論文の概要: Efficient Privacy-Preserving KAN Inference Using Homomorphic Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07751v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 04:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 17:51:48.898007
• Title: Efficient Privacy-Preserving KAN Inference Using Homomorphic Encryption
• Title（参考訳）: ホモモルフィック暗号を用いた効率的なプライバシ保存型感性推論
• Authors: Zhizheng Lai, Yufei Zhou, Peijia Zheng, Lin Chen,
• Abstract要約: ホモモルフィック暗号化(HE)は、ディープラーニングモデルのプライバシー保護推論を容易にする。 SiLUアクティベーション関数やB-スプライン関数などの非線形要素を組み込んだkanの複雑な構造は、既存のプライバシ保存推論技術が不十分である。 そこで我々は,kansに適した高精度かつ効率的なプライバシ保護型推論手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.0993556073886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recently proposed Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) offer enhanced interpretability and greater model expressiveness. However, KANs also present challenges related to privacy leakage during inference. Homomorphic encryption (HE) facilitates privacy-preserving inference for deep learning models, enabling resource-limited users to benefit from deep learning services while ensuring data security. Yet, the complex structure of KANs, incorporating nonlinear elements like the SiLU activation function and B-spline functions, renders existing privacy-preserving inference techniques inadequate. To address this issue, we propose an accurate and efficient privacy-preserving inference scheme tailored for KANs. Our approach introduces a task-specific polynomial approximation for the SiLU activation function, dynamically adjusting the approximation range to ensure high accuracy on real-world datasets. Additionally, we develop an efficient method for computing B-spline functions within the HE domain, leveraging techniques such as repeat packing, lazy combination, and comparison functions. We evaluate the effectiveness of our privacy-preserving KAN inference scheme on both symbolic formula evaluation and image classification. The experimental results show that our model achieves accuracy comparable to plaintext KANs across various datasets and outperforms plaintext MLPs. Additionally, on the CIFAR-10 dataset, our inference latency achieves over 7 times speedup compared to the naive method.
• Abstract（参考訳）: 最近提案されたコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)は、解釈可能性の向上とモデル表現性の向上を提供する。 しかし、Kans氏は推論中のプライバシー漏洩に関する課題も提示している。 ホモモルフィック暗号化(HE)は、ディープラーニングモデルのプライバシ保護推論を促進し、リソース制限されたユーザが、データセキュリティを確保しながらディープラーニングサービスのメリットを享受できるようにする。 しかし、SiLUアクティベーション関数やB-スプライン関数のような非線形要素を取り入れたkanの複雑な構造は、既存のプライバシ保存推論手法を不十分にしている。 この問題に対処するために,kan に適した正確かつ効率的なプライバシ保護型推論手法を提案する。 提案手法では,SiLUアクティベーション関数のタスク固有多項式近似を導入し,実世界のデータセット上で高い精度で近似範囲を動的に調整する。 さらに, HE領域内でのB-スプライン関数の効率的な計算法を開発し, 繰り返しパッキング, 遅延結合, 比較関数などの手法を活用する。 シンボル式評価と画像分類の両面において,プライバシ保存型kan推論方式の有効性を評価する。 実験結果から,本モデルは各種データセットのプレーンテキストkanに匹敵する精度を達成し,平文MLPよりも優れることがわかった。 さらに、CIFAR-10データセットでは、我々の推論遅延は、単純な手法に比べて7倍以上のスピードアップを達成する。

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