論文の概要: Amalgam: A Framework for Obfuscated Neural Network Training on the Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03405v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 15:54:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 17:22:00.347856
• Title: Amalgam: A Framework for Obfuscated Neural Network Training on the Cloud
• Title（参考訳）: Amalgam: クラウド上の難読ニューラルネットワークトレーニングフレームワーク
• Authors: Sifat Ut Taki, Spyridon Mastorakis,
• Abstract要約: 独自のニューラルネットワーク(NN)モデルをクラウド上にプロプライエタリなデータセットでトレーニングすることは、モデルアーキテクチャとデータセットをクラウドサービスプロバイダに公開するリスクを伴う。 我々は,既存のクラウド環境において,NNモデルをプライバシ保護的にトレーニングするためのNN難読化フレームワークであるAmalgamを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0257616108612373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training a proprietary Neural Network (NN) model with a proprietary dataset on the cloud comes at the risk of exposing the model architecture and the dataset to the cloud service provider. To tackle this problem, in this paper, we present an NN obfuscation framework, called Amalgam, to train NN models in a privacy-preserving manner in existing cloud-based environments. Amalgam achieves that by augmenting NN models and the datasets to be used for training with well-calibrated noise to "hide" both the original model architectures and training datasets from the cloud. After training, Amalgam extracts the original models from the augmented models and returns them to users. Our evaluation results with different computer vision and natural language processing models and datasets demonstrate that Amalgam: (i) introduces modest overheads into the training process without impacting its correctness, and (ii) does not affect the model's accuracy.
• Abstract（参考訳）: 独自のニューラルネットワーク(NN)モデルをクラウド上にプロプライエタリなデータセットでトレーニングすることは、モデルアーキテクチャとデータセットをクラウドサービスプロバイダに公開するリスクを伴う。 本稿では,既存のクラウド環境において,NNモデルをプライバシ保護的にトレーニングするためのNN難読化フレームワークであるAmalgamを提案する。 Amalgamは、元のモデルアーキテクチャとクラウドからのトレーニングデータセットの両方を"隠蔽"するために、よく校正されたノイズでトレーニングするために使用されるNNモデルとデータセットを増設することで、実現している。 トレーニング後、Amalgamは拡張モデルからオリジナルのモデルを抽出し、ユーザに返却する。 異なるコンピュータビジョンと自然言語処理モデルとデータセットによる評価結果は、Amalgamが示す。 二 その正しさを損なうことなく、訓練工程に緩やかなオーバーヘッドを導入すること (ii)モデルの精度には影響しない。

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