論文の概要: Privacy-Preserving Deep Learning Using Deformable Operators for Secure Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05828v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 19:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 18:38:40.003325
• Title: Privacy-Preserving Deep Learning Using Deformable Operators for Secure Task Learning
• Title（参考訳）: 安全なタスク学習のための変形可能な演算子を用いたプライバシー保護深層学習
• Authors: Fabian Perez, Jhon Lopez, Henry Arguello,
• Abstract要約: 既存のプライバシー保護方法は、画像暗号化や知覚変換アプローチに依存している。 安全なタスク学習に変形可能な演算子の集合を用いる新しいプライバシ保存フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.187385349716518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the era of cloud computing and data-driven applications, it is crucial to protect sensitive information to maintain data privacy, ensuring truly reliable systems. As a result, preserving privacy in deep learning systems has become a critical concern. Existing methods for privacy preservation rely on image encryption or perceptual transformation approaches. However, they often suffer from reduced task performance and high computational costs. To address these challenges, we propose a novel Privacy-Preserving framework that uses a set of deformable operators for secure task learning. Our method involves shuffling pixels during the analog-to-digital conversion process to generate visually protected data. Those are then fed into a well-known network enhanced with deformable operators. Using our approach, users can achieve equivalent performance to original images without additional training using a secret key. Moreover, our method enables access control against unauthorized users. Experimental results demonstrate the efficacy of our approach, showcasing its potential in cloud-based scenarios and privacy-sensitive applications.
• Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングとデータ駆動アプリケーションの時代において、機密情報を保護し、データのプライバシを維持し、真に信頼できるシステムを保証することが不可欠である。 その結果,ディープラーニングシステムにおけるプライバシ保護が重要な問題となっている。 既存のプライバシー保護方法は、画像暗号化や知覚変換アプローチに依存している。 しかし、それらはしばしばタスク性能の低下と高い計算コストに悩まされる。 これらの課題に対処するために,変形可能な演算子の集合をセキュアなタスク学習に用いる新しいプライバシ保存フレームワークを提案する。 本手法では,アナログ・デジタル変換プロセス中に画素をシャッフルして視覚的に保護されたデータを生成する。 それらは、変形可能な演算子によって強化されたよく知られたネットワークにフィードされる。 提案手法を用いることで,秘密鍵を用いた追加トレーニングを行なわずに,オリジナル画像と同等のパフォーマンスを達成できる。 さらに,認証されていないユーザに対してアクセス制御を行う方法を提案する。 実験により,クラウドベースのシナリオやプライバシに敏感なアプリケーションにおいて,本手法の有効性が示された。

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