論文の概要: A Novel Access Control and Privacy-Enhancing Approach for Models in Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03847v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 11:37:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:58.497345
• Title: A Novel Access Control and Privacy-Enhancing Approach for Models in Edge Computing
• Title（参考訳）: エッジコンピューティングにおける新しいアクセス制御とプライバシ・エンハンシングアプローチ
• Authors: Peihao Li,
• Abstract要約: 本稿では,エッジコンピューティング環境に適した新しいモデルアクセス制御手法を提案する。 この方法は、画像スタイルをライセンス機構として利用し、モデルの運用フレームワークにスタイル認識を組み込む。 エッジモデルに入力データを制限することにより、攻撃者がモデルへの不正アクセスを阻止するだけでなく、端末デバイス上のデータのプライバシーも強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26107298043931193
• License:
• Abstract: With the widespread adoption of edge computing technologies and the increasing prevalence of deep learning models in these environments, the security risks and privacy threats to models and data have grown more acute. Attackers can exploit various techniques to illegally obtain models or misuse data, leading to serious issues such as intellectual property infringement and privacy breaches. Existing model access control technologies primarily rely on traditional encryption and authentication methods; however, these approaches exhibit significant limitations in terms of flexibility and adaptability in dynamic environments. Although there have been advancements in model watermarking techniques for marking model ownership, they remain limited in their ability to proactively protect intellectual property and prevent unauthorized access. To address these challenges, we propose a novel model access control method tailored for edge computing environments. This method leverages image style as a licensing mechanism, embedding style recognition into the model's operational framework to enable intrinsic access control. Consequently, models deployed on edge platforms are designed to correctly infer only on license data with specific style, rendering them ineffective on any other data. By restricting the input data to the edge model, this approach not only prevents attackers from gaining unauthorized access to the model but also enhances the privacy of data on terminal devices. We conducted extensive experiments on benchmark datasets, including MNIST, CIFAR-10, and FACESCRUB, and the results demonstrate that our method effectively prevents unauthorized access to the model while maintaining accuracy. Additionally, the model shows strong resistance against attacks such as forged licenses and fine-tuning. These results underscore the method's usability, security, and robustness.
• Abstract（参考訳）: エッジコンピューティング技術の普及と、これらの環境におけるディープラーニングモデルの普及により、モデルやデータに対するセキュリティリスクとプライバシの脅威は、ますます深刻になっている。 攻撃者は、さまざまなテクニックを利用して、違法にモデルを取得し、データを誤用し、知的財産権侵害やプライバシー侵害などの深刻な問題を引き起こす。 既存のモデルアクセス制御技術は主に従来の暗号化と認証方式に依存しているが、これらの手法は動的環境における柔軟性と適応性の点で大きな限界を示す。 モデル所有権のマーク付けのためのモデル透かし技術は進歩してきたが、知的財産を積極的に保護し、不正アクセスを防ぐ能力は依然として限られている。 これらの課題に対処するために,エッジコンピューティング環境に適したモデルアクセス制御手法を提案する。 この方法は、画像スタイルをライセンス機構として利用し、モデルの運用フレームワークにスタイル認識を埋め込み、固有のアクセス制御を可能にする。 結果として、エッジプラットフォームにデプロイされたモデルは、特定のスタイルでライセンスデータのみを正しく推論するように設計され、他のデータでは効果がない。 エッジモデルに入力データを制限することにより、攻撃者がモデルへの不正アクセスを阻止するだけでなく、端末デバイス上のデータのプライバシーも強化する。 我々は,MNIST, CIFAR-10, FACESCRUBなどのベンチマークデータセットに対する広範な実験を行い, 精度を維持しながら, モデルへの不正アクセスを効果的に防止できることを実証した。 さらに、このモデルは、鍛造されたライセンスや微調整のような攻撃に対して強い抵抗を示す。 これらの結果は、メソッドのユーザビリティ、セキュリティ、堅牢性を強調します。

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