論文の概要: Integrating Homomorphic Encryption and Trusted Execution Technology for Autonomous and Confidential Model Refining in Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00963v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 06:31:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 13:50:45.921336
• Title: Integrating Homomorphic Encryption and Trusted Execution Technology for Autonomous and Confidential Model Refining in Cloud
• Title（参考訳）: クラウドにおける自律的・信頼的モデル精錬のための同型暗号化と信頼された実行技術の統合
• Authors: Pinglan Liu and Wensheng Zhang
• Abstract要約: 同型暗号化と信頼性の高い実行環境技術は、自律的な計算の機密性を保護することができる。 モデル精錬方式の設計にこれらの2つの手法を統合することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.21388107490327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the popularity of cloud computing and machine learning, it has been a trend to outsource machine learning processes (including model training and model-based inference) to cloud. By the outsourcing, other than utilizing the extensive and scalable resource offered by the cloud service provider, it will also be attractive to users if the cloud servers can manage the machine learning processes autonomously on behalf of the users. Such a feature will be especially salient when the machine learning is expected to be a long-term continuous process and the users are not always available to participate. Due to security and privacy concerns, it is also desired that the autonomous learning preserves the confidentiality of users' data and models involved. Hence, in this paper, we aim to design a scheme that enables autonomous and confidential model refining in cloud. Homomorphic encryption and trusted execution environment technology can protect confidentiality for autonomous computation, but each of them has their limitations respectively and they are complementary to each other. Therefore, we further propose to integrate these two techniques in the design of the model refining scheme. Through implementation and experiments, we evaluate the feasibility of our proposed scheme. The results indicate that, with our proposed scheme the cloud server can autonomously refine an encrypted model with newly provided encrypted training data to continuously improve its accuracy. Though the efficiency is still significantly lower than the baseline scheme that refines plaintext-model with plaintext-data, we expect that it can be improved by fully utilizing the higher level of parallelism and the computational power of GPU at the cloud server.
• Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングと機械学習の人気により、機械学習プロセス(モデルトレーニングやモデルベース推論を含む)をクラウドにアウトソースするトレンドになっている。 アウトソーシングによって、クラウドサービスプロバイダが提供する広範囲でスケーラブルなリソースを活用する以外に、クラウドサーバがユーザに代わって機械学習プロセスを自律的に管理できれば、ユーザにとっても魅力的なものになるでしょう。 このような機能は、機械学習が長期的な継続的プロセスであり、ユーザが常に参加できるとは限らない場合に特に有益である。 セキュリティとプライバシの懸念から、自律学習はユーザのデータや関連するモデルの機密性を保っていることも望まれる。 そこで本稿では,クラウド上での自律的かつ機密性の高いモデル精錬を可能にするスキームを設計することを目的としている。 同型暗号化と信頼性の高い実行環境技術は、自律的な計算の機密性を保護することができるが、それぞれに制限があり、互いに補完的である。 そこで本研究では,これら2つの手法をモデル精錬方式の設計に組み入れることを提案する。 実装と実験を通じて,提案手法の有効性を評価した。 提案手法により,クラウドサーバは,新たな暗号化トレーニングデータによる暗号化モデルを自律的に洗練し,その精度を継続的に向上させることができる。 この効率性は、平文データで平文モデルを洗練するベースライン方式よりも依然として著しく低いが、高レベルの並列処理とクラウドサーバにおけるGPUの計算パワーを十分に活用することにより、改善が期待できる。

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