論文の概要: secureTF: A Secure TensorFlow Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08204v1
- Date: Wed, 20 Jan 2021 16:36:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 05:19:07.609484
- Title: secureTF: A Secure TensorFlow Framework
- Title（参考訳）: secureTF: セキュアなTensorFlowフレームワーク
- Authors: Do Le Quoc, Franz Gregor, Sergei Arnautov, Roland Kunkel, Pramod
Bhatotia, Christof Fetzer
- Abstract要約: secureTFは、クラウドインフラストラクチャのオンフローに基づいた分散機械学習フレームワークである。
SecureTFは、未修正のアプリケーションをサポートし、入力データ、MLモデル、アプリケーションコードのエンドツーエンドのセキュリティを提供する。
本稿では,本番環境におけるシステム設計選択とシステム配置に関する経験について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1006321791711173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data-driven intelligent applications in modern online services have become
ubiquitous. These applications are usually hosted in the untrusted cloud
computing infrastructure. This poses significant security risks since these
applications rely on applying machine learning algorithms on large datasets
which may contain private and sensitive information.
To tackle this challenge, we designed secureTF, a distributed secure machine
learning framework based on Tensorflow for the untrusted cloud infrastructure.
secureTF is a generic platform to support unmodified TensorFlow applications,
while providing end-to-end security for the input data, ML model, and
application code. secureTF is built from ground-up based on the security
properties provided by Trusted Execution Environments (TEEs). However, it
extends the trust of a volatile memory region (or secure enclave) provided by
the single node TEE to secure a distributed infrastructure required for
supporting unmodified stateful machine learning applications running in the
cloud.
The paper reports on our experiences about the system design choices and the
system deployment in production use-cases. We conclude with the lessons learned
based on the limitations of our commercially available platform, and discuss
open research problems for the future work.
- Abstract（参考訳）: 現代のオンラインサービスにおけるデータ駆動型インテリジェントアプリケーションは、ユビキタスになりつつある。
これらのアプリケーションは、通常、信頼できないクラウドコンピューティングインフラストラクチャにホストされる。
これらのアプリケーションは、プライベートでセンシティブな情報を含む可能性のある大規模データセットに機械学習アルゴリズムを適用することに依存しているため、大きなセキュリティリスクをもたらす。
この課題に対処するため、信頼できないクラウドインフラストラクチャ向けにTensorflowをベースとした分散セキュア機械学習フレームワークであるSecureTFを設計しました。
secureTFは、未修正のTensorFlowアプリケーションをサポートする汎用プラットフォームであり、入力データ、MLモデル、アプリケーションコードのエンドツーエンドセキュリティを提供する。
securetfはtrusted execution environment(tees)が提供するセキュリティプロパティに基づいて構築されている。
しかし、単一のノードTEEによって提供される揮発性メモリ領域(あるいはセキュアなエンクレーブ)の信頼性を拡張して、クラウド上で動作する無修正のステートフル機械学習アプリケーションをサポートするために必要な分散インフラストラクチャを確保する。
本稿では,システム設計の選択と本番環境でのシステム配置に関する経験について報告する。
最後に,当社の商用プラットフォームの限界から学んだ教訓をまとめ,今後の課題としてオープンリサーチの課題について論じる。
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