論文の概要: Membership-Mappings for Practical Secure Distributed Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05765v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 12:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 18:25:16.289331
• Title: Membership-Mappings for Practical Secure Distributed Deep Learning
• Title（参考訳）: セキュアな分散ディープラーニングのためのメンバシップマッピング
• Authors: Mohit Kumar, Weiping Zhang, Lukas Fischer, and Bernhard Freudenthaler
• Abstract要約: ファジィ属性は、局所的な深部モデルに基づいて、大域的に収束し、頑健なメンバーシップ・マッピングによって誘導される。 提案手法は,分散学習シナリオにおけるプライバシ保護の一方で,正確で実用的でスケーラブルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7544905992452176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study leverages the data representation capability of fuzzy based membership-mappings for practical secure distributed deep learning using fully homomorphic encryption. The impracticality issue of secure machine (deep) learning with fully homomorphic encrypted data, arising from large computational overhead, is addressed via applying fuzzy attributes. Fuzzy attributes are induced by globally convergent and robust variational membership-mappings based local deep models. Fuzzy attributes combine the local deep models in a robust and flexible manner such that the global model can be evaluated homomorphically in an efficient manner using a boolean circuit composed of bootstrapped binary gates. The proposed method, while preserving privacy in a distributed learning scenario, remains accurate, practical, and scalable. The method is evaluated through numerous experiments including demonstrations through MNIST dataset and Freiburg Groceries Dataset. Further, a biomedical application related to mental stress detection on individuals is considered.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,完全準同型暗号を用いたセキュアな分散深層学習のために,ファジィベースメンバシップマップのデータ表現能力を活用する。 完全同型暗号化データを用いたセキュアマシン(ディープ)学習の非現実性問題は, ファジィ属性の適用により, 計算オーバーヘッドが大きいことに起因する。 ファジィ属性は、グローバルに収束し、ロバストなメンバーシップマップベースのローカルディープモデルによって引き起こされる。 ファジィ属性は局所的な深層モデルを堅牢で柔軟な方法で結合し、ブートストラップされたバイナリゲートからなるブール回路を用いて、グローバルモデルを効率的に準同型に評価できる。 提案手法は,分散学習シナリオにおいてプライバシを保ちながら,正確かつ実用的でスケーラブルなままである。 この方法はmnistデータセットとfreiburg groceriesデータセットによるデモンストレーションを含む多数の実験を通じて評価される。 さらに、個人に対する精神的ストレス検出に関する生体医学的応用を検討する。

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