論文の概要: Volley Revolver: A Novel Matrix-Encoding Method for Privacy-Preserving Neural Networks (Inference)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12577v6
• Date: Thu, 24 Oct 2024 09:05:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:50:27.327371
• Title: Volley Revolver: A Novel Matrix-Encoding Method for Privacy-Preserving Neural Networks (Inference)
• Title（参考訳）: Volley Revolver: プライバシ保護ニューラルネットワークのための新しいマトリックスエンコーディング手法(推論)
• Authors: John Chiang,
• Abstract要約: 我々は,手書き画像分類のための畳み込みニューラルネットワークを実装した。 40のvCPUを持つパブリッククラウドでは、MNISTテストデータセット上の畳み込みニューラルネットワークの実装には、$sim$287秒かかります。 データ所有者は、これらの32の画像を暗号化した暗号文を1つだけパブリッククラウドにアップロードする必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this work, we present a novel matrix-encoding method that is particularly convenient for neural networks to make predictions in a privacy-preserving manner using homomorphic encryption. Based on this encoding method, we implement a convolutional neural network for handwritten image classification over encryption. For two matrices $A$ and $B$ to perform homomorphic multiplication, the main idea behind it, in a simple version, is to encrypt matrix $A$ and the transpose of matrix $B$ into two ciphertexts respectively. With additional operations, the homomorphic matrix multiplication can be calculated over encrypted matrices efficiently. For the convolution operation, we in advance span each convolution kernel to a matrix space of the same size as the input image so as to generate several ciphertexts, each of which is later used together with the ciphertext encrypting input images for calculating some of the final convolution results. We accumulate all these intermediate results and thus complete the convolution operation. In a public cloud with 40 vCPUs, our convolutional neural network implementation on the MNIST testing dataset takes $\sim$ 287 seconds to compute ten likelihoods of 32 encrypted images of size $28 \times 28$ simultaneously. The data owner only needs to upload one ciphertext ($\sim 19.8$ MB) encrypting these 32 images to the public cloud.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークがホモモルフィック暗号を用いて,プライバシ保存方式で予測を行うのに特に便利な,新しい行列符号化手法を提案する。 この符号化手法に基づいて,手書き画像分類のための畳み込みニューラルネットワークを実装した。 2つの行列に対して、同型乗法を実行するために$A$と$B$に対して、その背景にある主要なアイデアは、単純なバージョンで、行列$A$と、行列$B$を2つの暗号文に変換することである。 さらなる演算で、同型行列乗法は暗号化行列上で効率的に計算できる。 畳み込み処理では,各畳み込みカーネルを予め入力画像と同じ大きさの行列空間に分割し,複数の暗号文を生成する。 これらの中間結果を全て蓄積し、畳み込み操作を完了させる。 40のvCPUを持つパブリッククラウドでは、MNISTテストデータセット上の畳み込みニューラルネットワークの実装に$\sim$287秒を要し、32の暗号化画像サイズ228 \times 28$の10の確率を同時に計算します。 データ所有者は、これらの32の画像をパブリッククラウドに暗号化する1つの暗号テキスト($\sim 19.8$ MB)をアップロードするだけでよい。

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