Fugu-MT 論文翻訳(概要): SLIP: Securing LLMs IP Using Weights Decomposition

論文の概要: SLIP: Securing LLMs IP Using Weights Decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10886v2
Date: Thu, 1 Aug 2024 20:34:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-05 15:50:45.721029
Title: SLIP: Securing LLMs IP Using Weights Decomposition
Title（参考訳）: SLIP:重み分解を用いたLLMIPのセキュア化
Authors: Yehonathan Refael, Adam Hakim, Lev Greenberg, Tal Aviv, Satya Lokam, Ben Fishman, Shachar Seidman,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、アカデミックと産業の両方で広く採用されている。これらのモデルが成長するにつれて、彼らは価値ある知的財産権(IP)となり、所有者による巨額の投資を反映している。エッジ上のモデルのIPを保護する現在の方法は、実用性、精度の低下、要求に対する適合性の制限がある。我々は,エッジデデプロイされたモデルを盗難から保護するために,SLIPという新しいハイブリッド推論アルゴリズムを導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have recently seen widespread adoption, in both academia and industry. As these models grow, they become valuable intellectual property (IP), reflecting enormous investments by their owners. Moreover, the high cost of cloud-based deployment has driven interest towards deployment to edge devices, yet this risks exposing valuable parameters to theft and unauthorized use. Current methods to protect models' IP on the edge have limitations in terms of practicality, loss in accuracy, or suitability to requirements. In this paper, we introduce a novel hybrid inference algorithm, named SLIP, designed to protect edge-deployed models from theft. SLIP is the first hybrid protocol that is both practical for real-world applications and provably secure, while having zero accuracy degradation and minimal impact on latency. It involves partitioning the model between two computing resources, one secure but expensive, and another cost-effective but vulnerable. This is achieved through matrix decomposition, ensuring that the secure resource retains a maximally sensitive portion of the model's IP while performing a minimal amount of computations, and vice versa for the vulnerable resource. Importantly, the protocol includes security guarantees that prevent attackers from exploiting the partition to infer the secured information. Finally, we present experimental results that show the robustness and effectiveness of our method, positioning it as a compelling solution for protecting LLMs.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、アカデミックと産業の両方で広く採用されている。これらのモデルが成長するにつれて、彼らは価値ある知的財産権(IP)となり、所有者による巨額の投資を反映している。さらに、クラウドベースのデプロイメントのコストが高いことから、エッジデバイスへのデプロイメントへの関心が高まっている。エッジ上のモデルのIPを保護する現在の方法は、実用性、精度の低下、要求に対する適合性の制限がある。本稿では,エッジデデプロイされたモデルを盗難から保護するために,SLIPという新しいハイブリッド推論アルゴリズムを提案する。 SLIPは、現実のアプリケーションには実用的であり、信頼性の低下やレイテンシへの影響を最小限に抑えながら、確実にセキュアな最初のハイブリッドプロトコルである。モデルは2つのコンピューティングリソース間で分割され、1つは安全だが高価で、もう1つはコスト効率が良いが脆弱性がある。これは行列分解によって達成され、セキュアなリソースが最小の計算量を実行しながら、モデルのIPの最大機密部分を保持することを保証する。重要なことに、このプロトコルには、攻撃者が機密情報を推測するためにパーティションを悪用することを防ぐセキュリティ保証が含まれている。最後に,本手法のロバスト性と有効性を示す実験結果について述べる。

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