論文の概要: SoK: Machine Learning with Confidential Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10134v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 08:23:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:33:18.520108
• Title: SoK: Machine Learning with Confidential Computing
• Title（参考訳）: SoK: 信頼性コンピューティングによる機械学習
• Authors: Fan Mo, Zahra Tarkhani, Hamed Haddadi
• Abstract要約: 機械学習(ML)におけるプライバシとセキュリティの課題は、対処すべき重要なトピックになっている。 本稿では,機密計算支援MLセキュリティとプライバシ技術に関する知見を体系化する。 我々は、基盤となるプライバシー定義、分割されたML実行、ML専用のTEE設計、TEE対応ML、ML完全パイプライン保証など、将来的な作業について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.457279006229211
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Privacy and security challenges in Machine Learning (ML) have become a critical topic to address, along with ML's pervasive development and the recent demonstration of large attack surfaces. As a mature system-oriented approach, confidential computing has been increasingly utilized in both academia and industry to improve privacy and security in various ML scenarios. In this paper, we systematize the findings on confidential computing-assisted ML security and privacy techniques for providing i) confidentiality guarantees and ii) integrity assurances. We further identify key challenges and provide dedicated analyses of the limitations in existing Trusted Execution Environment (TEE) systems for ML use cases. We discuss prospective works, including grounded privacy definitions, partitioned ML executions, dedicated TEE designs for ML, TEE-aware ML, and ML full pipeline guarantee. These potential solutions can help achieve a much strong TEE-enabled ML for privacy guarantees without introducing computation and system costs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)におけるプライバシとセキュリティの課題は、MLの広範な開発と、最近の大規模な攻撃面のデモとともに、対処すべき重要なトピックとなっている。 成熟したシステム指向のアプローチとして、機密コンピューティングは、さまざまなMLシナリオのプライバシとセキュリティを改善するために、学術と産業の両方でますます活用されている。 本稿では,機密コンピューティング支援mlセキュリティとプライバシ技術に関する知見を体系化する。 一 秘密の保証及び保証 ii) 整合性保証。 さらに重要な課題を特定し、MLのユースケースに対する既存のTrusted Execution Environment(TEE)システムにおける制約を専門的に分析する。 我々は、基盤となるプライバシー定義、分割されたML実行、ML専用のTEE設計、TEE対応ML、ML完全パイプライン保証など、将来的な作業について議論する。 これらの潜在的なソリューションは、計算とシステムコストを導入することなく、プライバシー保証のための非常に強力なTEE対応MLを実現するのに役立つ。

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