論文の概要: Secure Machine Learning in the Cloud Using One Way Scrambling by Deconvolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03125v1
• Date: Thu, 4 Nov 2021 19:46:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 04:03:12.408056
• Title: Secure Machine Learning in the Cloud Using One Way Scrambling by Deconvolution
• Title（参考訳）: デコンボリューションによる一方向スクランブルを用いたクラウド上のセキュア機械学習
• Authors: Yiftach Savransky, Roni Mateless, Gilad Katz
• Abstract要約: クラウドベースの機械学習サービス(CMLS)は、大量のデータに基づいて事前トレーニングされた高度なモデルを活用することができる。 非対称暗号化では、データをクラウドで復号化する必要があるが、同型暗号化は遅すぎて実装が難しいことが多い。 本稿では,デコンボリューションに基づくスクランブルフレームワークであるOne Way Scrambling by Deconvolution (OWSD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9692754277987286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cloud-based machine learning services (CMLS) enable organizations to take advantage of advanced models that are pre-trained on large quantities of data. The main shortcoming of using these services, however, is the difficulty of keeping the transmitted data private and secure. Asymmetric encryption requires the data to be decrypted in the cloud, while Homomorphic encryption is often too slow and difficult to implement. We propose One Way Scrambling by Deconvolution (OWSD), a deconvolution-based scrambling framework that offers the advantages of Homomorphic encryption at a fraction of the computational overhead. Extensive evaluation on multiple image datasets demonstrates OWSD's ability to achieve near-perfect classification performance when the output vector of the CMLS is sufficiently large. Additionally, we provide empirical analysis of the robustness of our approach.
• Abstract（参考訳）: クラウドベースの機械学習サービス(cmls)は、大量のデータで事前トレーニングされた高度なモデルを活用することができる。 しかし、これらのサービスを使用する主な欠点は、送信されたデータをプライベートかつセキュアに保つことの難しさである。 非対称暗号化は、データをクラウドで復号化する必要があるが、準同型暗号化は、しばしば遅すぎて実装が困難である。 計算オーバーヘッドのごく一部で準同型暗号の利点を提供するデコンボリューションベースのスクランブルフレームワークowsd(deconvolution by deconvolution)を提案する。 複数の画像データセットの広範な評価は、cmlsの出力ベクトルが十分に大きい場合にowsdがほぼ完全な分類性能を達成する能力を示す。 さらに、我々のアプローチの堅牢性に関する実証分析を提供する。

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