論文の概要: Bicoptor 2.0: Addressing Challenges in Probabilistic Truncation for Enhanced Privacy-Preserving Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04909v2
• Date: Wed, 6 Mar 2024 13:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-17 17:20:31.153749
• Title: Bicoptor 2.0: Addressing Challenges in Probabilistic Truncation for Enhanced Privacy-Preserving Machine Learning
• Title（参考訳）: Bicoptor 2.0:プライバシ保護機械学習の強化に向けた確率的トランザクションの課題に対処する
• Authors: Lijing Zhou, Qingrui Song, Su Zhang, Ziyu Wang, Xianggui Wang, Yong Li,
• Abstract要約: 本稿では,既存のPPML作業における確率的トランケーションプロトコルの問題の解析と解決策の提案に焦点をあてる。 精度の面では、既存の作品のいくつかで推奨される精度の選択が誤りであることを明らかにする。 本稿では,今後の課題に対する解法と精度選択ガイドラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.733212399517445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper primarily focuses on analyzing the problems and proposing solutions for the probabilistic truncation protocol in existing PPML works from the perspectives of accuracy and efficiency. In terms of accuracy, we reveal that precision selections recommended in some of the existing works are incorrect. We conduct a thorough analysis of their open-source code and find that their errors were mainly due to simplified implementation, more specifically, fixed numbers are used instead of random numbers in probabilistic truncation protocols. Based on this, we provide a detailed theoretical analysis to validate our views. We propose a solution and a precision selection guideline for future works. Regarding efficiency, we identify limitations in the state-of-the-art comparison protocol, Bicoptor's (S\&P 2023) DReLU protocol, which relies on the probabilistic truncation protocol and is heavily constrained by the security parameter to avoid errors, significantly impacting the protocol's performance. To address these challenges, we introduce the first non-interactive deterministic truncation protocol, replacing the original probabilistic truncation protocol. Additionally, we design a non-interactive modulo switch protocol to enhance the protocol's security. Finally, we provide a guideline to reduce computational and communication overhead by using only a portion of the bits of the input, i.e., the key bits, for DReLU operations based on different model parameters. With the help of key bits, the performance of our DReLU protocol is further improved. We evaluate the performance of our protocols on three GPU servers, and achieve a 10x improvement in DReLU protocol, and a 6x improvement in the ReLU protocol over the state-of-the-art work Piranha-Falcon (USENIX Sec 22). Overall, the performance of our end-to-end (E2E) privacy-preserving machine learning (PPML) inference is improved by 3-4 times.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存のPPMLにおける確率的トランケーションプロトコルの問題点を,精度と効率の観点から分析し,その解決策を提案する。 精度の面では、既存の作品のいくつかで推奨される精度の選択が誤りであることを明らかにする。 我々は,オープンソースコードの徹底的な解析を行い,その誤りは主に実装の単純化によるものであり,より具体的には確率的トランケーションプロトコルにおける乱数の代わりに固定数を用いる。 これに基づいて、我々の見解を検証するための詳細な理論的分析を行う。 本稿では,今後の課題に対する解法と精度選択ガイドラインを提案する。 効率に関しては,確率的トランケーションプロトコルに依存するBicoptor (S\&P 2023) DReLUプロトコルの限界を特定し,エラーを回避するためにセキュリティパラメータに強く制約されているため,プロトコルの性能に大きな影響を及ぼす。 これらの課題に対処するために、最初の非対話的決定論的トランケーションプロトコルを導入し、元の確率的トランケーションプロトコルを置き換える。 さらに,プロトコルのセキュリティを高めるために,非対話型モジュロスイッチプロトコルを設計する。 最後に、異なるモデルパラメータに基づくDReLU演算に対して、入力のビットの一部、すなわちキービットのみを使用することで、計算および通信オーバーヘッドを低減するためのガイドラインを提供する。 キービットの助けを借りて、我々のDRELUプロトコルの性能をさらに改善した。 我々は3つのGPUサーバ上でのプロトコルの性能を評価し、DRELUプロトコルの10倍の改善と、最先端のPiraha-Falcon(USENIX Sec 22)に対するReLUプロトコルの6倍の改善を実現した。 全体として、エンドツーエンド(E2E)のプライバシ保護機械学習(PPML)推論の性能は3～4倍改善されている。

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