Fugu-MT 論文翻訳(概要): TenSEAL: A Library for Encrypted Tensor Operations Using Homomorphic Encryption

論文の概要: TenSEAL: A Library for Encrypted Tensor Operations Using Homomorphic Encryption

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03152v1
Date: Wed, 7 Apr 2021 14:32:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-08 16:26:10.789232
Title: TenSEAL: A Library for Encrypted Tensor Operations Using Homomorphic Encryption
Title（参考訳）: TenSEAL: 同型暗号化を用いたテンソル操作の暗号化ライブラリ
Authors: Ayoub Benaissa, Bilal Retiat, Bogdan Cebere, Alaa Eddine Belfedhal
Abstract要約: モノモルフィック暗号化を用いたプライバシー保護機械学習のためのオープンソースライブラリTenSEALを紹介します。我々は,半メガバイト以下の通信を用いて,暗号化畳み込みニューラルネットワークを1秒以内で評価可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning algorithms have achieved remarkable results and are widely applied in a variety of domains. These algorithms often rely on sensitive and private data such as medical and financial records. Therefore, it is vital to draw further attention regarding privacy threats and corresponding defensive techniques applied to machine learning models. In this paper, we present TenSEAL, an open-source library for Privacy-Preserving Machine Learning using Homomorphic Encryption that can be easily integrated within popular machine learning frameworks. We benchmark our implementation using MNIST and show that an encrypted convolutional neural network can be evaluated in less than a second, using less than half a megabyte of communication.
Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは目覚ましい成果を上げ、様々な分野に広く応用されている。これらのアルゴリズムは、医療記録や財務記録などの機密データやプライベートデータに依存することが多い。したがって、プライバシの脅威や、マシンラーニングモデルに適用される防御技術について、さらに注意を払うことが不可欠である。本稿では,一般的な機械学習フレームワークに容易に統合可能な準同型暗号を用いた,プライバシ保存型機械学習のためのオープンソースライブラリであるtensealを提案する。我々は、MNISTを用いて実装をベンチマークし、半メガバイト以下の通信を用いて、暗号化畳み込みニューラルネットワークを1秒未満で評価可能であることを示す。

関連論文リスト

Federated Learning with Quantum Computing and Fully Homomorphic Encryption: A Novel Computing Paradigm Shift in Privacy-Preserving ML [4.92218040320554]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数の学習クライアントがプライベートデータを公開せずにモデル知識を共有できるようにする、従来の方法に代わるプライバシ保護手法である。この研究は、古典層と量子層の両方を統合するフェデレート学習ニューラルネットワークアーキテクチャに完全同型暗号化スキームを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-14T01:23:26Z)
MUSE: Machine Unlearning Six-Way Evaluation for Language Models [109.76505405962783]
言語モデル(LM)は、プライベートおよび著作権のあるコンテンツを含む大量のテキストデータに基づいて訓練される。総合的な機械学習評価ベンチマークであるMUSEを提案する。人気のある8つのアンラーニングアルゴリズムがハリー・ポッターの本やニュース記事をいかに効果的に解き放つかをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-08T23:47:29Z)
Learning in the Dark: Privacy-Preserving Machine Learning using Function Approximation [1.8907108368038215]
Learning in the Darkは、暗号化された画像を高精度に分類できる、プライバシ保護機械学習モデルである。暗号化データ上で直接計算を行うことで、高精度な予測を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-15T06:45:58Z)
Homomorphic Encryption and Federated Learning based Privacy-Preserving CNN Training: COVID-19 Detection Use-Case [0.41998444721319217]
本稿では、同相暗号を用いた医療データのためのプライバシー保護フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムはセキュアなマルチパーティ計算プロトコルを用いて,ディープラーニングモデルを敵から保護する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:38:35Z)
SoK: Privacy-preserving Deep Learning with Homomorphic Encryption [2.9069679115858755]
ホモモルフィック暗号化(HE)は、その内容を明らかにすることなく暗号化データ上で実行される。プライバシ保護のために、ニューラルネットワークとHEを組み合わせたアプローチを詳細に検討します。計算オーバーヘッドやユーザビリティ,暗号化スキームによる制限といった,HEベースのプライバシ保護の深層学習には,数多くの課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-23T22:03:27Z)
MORSE-STF: A Privacy Preserving Computation System [12.875477499515158]
MPCに基づくプライバシー保護機械学習フレームワークSecure-TFを提案する。我々のフレームワークは、ロジスティック回帰、完全接続型ニューラルネットワーク、畳み込み型ニューラルネットワークなど、広く使われている機械学習モデルをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-24T03:42:46Z)
Reinforcement Learning on Encrypted Data [58.39270571778521]
本稿では,DQNエージェントが,離散的かつ連続的な状態空間を持つ環境でどのように動作するかを予備的,実験的に検討する。その結果,非決定論的暗号が存在する場合でも,エージェントは依然として小さな状態空間で学習することができるが,より複雑な環境では性能が低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-16T21:59:37Z)
NeuraCrypt: Hiding Private Health Data via Random Neural Networks for Public Training [64.54200987493573]
我々は,ランダムな深層ニューラルネットワークに基づくプライベート符号化方式であるNeuraCryptを提案する。 NeuraCryptは、データ所有者のみが知っているランダムに構築されたニューラルネットワークを使用して、生の患者データをエンコードする。我々は,NeuraCryptが,様々なX線タスクの非プライベートベースラインに対して,競合精度を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-04T13:42:21Z)
A Graph Federated Architecture with Privacy Preserving Learning [48.24121036612076]
フェデレーション学習は、複数のエージェントと連携してグローバルモデルを見つける中央プロセッサを含む。複数のクライアントに接続されたサーバの現在のアーキテクチャは、サーバの通信障害や計算過負荷に非常に敏感です。暗号と差分プライバシーの概念を使用して、グラフ構造に拡張するフェデレーション学習アルゴリズムを民営化します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-26T09:51:24Z)
A Privacy-Preserving Distributed Architecture for Deep-Learning-as-a-Service [68.84245063902908]
本稿では,ディープラーニング・アズ・ア・サービスのための分散アーキテクチャを提案する。クラウドベースのマシンとディープラーニングサービスを提供しながら、ユーザの機密データを保存できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-30T15:12:03Z)
CryptoSPN: Privacy-preserving Sum-Product Network Inference [84.88362774693914]
総生産ネットワーク(SPN)のプライバシ保護のためのフレームワークを提案する。 CryptoSPNは、中規模のSPNに対して秒の順序で高効率で正確な推論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-03T14:49:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。