論文の概要: Plinius: Secure and Persistent Machine Learning Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02987v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 08:35:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 20:11:01.436967
• Title: Plinius: Secure and Persistent Machine Learning Model Training
• Title（参考訳）: Plinius: セキュアで永続的な機械学習モデルトレーニング
• Authors: Peterson Yuhala, Pascal Felber, Valerio Schiavoni, Alain Tchana
• Abstract要約: 永続メモリ(PM)は(DRAMとは違い)電力損失に耐性がある MLモデルの安全なトレーニングにIntel SGXエンクレーブを使用するフレームワークであるPLINIUSと、フォールトトレランス保証にPMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1375296464337086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increasing popularity of cloud based machine learning (ML) techniques there comes a need for privacy and integrity guarantees for ML data. In addition, the significant scalability challenges faced by DRAM coupled with the high access-times of secondary storage represent a huge performance bottleneck for ML systems. While solutions exist to tackle the security aspect, performance remains an issue. Persistent memory (PM) is resilient to power loss (unlike DRAM), provides fast and fine-granular access to memory (unlike disk storage) and has latency and bandwidth close to DRAM (in the order of ns and GB/s, respectively). We present PLINIUS, a ML framework using Intel SGX enclaves for secure training of ML models and PM for fault tolerance guarantees. P LINIUS uses a novel mirroring mechanism to create and maintain (i) encrypted mirror copies of ML models on PM, and (ii) encrypted training data in byte-addressable PM, for near-instantaneous data recovery after a system failure. Compared to disk-based checkpointing systems,PLINIUS is 3.2x and 3.7x faster respectively for saving and restoring models on real PM hardware, achieving robust and secure ML model training in SGX enclaves.
• Abstract（参考訳）: クラウドベースの機械学習(ML)技術の普及に伴い、MLデータに対するプライバシと整合性の保証が求められている。 さらに、DRAMが直面している大きなスケーラビリティ上の課題とセカンダリストレージのアクセス時間の高さは、MLシステムにとって大きなパフォーマンスボトルネックとなっている。 セキュリティ面に取り組むためのソリューションは存在するが、パフォーマンスは依然として問題である。 永続メモリ(PM)は電力損失(DRAMとは違い)に耐性があり、高速かつきめ細かなメモリアクセス(ディスクストレージとは違い)を提供し、遅延と帯域幅はDRAMに近い(それぞれ ns と GB/s の順)。 本稿では,Intel SGXエンクレーブを用いたMLフレームワークであるPLINIUSと,フォールトトレランス保証のためのPMを提案する。 p liniusは、(i)pm上のmlモデルの暗号化ミラーコピーを作成し、維持するために、新しいミラーリングメカニズムを使用し、(ii) システム障害後のほぼ瞬時データ回復のために、バイトアドレス可能なpmで暗号化されたトレーニングデータを生成する。 ディスクベースのチェックポイントシステムと比較して、PLINIUSは実PMハードウェア上でモデルを保存および復元するためにそれぞれ3.2倍と3.7倍高速であり、SGXエンクレーブで堅牢かつセキュアなMLモデルのトレーニングを実現する。

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