Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fides: A Generative Framework for Result Validation of Outsourced Machine Learning Workloads via TEE

論文の概要: Fides: A Generative Framework for Result Validation of Outsourced Machine Learning Workloads via TEE

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00083v1
Date: Fri, 31 Mar 2023 19:17:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-04 19:47:16.271681
Title: Fides: A Generative Framework for Result Validation of Outsourced Machine Learning Workloads via TEE
Title（参考訳）: Fides: TEEによるアウトソース機械学習ワークロードの結果検証のための生成フレームワーク
Authors: Abhinav Kumar, Miguel A. Guirao Aguilera, Reza Tourani, Satyajayant Misra
Abstract要約: 自動運転など一部のアプリケーションでは、アウトソースされたMLワークロードの整合性検証はより重要であり、あまり注目を集めていない。我々は、アウトソースされたMLワークロードのリアルタイム検証のための新しいフレームワークであるFidesを提案する。 Fidesは、空間と計算効率の検証モデルとして、動的に蒸留および微粒化を行う、新規で効率的な蒸留技術であるGreedy Distillation Transfer Learningを特徴としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.652025377070052
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The growing popularity of Machine Learning (ML) has led to its deployment in various sensitive domains, which has resulted in significant research focused on ML security and privacy. However, in some applications, such as autonomous driving, integrity verification of the outsourced ML workload is more critical-a facet that has not received much attention. Existing solutions, such as multi-party computation and proof-based systems, impose significant computation overhead, which makes them unfit for real-time applications. We propose Fides, a novel framework for real-time validation of outsourced ML workloads. Fides features a novel and efficient distillation technique-Greedy Distillation Transfer Learning-that dynamically distills and fine-tunes a space and compute-efficient verification model for verifying the corresponding service model while running inside a trusted execution environment. Fides features a client-side attack detection model that uses statistical analysis and divergence measurements to identify, with a high likelihood, if the service model is under attack. Fides also offers a re-classification functionality that predicts the original class whenever an attack is identified. We devised a generative adversarial network framework for training the attack detection and re-classification models. The extensive evaluation shows that Fides achieves an accuracy of up to 98% for attack detection and 94% for re-classification.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の人気が高まり、さまざまなセンシティブなドメインにデプロイされるようになり、MLのセキュリティとプライバシを重視した大きな研究がもたらされた。しかし、自動運転など一部のアプリケーションでは、アウトソースされたMLワークロードの整合性検証はより重要であり、あまり注目を集めていない。マルチパーティ計算や証明ベースシステムといった既存のソリューションは、計算オーバーヘッドがかなり大きいため、リアルタイムアプリケーションには適さない。我々は、アウトソースされたMLワークロードのリアルタイム検証のための新しいフレームワークであるFidesを提案する。信頼された実行環境内で実行しながら、対応するサービスモデルを検証するための空間と計算効率の検証モデルを動的に蒸留し、微調整する。 fideは、統計分析と分岐測定を使用して、サービスモデルが攻撃されている場合に高い確率で識別するクライアント側の攻撃検出モデルを備えている。 Fidesはまた、攻撃が特定されるたびに元のクラスを予測する再分類機能を提供する。攻撃検出と再分類モデルの訓練のための生成的逆ネットワークフレームワークを考案した。広範な評価の結果,fideは攻撃検出で最大98%,再分類で94%の精度を達成した。

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