論文の概要: Orion: A Fully Homomorphic Encryption Framework for Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03470v3
• Date: Wed, 12 Feb 2025 20:06:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:43:51.522983
• Title: Orion: A Fully Homomorphic Encryption Framework for Deep Learning
• Title（参考訳）: Orion: ディープラーニングのための完全同型暗号化フレームワーク
• Authors: Austin Ebel, Karthik Garimella, Brandon Reagen,
• Abstract要約: 完全同型暗号化(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことで、プライバシーとセキュリティを大幅に改善する可能性がある。 FHEでセキュアな神経推論を大規模に展開する上で直面する大きな課題のひとつは、これらのネットワークをFHEプリミティブに効果的にマッピングすることだ。 本稿では、FHEを用いたプライベートニューラルネットワークのための完全に自動化されたフレームワークであるOrionを用いて、これらの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0088450191132394
• License:
• Abstract: Fully Homomorphic Encryption (FHE) has the potential to substantially improve privacy and security by enabling computation directly on encrypted data. This is especially true with deep learning, as today, many popular user services are powered by neural networks in the cloud. Beyond its well-known high computational costs, one of the major challenges facing wide-scale deployment of FHE-secured neural inference is effectively mapping these networks to FHE primitives. FHE poses many programming challenges including packing large vectors, managing accumulated noise, and translating arbitrary and general-purpose programs to the limited instruction set provided by FHE. These challenges make building large FHE neural networks intractable using the tools available today. In this paper we address these challenges with Orion, a fully-automated framework for private neural inference using FHE. Orion accepts deep neural networks written in PyTorch and translates them into efficient FHE programs. We achieve this by proposing a novel single-shot multiplexed packing strategy for arbitrary convolutions and through a new, efficient technique to automate bootstrap placement and scale management. We evaluate Orion on common benchmarks used by the FHE deep learning community and outperform state-of-the-art by 2.38x on ResNet-20, the largest network they report. Orion's techniques enable processing much deeper and larger networks. We demonstrate this by evaluating ResNet-50 on ImageNet and present the first high-resolution FHE object detection experiments using a YOLO-v1 model with 139 million parameters. Orion is open-source for all to use at: https://github.com/baahl-nyu/orion
• Abstract（参考訳）: 完全同型暗号化(FHE)は、暗号化されたデータ上で直接計算を行うことで、プライバシーとセキュリティを大幅に改善する可能性がある。 これは特にディープラーニングにおいて当てはまり、今日では多くの人気のあるユーザサービスは、クラウド内のニューラルネットワークを利用している。 そのよく知られた高い計算コスト以外にも、FHEにセキュアな神経推論を大規模に展開する上で直面する大きな課題の1つは、これらのネットワークをFHEプリミティブに効果的にマッピングすることである。 FHEは、大きなベクトルのパッケージ化、蓄積されたノイズの管理、任意の汎用プログラムをFHEが提供する限られた命令セットに翻訳するなど、多くのプログラミング上の課題を提起する。 これらの課題は、現在利用可能なツールを使用して、大きなFHEニューラルネットワークを構築することを可能にします。 本稿では、FHEを用いたプライベートニューラルネットワークのための完全に自動化されたフレームワークであるOrionを用いて、これらの課題に対処する。 Orionは、PyTorchで記述されたディープニューラルネットワークを受け入れ、それらを効率的なFHEプログラムに変換する。 我々は、任意の畳み込みのための新しい単一ショット多重パッキング戦略を提案し、ブートストラップ配置とスケール管理を自動化するための新しい効率的手法によって実現した。 我々は、FHEのディープラーニングコミュニティが使用する一般的なベンチマークでOrionを評価し、彼らが報告した最大のネットワークであるResNet-20の2.38倍の最先端性能を実現した。 Orionの技術により、より深いネットワークを処理できる。 我々は、ImageNet上でResNet-50を評価し、1億1900万のパラメータを持つYOLO-v1モデルを用いて、最初の高分解能FHEオブジェクト検出実験を示す。 https://github.com/baahl-nyu/orion

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