論文の概要: SoK: Privacy-preserving Deep Learning with Homomorphic Encryption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12855v1
- Date: Thu, 23 Dec 2021 22:03:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-29 18:37:10.270235
- Title: SoK: Privacy-preserving Deep Learning with Homomorphic Encryption
- Title（参考訳）: SoK: 同型暗号化によるプライバシー保護ディープラーニング
- Authors: Robert Podschwadt, Daniel Takabi, Peizhao Hu
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9069679115858755
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Outsourced computation for neural networks allows users access to state of
the art models without needing to invest in specialized hardware and know-how.
The problem is that the users lose control over potentially privacy sensitive
data. With homomorphic encryption (HE) computation can be performed on
encrypted data without revealing its content. In this systematization of
knowledge, we take an in-depth look at approaches that combine neural networks
with HE for privacy preservation. We categorize the changes to neural network
models and architectures to make them computable over HE and how these changes
impact performance. We find numerous challenges to HE based privacy-preserving
deep learning such as computational overhead, usability, and limitations posed
by the encryption schemes.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのアウトソース計算により、ユーザーは特別なハードウェアやノウハウに投資することなく、アートモデルの状態にアクセスすることができる。
問題は、ユーザーがプライバシーに敏感なデータをコントロールできなくなることだ。
ホモモルフィック暗号化(HE)計算は、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できる。
この知識の体系化では、ニューラルネットワークとHEを組み合わせてプライバシー保護を行うアプローチを詳細に検討する。
ニューラルネットワークモデルとアーキテクチャの変更を分類して、HEよりも計算可能なものにし、これらの変更がパフォーマンスに与える影響を分類する。
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など,HEベースのプライバシー保護深層学習には,数多くの課題がある。
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