論文の概要: CECILIA: Comprehensive Secure Machine Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03023v4
• Date: Wed, 16 Oct 2024 15:02:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:00.056701
• Title: CECILIA: Comprehensive Secure Machine Learning Framework
• Title（参考訳）: CECILIA: 総合的なセキュア機械学習フレームワーク
• Authors: Ali Burak Ünal, Nico Pfeifer, Mete Akgün,
• Abstract要約: 複雑な操作をプライベートに行えるPPビルディングブロックを提供するセキュアな3パーティフレームワークであるCECILIAを提案する。 CECILIAには2つの新しい方法があり、これは秘密のグラム行列の逆二乗根と秘密の値のパワーに引き上げられた公的な基底の正確な指数関数である。 このフレームワークは、他のMLアルゴリズムと、さらなる計算をプライベートに計算可能にすることを約束している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.949446809950691
• License:
• Abstract: Since ML algorithms have proven their success in many different applications, there is also a big interest in privacy preserving (PP) ML methods for building models on sensitive data. Moreover, the increase in the number of data sources and the high computational power required by those algorithms force individuals to outsource the training and/or the inference of a ML model to the clouds providing such services. To address this, we propose a secure 3-party computation framework, CECILIA, offering PP building blocks to enable complex operations privately. In addition to the adapted and common operations like addition and multiplication, it offers multiplexer, most significant bit and modulus conversion. The first two are novel in terms of methodology and the last one is novel in terms of both functionality and methodology. CECILIA also has two complex novel methods, which are the exact exponential of a public base raised to the power of a secret value and the inverse square root of a secret Gram matrix. We use CECILIA to realize the private inference on pre-trained RKNs, which require more complex operations than most other DNNs, on the structural classification of proteins as the first study ever accomplishing the PP inference on RKNs. In addition to the successful private computation of basic building blocks, the results demonstrate that we perform the exact and fully private exponential computation, which is done by approximation in the literature so far. Moreover, they also show that we compute the exact inverse square root of a secret Gram matrix up to a certain privacy level, which has not been addressed in the literature at all. We also analyze the scalability of CECILIA to various settings on a synthetic dataset. The framework shows a great promise to make other ML algorithms as well as further computations privately computable by the building blocks of the framework.
• Abstract（参考訳）: MLアルゴリズムは多くの異なるアプリケーションで成功を証明しているため、機密データ上にモデルを構築するためのプライバシ保護(PP)MLメソッドにも大きな関心がある。 さらに、これらのアルゴリズムが必要とするデータソースの数の増加と高い計算能力により、個人は機械学習モデルのトレーニングおよび/または推論を、そのようなサービスを提供するクラウドにアウトソースせざるを得なくなる。 そこで我々は,複雑な操作をプライベートに行えるPPビルディングブロックを提供するセキュアな3要素計算フレームワークであるCECILIAを提案する。 加算や乗算のような適応的で一般的な操作に加えて、多重化、最も重要なビット、およびモジュラー変換を提供する。 最初の2つは方法論に関して斬新であり、最後の1つは機能と方法論の両方に関して斬新である。 CECILIAはまた、2つの複雑な新しい方法を持ち、これは秘密のグラム行列の秘密の値と逆の平方根の力に引き上げられた公開基底の正確な指数関数である。 我々はCECILIAを用いて、他のほとんどのDNNよりも複雑な操作を必要とする事前訓練されたRKNに対するプライベート推論を実現し、RKNに対するPP推論を初めて達成した研究としてタンパク質の構造分類を行った。 基本構成ブロックのプライベートな計算が成功したことに加えて、これまでの文献で近似された完全かつ完全なプライベートな指数計算を行うことが実証された。 さらに、秘密のグラム行列の正逆平方根を特定のプライバシーレベルまで計算することを示したが、これは文献では触れられていない。 また、CECILIAのスケーラビリティを合成データセット上で様々な設定に解析する。 このフレームワークは、他のMLアルゴリズムと、フレームワークのビルディングブロックによってプライベートに計算可能なさらなる計算を可能にすることを約束している。

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