論文の概要: GuardML: Efficient Privacy-Preserving Machine Learning Services Through Hybrid Homomorphic Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14840v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 13:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 15:01:14.685957
• Title: GuardML: Efficient Privacy-Preserving Machine Learning Services Through Hybrid Homomorphic Encryption
• Title（参考訳）: GuardML: ハイブリッド同型暗号化による効率的なプライバシ保護機械学習サービス
• Authors: Eugene Frimpong, Khoa Nguyen, Mindaugas Budzys, Tanveer Khan, Antonis Michalas
• Abstract要約: プライバシ保存機械学習(PPML)メソッドは、機械学習モデルのプライバシとセキュリティを保護するために導入された。 現代の暗号方式であるHybrid Homomorphic Encryption (HHE)が最近登場した。 心電図データに基づく心疾患の分類のためのHHEベースのPPMLアプリケーションの開発と評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.611778281107039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) has emerged as one of data science's most transformative and influential domains. However, the widespread adoption of ML introduces privacy-related concerns owing to the increasing number of malicious attacks targeting ML models. To address these concerns, Privacy-Preserving Machine Learning (PPML) methods have been introduced to safeguard the privacy and security of ML models. One such approach is the use of Homomorphic Encryption (HE). However, the significant drawbacks and inefficiencies of traditional HE render it impractical for highly scalable scenarios. Fortunately, a modern cryptographic scheme, Hybrid Homomorphic Encryption (HHE), has recently emerged, combining the strengths of symmetric cryptography and HE to surmount these challenges. Our work seeks to introduce HHE to ML by designing a PPML scheme tailored for end devices. We leverage HHE as the fundamental building block to enable secure learning of classification outcomes over encrypted data, all while preserving the privacy of the input data and ML model. We demonstrate the real-world applicability of our construction by developing and evaluating an HHE-based PPML application for classifying heart disease based on sensitive ECG data. Notably, our evaluations revealed a slight reduction in accuracy compared to inference on plaintext data. Additionally, both the analyst and end devices experience minimal communication and computation costs, underscoring the practical viability of our approach. The successful integration of HHE into PPML provides a glimpse into a more secure and privacy-conscious future for machine learning on relatively constrained end devices.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、データサイエンスで最も革新的で影響力のある分野の1つである。 しかし、MLが広く採用されているため、MLモデルをターゲットにした悪意のある攻撃が増えているため、プライバシに関する懸念が生じている。 これらの懸念に対処するため、プライバシ保存機械学習(PPML)メソッドが導入され、MLモデルのプライバシとセキュリティを保護する。 そのようなアプローチの1つは、準同型暗号(he)の使用である。 しかしながら、従来のheの重大な欠点と非効率は、高度にスケーラブルなシナリオでは実用的ではない。 幸いなことに、現代的な暗号スキームであるhybrid homomorphic encryption (hhe)が最近登場し、対称暗号の強みとこれらの課題を克服した。 我々の研究は、エンドデバイスに適したPPMLスキームを設計し、HHEをMLに導入することを目指している。 我々はHHEを基本的なビルディングブロックとして活用し、入力データとMLモデルのプライバシを保ちながら、暗号化されたデータに対する分類結果のセキュアな学習を可能にする。 心電図データに基づく心疾患の分類のためのHHEベースのPPMLアプリケーションを開発・評価することで, 建設の現実的な適用性を実証する。 特に,本評価では,平文データの推測に比べて精度がわずかに低下した。 さらに、アナリストとエンドデバイスの両方が最小限の通信と計算コストを経験し、我々のアプローチの実用性を強調している。 HHEをPPMLに統合することで、比較的制約のあるエンドデバイス上でのマシンラーニングにおいて、よりセキュアでプライバシを重視した未来を垣間見ることができます。

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