論文の概要: Privacy-Preserving Machine Learning in Untrusted Clouds Made Simple

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04390v1
• Date: Wed, 9 Sep 2020 16:16:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 12:05:37.807931
• Title: Privacy-Preserving Machine Learning in Untrusted Clouds Made Simple
• Title（参考訳）: 信頼性のないクラウドにおけるプライバシ保護機械学習の簡易化
• Authors: Dayeol Lee, Dmitrii Kuvaiskii, Anjo Vahldiek-Oberwagner, Mona Vij
• Abstract要約: 非信頼なクラウドにプライバシ保護機械学習アプリケーションをデプロイするための実践的なフレームワークを提案する。 我々は、モデルパラメータと暗号化された入力データを備えたIntel SGXエンクレーブでPyTorch MLアプリケーションを動作させることで、修正されていないPyTorch MLアプリケーションを保護する。 私たちのアプローチは、マシンラーニングアプリケーションに対して完全に透過的です。開発者とエンドユーザは、いかなる方法でアプリケーションを変更する必要もありません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3518279773643287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a practical framework to deploy privacy-preserving machine learning (PPML) applications in untrusted clouds based on a trusted execution environment (TEE). Specifically, we shield unmodified PyTorch ML applications by running them in Intel SGX enclaves with encrypted model parameters and encrypted input data to protect the confidentiality and integrity of these secrets at rest and during runtime. We use the open-source Graphene library OS with transparent file encryption and SGX-based remote attestation to minimize porting effort and seamlessly provide file protection and attestation. Our approach is completely transparent to the machine learning application: the developer and the end-user do not need to modify the ML application in any way.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,信頼された実行環境(TEE)に基づいて,プライバシ保護機械学習(PPML)アプリケーションを信頼できないクラウドにデプロイする実践的フレームワークを提案する。 具体的には、暗号化されたモデルパラメータと暗号化された入力データでIntel SGXエンクレーブで実行することで、修正されていないPyTorch MLアプリケーションを保護する。 我々は、透過的なファイル暗号化とSGXベースのリモート認証を備えたオープンソースのGrapheneライブラリOSを使用して、ポーティングの労力を最小限に抑え、ファイル保護と認証をシームレスに提供する。 私たちのアプローチは、マシンラーニングアプリケーションに対して完全に透過的です。開発者とエンドユーザは、mlアプリケーションを変更する必要はありません。

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