論文の概要: Split Ways: Privacy-Preserving Training of Encrypted Data Using Split Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08778v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 19:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 16:33:15.300167
• Title: Split Ways: Privacy-Preserving Training of Encrypted Data Using Split Learning
• Title（参考訳）: Split Ways: 分割学習を用いた暗号化データのプライバシ保護トレーニング
• Authors: Tanveer Khan, Khoa Nguyen, Antonis Michalas
• Abstract要約: Split Learning(SL)は、参加者がクライアントが生データを共有せずに機械学習モデルをトレーニングできる、新たなコラボレーティブ学習技術である。 以前の研究は、アクティベーションマップの再構築がクライアントデータのプライバシー漏洩につながることを示した。 本稿では,U字型SLをベースとしたプロトコルを構築し,同義的に暗号化されたデータを操作することにより,従来の作業を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.916134299626706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Split Learning (SL) is a new collaborative learning technique that allows participants, e.g. a client and a server, to train machine learning models without the client sharing raw data. In this setting, the client initially applies its part of the machine learning model on the raw data to generate activation maps and then sends them to the server to continue the training process. Previous works in the field demonstrated that reconstructing activation maps could result in privacy leakage of client data. In addition to that, existing mitigation techniques that overcome the privacy leakage of SL prove to be significantly worse in terms of accuracy. In this paper, we improve upon previous works by constructing a protocol based on U-shaped SL that can operate on homomorphically encrypted data. More precisely, in our approach, the client applies Homomorphic Encryption (HE) on the activation maps before sending them to the server, thus protecting user privacy. This is an important improvement that reduces privacy leakage in comparison to other SL-based works. Finally, our results show that, with the optimum set of parameters, training with HE data in the U-shaped SL setting only reduces accuracy by 2.65% compared to training on plaintext. In addition, raw training data privacy is preserved.
• Abstract（参考訳）: Split Learning(SL)は、クライアントとサーバなどの参加者が、クライアントが生データを共有せずに機械学習モデルをトレーニングできるようにする、新たなコラボレーション学習技術である。 この設定では、クライアントは最初、生データに機械学習モデルの一部を適用してアクティベーションマップを生成し、その後、トレーニングプロセスを続けるためにサーバに送信する。 この分野の以前の研究は、アクティベーションマップの再構築がクライアントデータのプライバシリークを引き起こすことを実証した。 それに加えて、SLのプライバシー漏洩を克服する既存の緩和技術は、精度の点で著しく悪化している。 本稿では,準同型暗号化されたデータ上で動作可能なu字型slに基づくプロトコルを構築することにより,これまでの作業を改善する。 より正確には、我々のアプローチでは、クライアントは、サーバに送信する前にアクティベーションマップにホモモルフィック暗号化(HE)を適用します。 これは、他のSLベースの作業と比べてプライバシーの漏洩を減らす重要な改善である。 最後に, パラメータの最適セットを用いて, U字型SLにおけるHEデータを用いたトレーニングは, 平文でのトレーニングに比べて2.65%の精度しか低下しないことを示した。 さらに、生のトレーニングデータプライバシが保存される。

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