論文の概要: NET-SA: An Efficient Secure Aggregation Architecture Based on In-Network Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01187v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 10:27:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:13:25.748269
• Title: NET-SA: An Efficient Secure Aggregation Architecture Based on In-Network Computing
• Title（参考訳）: NET-SA:ネットワーク内コンピューティングに基づく効率的なセキュアアグリゲーションアーキテクチャ
• Authors: Qingqing Ren, Wen Wang, Shuyong Zhu, Zhiyuan Wu, Yujun Zhang,
• Abstract要約: NET-SAは機械学習のための効率的なセキュアアグリゲーションアーキテクチャである。 シードアグリーメントとシークレット共有のコミュニケーション集約フェーズを排除し、通信オーバーヘッドを低減する。 実行時の最大77倍と12倍の強化を実現し、最先端のメソッドと比較してクライアント間の通信コストを2倍削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.150846654917753
• License:
• Abstract: Privacy-preserving machine learning (PPML) enables clients to collaboratively train deep learning models without sharing private datasets, but faces privacy leakage risks due to gradient leakage attacks. Prevailing methods leverage secure aggregation strategies to enhance PPML, where clients leverage masks and secret sharing to further protect gradient data while tolerating participant dropouts. These methods, however, require frequent inter-client communication to negotiate keys and perform secret sharing, leading to substantial communication overhead. To tackle this issue, we propose NET-SA, an efficient secure aggregation architecture for PPML based on in-network computing. NET-SA employs seed homomorphic pseudorandom generators for local gradient masking and utilizes programmable switches for seed aggregation. Accurate and secure gradient aggregation is then performed on the central server based on masked gradients and aggregated seeds. This design effectively reduces communication overhead due to eliminating the communication-intensive phases of seed agreement and secret sharing, with enhanced dropout tolerance due to overcoming the threshold limit of secret sharing. Extensive experiments on server clusters and Intel Tofino programmable switch demonstrate that NET-SA achieves up to 77x and 12x enhancements in runtime and 2x decrease in total client communication cost compared with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保存機械学習(PPML)は、クライアントがプライベートデータセットを共有することなく、ディープラーニングモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 一般的な方法は、セキュアなアグリゲーション戦略を活用してPPMLを強化し、クライアントはマスクとシークレット共有を利用して、参加者のドロップアウトを許容しながら、グラデーションデータをさらに保護する。 しかし、これらの手法は鍵を交渉し秘密の共有を行うために頻繁にクライアント間通信を必要とするため、かなりの通信オーバーヘッドが生じる。 この問題に対処するため、ネットワーク内計算に基づくPPMLの効率的なセキュアアグリゲーションアーキテクチャであるNET-SAを提案する。 NET-SAは、局所勾配マスキングに種準同型擬似ランダムジェネレータを使用し、シードアグリゲーションにプログラム可能なスイッチを使用する。 次に、マスクした勾配と集約された種子に基づいて、中央サーバ上で正確かつセキュアな勾配集計を行う。 この設計は、シード合意とシークレット共有のコミュニケーション集約的なフェーズを排除し、シークレット共有のしきい値限界を克服し、ドロップアウト耐性を高めることにより、コミュニケーションオーバーヘッドを効果的に低減する。 サーバクラスタとIntel Tofinoプログラム可能なスイッチに関する大規模な実験は、Net-SAが実行時に最大77倍、12倍の拡張を実現し、クライアントの通信コストは最先端の方法と比較して2倍も削減されていることを示している。

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