Fugu-MT 論文翻訳(概要): Breaking Euston: Recovering Private Inputs from Secure Inference by Exploiting Subspace Leakage

論文の概要: Breaking Euston: Recovering Private Inputs from Secure Inference by Exploiting Subspace Leakage

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17238v2
Date: Sat, 25 Apr 2026 01:25:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-28 17:12:06.874945
Title: Breaking Euston: Recovering Private Inputs from Secure Inference by Exploiting Subspace Leakage
Title（参考訳）: Breaking Euston: サブスペースリークの爆発によるセキュア推論からのプライベート入力の回収
Abstract要約: 本稿では,このトランスミッションプロトコルがランダムマスクのサブスペースリークを導入し,モデル所有者がプライベートサンプルを容易に回収できることを示す。さらに、画像および言語データセットの簡単な実験により、回復攻撃の有効性を検証し、プロトコル設計の基本的なプライバシーリスクを明らかにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.450092306748617
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the 47th IEEE Symposium on Security and Privacy (IEEE S&P 2026), Gao et al. proposed an efficient and user-friendly secure transformer inference framework, namely Euston. In Euston, a singular value decomposition-based matrix transmission protocol is designed to efficiently transmit input matrices, reducing communication bandwidth by approximately 2.8 times. In this manuscript, we show that this transmission protocol introduces subspace leakage of random masks, enabling the model owner to recover private samples easily. We further validate the effectiveness of the recovery attack through simple experiments on image and language datasets, highlighting a fundamental privacy risk of the protocol design.
Abstract（参考訳）: 第47回IEEEセキュリティとプライバシに関するシンポジウム(IEEE S&P 2026)で、Gaoらは、効率的でユーザフレンドリなセキュアトランスフォーマー推論フレームワーク、すなわちEustonを提案した。 Eustonでは、入力行列を効率よく送信し、通信帯域幅を約2.8倍削減する特異値分解ベースの行列伝送プロトコルが設計されている。本稿では,このトランスミッションプロトコルがランダムマスクのサブスペースリークを導入し,モデル所有者がプライベートサンプルを容易に回収できることを示す。さらに、画像および言語データセットの簡単な実験により、回復攻撃の有効性を検証し、プロトコル設計の基本的なプライバシーリスクを明らかにする。

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