論文の概要: ShadowNet: A Secure and Efficient System for On-device Model Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05905v2
- Date: Mon, 14 Jun 2021 18:28:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 00:59:28.955620
- Title: ShadowNet: A Secure and Efficient System for On-device Model Inference
- Title（参考訳）: ShadowNet:オンデバイスモデル推論のためのセキュアで効率的なシステム
- Authors: Zhichuang Sun, Ruimin Sun, Changming Liu, Amrita Roy Chowdhury, Somesh
Jha, Long Lu
- Abstract要約: ShadowNetはデバイス上の新しいモデル推論システムである。
モデルの重い線形層を信頼できないハードウェアアクセラレータに安全にアウトソーシングしながら、モデルのプライバシを保護する。
評価の結果,ShadowNetは高いセキュリティ保証を合理的な性能で達成していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.98338559074557
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the increased usage of AI accelerators on mobile and edge devices,
on-device machine learning (ML) is gaining popularity. Consequently, thousands
of proprietary ML models are being deployed on billions of untrusted devices.
This raises serious security concerns about model privacy. However, protecting
the model privacy without losing access to the AI accelerators is a challenging
problem. In this paper, we present a novel on-device model inference system,
ShadowNet. ShadowNet protects the model privacy with Trusted Execution
Environment (TEE) while securely outsourcing the heavy linear layers of the
model to the untrusted hardware accelerators. ShadowNet achieves this by
transforming the weights of the linear layers before outsourcing them and
restoring the results inside the TEE. The nonlinear layers are also kept secure
inside the TEE. The transformation of the weights and the restoration of the
results are designed in a way that can be implemented efficiently. We have
built a ShadowNet prototype based on TensorFlow Lite and applied it on four
popular CNNs, namely, MobileNets, ResNet-44, AlexNet and MiniVGG. Our
evaluation shows that ShadowNet achieves strong security guarantees with
reasonable performance, offering a practical solution for secure on-device
model inference.
- Abstract（参考訳）: モバイルとエッジデバイスにおけるAIアクセラレータの使用が増加し、オンデバイス機械学習(ML)が人気を集めている。
その結果、何千ものプロプライエタリなMLモデルが、何十億もの信頼できないデバイスにデプロイされている。
これはモデルプライバシに関する深刻なセキュリティ上の懸念を引き起こす。
しかし、AIアクセラレーターへのアクセスを失うことなくモデルのプライバシを保護することは難しい問題である。
本稿では,デバイス上での新たなモデル推論システムであるShadowNetを提案する。
shadownetはモデルプライバシをtrusted execution environment(tee)で保護するとともに、モデルの重線形層を信頼できないハードウェアアクセラレータに安全にアウトソーシングする。
ShadowNetは、アウトソーシングする前にリニアレイヤの重みを変換し、TEE内の結果を復元することで、これを実現する。
非線形層は、TEE内でも安全である。
重みの変換と結果の復元は効率的に実施可能な方法で設計されている。
私たちはTensorFlow LiteをベースとしたShadowNetのプロトタイプを開発し、人気のあるCNNであるMobileNets、ResNet-44、AlexNet、MiniVGGの4つに適用しました。
評価の結果,ShadowNetは適切な性能で強力なセキュリティ保証を実現し,デバイス上での安全なモデル推論のための実用的なソリューションを提供する。
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