないという深刻な問題になっている。 この問題を解決するために、多くの研究は暗号化技術を活用して、プライベートデータを妥協することなく、複数のパーティでセキュアなDNNモデルをトレーニングしている。 このような手法には強力なセキュリティ保証があるが、通信や計算の複雑さが高いため、ディープネットワークや大規模データセットにスケールすることは困難である。 本稿では、データ分離シナリオにおける既存のセキュアなディープニューラルネットワーク(DNN)のスケーラビリティを解決するために、半正直な敵に対して安全である産業規模のプライバシ保護ニューラルネットワーク学習パラダイムを提案する。 DNNの計算グラフを2つの部分に分割する、すなわち、秘密データに関連する計算は暗号化技術を用いてそれぞれ行い、残りの計算は高い計算能力を持つ中立サーバによって行われる、という考え方である。 さらに,プライバシ保護のための防御機構も提示する。 我々は,実世界の不正検出データセットと金融危機予測データセットについて実験を行い,提案の実用性を示す。

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