Fugu-MT 論文翻訳(概要): CryptoGRU: Low Latency Privacy-Preserving Text Analysis With GRU

論文の概要: CryptoGRU: Low Latency Privacy-Preserving Text Analysis With GRU

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11796v2
Date: Thu, 9 Sep 2021 19:59:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-04 07:35:42.019740
Title: CryptoGRU: Low Latency Privacy-Preserving Text Analysis With GRU
Title（参考訳）: CryptoGRU: GRUによる低レイテンシなプライバシ保護テキスト分析
Authors: Bo Feng, Qian Lou, Lei Jiang, and Geoffrey C. Fox
Abstract要約: 本稿では、低レイテンシなセキュアな推論のために、HEおよびGCハイブリッドゲートリカレントユニット(GRU)ネットワークであるCryptoGRUを提案する。 CryptoGRUは、最先端の精度を達成し、セキュアな推論レイテンシを、最先端のセキュアネットワークの1つで最大138倍改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.73660245110122
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Billions of text analysis requests containing private emails, personal text messages, and sensitive online reviews, are processed by recurrent neural networks (RNNs) deployed on public clouds every day. Although prior secure networks combine homomorphic encryption (HE) and garbled circuit (GC) to preserve users' privacy, naively adopting the HE and GC hybrid technique to implement RNNs suffers from long inference latency due to slow activation functions. In this paper, we present a HE and GC hybrid gated recurrent unit (GRU) network, CryptoGRU, for low-latency secure inferences. CryptoGRU replaces computationally expensive GC-based $tanh$ with fast GC-based $ReLU$, and then quantizes $sigmoid$ and $ReLU$ with a smaller bit length to accelerate activations in a GRU. We evaluate CryptoGRU with multiple GRU models trained on 4 public datasets. Experimental results show CryptoGRU achieves top-notch accuracy and improves the secure inference latency by up to $138\times$ over one of state-of-the-art secure networks on the Penn Treebank dataset.
Abstract（参考訳）: プライベートメール、パーソナルテキストメッセージ、センシティブなオンラインレビューを含む何十億ものテキスト分析要求は、毎日パブリッククラウドにデプロイされたrecurrent neural networks(rnn)によって処理される。従来のセキュアなネットワークは、ユーザのプライバシを保護するために、ホモモルフィック暗号化(HE)とガーブロード回路(GC)を組み合わせていたが、HEとGCのハイブリッド技術を採用してRNNを実装するには、低速なアクティベーション関数による長時間の推論遅延に悩まされる。本稿では、低レイテンシなセキュアな推論のために、HEおよびGCハイブリッドゲートリカレントユニット(GRU)ネットワークであるCryptoGRUを提案する。 CryptoGRUは計算コストの高いGCベースの$tanh$を高速GCベースの$ReLU$に置き換え、次に$sigmoid$と$ReLU$をより小さいビット長で定量化し、GRUのアクティベーションを加速する。 4つの公開データセットで学習した複数のGRUモデルを用いてCryptoGRUを評価する。実験の結果、cryptogruは最高値の精度を達成し、penn treebankデータセット上の最先端のセキュアネットワークの1つに対して最大138\times$でセキュアな推論レイテンシを向上させる。

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