論文の概要: Fighting COVID-19 in the Dark: Methodology for Improved Inference Using Homomorphically Encrypted DNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03362v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 10:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-08 20:35:21.237897
• Title: Fighting COVID-19 in the Dark: Methodology for Improved Inference Using Homomorphically Encrypted DNN
• Title（参考訳）: 暗黒でのCOVID-19対策--同型暗号化DNNを用いた推論改善手法
• Authors: Moran Baruch, Lev Greenberg and Guy Moshkowich
• Abstract要約: ホモモルフィック暗号化(HE)は、プライバシー問題に対処しながら分析を可能にする方法として使われている。 HEの使用には、サイズ制限やいくつかの操作タイプのサポートの欠如など、いくつかの課題がある。 本稿では,ReLUを2次活性化に置き換える構造的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1959970303072396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy-preserving deep neural network (DNN) inference is a necessity in different regulated industries such as healthcare, finance, and retail. Recently, homomorphic encryption (HE) has been used as a method to enable analytics while addressing privacy concerns. HE enables secure predictions over encrypted data. However, there are several challenges related to the use of HE, including DNN size limitations and the lack of support for some operation types. Most notably, the commonly used ReLU activation is not supported under some HE schemes. We propose a structured methodology to replace ReLU with a quadratic polynomial activation. To address the accuracy degradation issue, we use a pre-trained model that trains another HE-friendly model, using techniques such as "trainable activation" functions and knowledge distillation. We demonstrate our methodology on the AlexNet architecture, using the chest X-Ray and CT datasets for COVID-19 detection. Our experiments show that by using our approach, the gap between the F1 score and accuracy of the models trained with ReLU and the HE-friendly model is narrowed down to within a mere 1.1 - 5.3 percent degradation.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保存型ディープニューラルネットワーク(DNN)推論は、医療、金融、小売など、さまざまな規制された業界で必須である。 近年,準同型暗号(he)は,プライバシの懸念に対処しつつ分析を可能にする手段として利用されている。 HEは暗号化データに対するセキュアな予測を可能にする。 しかし、DNNサイズ制限やいくつかの操作タイプのサポートの欠如など、HEの使用に関するいくつかの課題がある。 特によく使われるReLUアクティベーションはHE方式ではサポートされない。 本稿では,reluを二次多項式アクティベーションに置き換える構造化手法を提案する。 精度低下問題に対処するために,「訓練可能アクティベーション」機能や知識蒸留といった手法を用いて,他のheフレンドリーなモデルを訓練する事前学習モデルを用いる。 我々は、胸部x線およびctデータセットを用いて、alexnetアーキテクチャに関する方法論を実証する。 実験の結果,本手法では,reluで学習したモデルのf1得点と精度の差を1.1～5.3%程度まで狭めることができた。

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