Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Preserving Diffusion Model Using Homomorphic Encryption

論文の概要: Privacy-Preserving Diffusion Model Using Homomorphic Encryption

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05794v2
Date: Thu, 2 May 2024 03:46:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 21:31:27.652830
Title: Privacy-Preserving Diffusion Model Using Homomorphic Encryption
Title（参考訳）: 均一暗号を用いたプライバシー保護拡散モデル
Authors: Yaojian Chen, Qiben Yan,
Abstract要約: HE拡散(HE-Diffusion)と呼ばれる同相暗号を利用したプライバシー保護型安定拡散フレームワークを提案する。本稿では,効率的な部分的画像暗号化を実現するための新しいミン歪み法を提案する。 HEベースのプライバシ保存型安定拡散推論の実装に成功した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.282062491549009
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce a privacy-preserving stable diffusion framework leveraging homomorphic encryption, called HE-Diffusion, which primarily focuses on protecting the denoising phase of the diffusion process. HE-Diffusion is a tailored encryption framework specifically designed to align with the unique architecture of stable diffusion, ensuring both privacy and functionality. To address the inherent computational challenges, we propose a novel min-distortion method that enables efficient partial image encryption, significantly reducing the overhead without compromising the model's output quality. Furthermore, we adopt a sparse tensor representation to expedite computational operations, enhancing the overall efficiency of the privacy-preserving diffusion process. We successfully implement HE-based privacy-preserving stable diffusion inference. The experimental results show that HE-Diffusion achieves 500 times speedup compared with the baseline method, and reduces time cost of the homomorphically encrypted inference to the minute level. Both the performance and accuracy of the HE-Diffusion are on par with the plaintext counterpart. Our approach marks a significant step towards integrating advanced cryptographic techniques with state-of-the-art generative models, paving the way for privacy-preserving and efficient image generation in critical applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では, HE拡散法(HE-Diffusion) と呼ばれる, 拡散過程のデノナイズフェーズの保護を主眼とした同相暗号を利用した, プライバシ保護型安定拡散フレームワークを提案する。 HE-Diffusionは、プライバシと機能の両方を確実にする、安定した拡散のユニークなアーキテクチャに合わせて設計された、カスタマイズされた暗号化フレームワークである。そこで本研究では,提案手法を用いて,効率的な部分的画像暗号化を実現し,出力品質を損なうことなくオーバヘッドを大幅に低減する手法を提案する。さらに、スパーステンソル表現を用いて計算処理を高速化し、プライバシ保存拡散プロセスの全体的な効率を向上させる。 HEベースのプライバシ保存型安定拡散推論の実装に成功した。実験の結果,HE-Diffusionはベースライン法と比較して500倍の高速化を実現し,同型暗号化推論の時間コストを極小レベルまで低減することがわかった。 HE-Diffusionの性能と精度は、平文と同等である。弊社のアプローチは、高度な暗号技術と最先端の生成モデルを統合するための重要なステップであり、重要なアプリケーションにおけるプライバシー保護と効率的な画像生成の道を開く。

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