論文の概要: FOBNN: Fast Oblivious Binarized Neural Network Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03136v1
• Date: Mon, 6 May 2024 03:12:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-07 14:54:58.388047
• Title: FOBNN: Fast Oblivious Binarized Neural Network Inference
• Title（参考訳）: FOBNN: 高速なバイナリ化されたニューラルネットワーク推論
• Authors: Xin Chen, Zhili Chen, Benchang Dong, Shiwen Wei, Lin Chen, Daojing He,
• Abstract要約: 高速な双対型ニューラルネットワーク推論フレームワークであるFOBNNを開発した。 具体的には、二項化畳み込みニューラルネットワークをカスタマイズして、難解な推論を強化し、二項化畳み込みのための2つの高速アルゴリズムを設計し、制約されたコストで実験的にネットワーク構造を最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.587981899648419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The superior performance of deep learning has propelled the rise of Deep Learning as a Service, enabling users to transmit their private data to service providers for model execution and inference retrieval. Nevertheless, the primary concern remains safeguarding the confidentiality of sensitive user data while optimizing the efficiency of secure protocols. To address this, we develop a fast oblivious binarized neural network inference framework, FOBNN. Specifically, we customize binarized convolutional neural networks to enhance oblivious inference, design two fast algorithms for binarized convolutions, and optimize network structures experimentally under constrained costs. Initially, we meticulously analyze the range of intermediate values in binarized convolutions to minimize bit representation, resulting in the Bit Length Bounding (BLB) algorithm. Subsequently, leveraging the efficiency of bitwise operations in BLB, we further enhance performance by employing pure bitwise operations for each binary digit position, yielding the Layer-wise Bit Accumulation (LBA) algorithm. Theoretical analysis validates FOBNN's security and indicates up to $2 \times$ improvement in computational and communication costs compared to the state-of-the-art method. We demonstrates our framework's effectiveness in RNA function prediction within bioinformatics. Rigorous experimental assessments confirm that our oblivious inference solutions not only maintain but often exceed the original accuracy, surpassing prior efforts.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの優れたパフォーマンスは、ディープラーニング・アズ・ア・サービス(Deep Learning as a Service)の台頭を促し、ユーザがプライベートデータをサービスプロバイダに送信し、モデルの実行と推論の検索を可能にした。 それでも、主要な懸念事項は、セキュアなプロトコルの効率を最適化しながら、機密性の高いユーザデータの機密性を保護することである。 そこで我々は,高速な二項化ニューラルネットワーク推論フレームワークFOBNNを開発した。 具体的には、二項化畳み込みニューラルネットワークをカスタマイズして、難解な推論を強化し、二項化畳み込みのための2つの高速アルゴリズムを設計し、制約されたコストで実験的にネットワーク構造を最適化する。 まず,二項化畳み込みにおける中間値の範囲を慎重に解析してビット表現を最小化し,ビット長バウンディング(BLB)アルゴリズムを実現する。 その後、BLBにおけるビットワイズ演算の効率を活用し、各二進数位置に対して純粋ビットワイズ演算を用いることで性能をさらに向上し、Layer-wise Bit Accumulation (LBA)アルゴリズムを得る。 理論的解析は、FOBNNのセキュリティを検証し、最先端の手法と比較して計算と通信のコストが最大で$2 \timesであることを示している。 バイオインフォマティクスにおけるRNA機能予測における我々のフレームワークの有効性を実証する。 厳密な実験的評価により、我々の難解な推論ソリューションは維持されるだけでなく、しばしば元の精度を超え、以前の努力を上回ることが確認された。

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