論文の概要: Efficient Private Inference Based on Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority MPC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09607v2
• Date: Tue, 15 Jul 2025 11:31:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 13:21:48.456667
• Title: Efficient Private Inference Based on Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority MPC
• Title（参考訳）: ヘルパーを用いた悪意的セキュリティ不正直なMPCに基づく効率的な個人推論
• Authors: Kaiwen Wang, Yuehan Dong, Junchao Fan, Xiaolin Chang,
• Abstract要約: 本稿では,Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority Model (HA-MSDM) を用いた個人推論フレームワークを提案する。 これらのプロトコルは、効率的な固定ラウンド乗算、プリミティブ分割、制約演算を実現する。 LeNetとAlexNetのベンチマーク結果によると、我々のフレームワークはLANで2.4-25.7倍、WANで1.3-9.5倍の高速化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.797285315996385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Private inference based on Secure Multi-Party Computation (MPC) addresses data privacy risks in Machine Learning as a Service (MLaaS). However, existing MPC-based private inference frameworks focuses on semi-honest or honest majority models, whose threat models are overly idealistic, while malicious security dishonest majority models face the challenge of low efficiency. To balance security and efficiency, we propose a private inference framework using Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority Model (HA-MSDM). This framework includes our designed five MPC protocols and a co-optimized strategy. These protocols achieve efficient fixed-round multiplication, exponentiation, and polynomial operations, providing foundational primitives for private inference. The co-optimized strategy balances inference efficiency and accuracy. To enhance efficiency, we employ polynomial approximation for nonlinear layers. For improved accuracy, we construct sixth-order polynomial approximation within a fixed interval to achieve high-precision activation function fitting and introduce parameter-adjusted batch normalization layers to constrain the activation escape problem. Benchmark results on LeNet and AlexNet show our framework achieves 2.4-25.7x speedup in LAN and 1.3-9.5x acceleration in WAN compared to state-of-the-art frameworks (IEEE S&P'25), maintaining high accuracy with only 0.04%-1.08% relative errors.
• Abstract（参考訳）: セキュアなマルチパーティ計算(MPC)に基づくプライベート推論は、マシンラーニング・アズ・ア・サービス(MLaaS)におけるデータのプライバシリスクに対処する。 しかし、既存のMPCベースのプライベート推論フレームワークは、脅威モデルが過度に理想主義的である半正直または正直な多数派モデルに焦点を当て、悪意のあるセキュリティ上の不正直な多数派モデルは、低効率の課題に直面している。 セキュリティと効率のバランスをとるために,Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority Model (HA-MSDM) を用いたプライベート推論フレームワークを提案する。 このフレームワークには、設計した5つのMPCプロトコルと、協調最適化戦略が含まれています。 これらのプロトコルは、効率的な固定ラウンド乗法、指数演算、多項式演算を実現し、プライベート推論のための基本的なプリミティブを提供する。 共最適化戦略は推論効率と精度のバランスをとる。 効率を高めるために非線形層に対する多項式近似を用いる。 精度を向上するため、固定間隔内で6次多項式近似を構築し、高精度なアクティベーション関数のフィッティングを実現し、アクティベーションエスケープ問題を抑えるためにパラメータ調整バッチ正規化層を導入する。 LeNetとAlexNetのベンチマーク結果によると、我々のフレームワークはLANで2.4-25.7倍、WANで1.3-9.5倍の高速化を達成した。

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