Detta dokument presenterar DeepSecure, en skalbar och bevisligen säker ram för Deep Learning (DL) som bygger på automatiserad design, effektiv logiksyntes och optimeringsmetoder. DeepSecure tar upp scenarier där ingen av de inblandade parterna, inklusive de molnservrar som har DL-modellens parametrar eller de delegerande kunder som äger data, är villiga att avslöja sin information. Vårt ramverk är det första som ger exakt och skalbar DL-analys av data som genereras av distribuerade kunder utan att offra säkerheten för att upprätthålla effektiviteten. Den säkra DL beräkning i DeepSecure utförs med Yaos Garbled Circuit (GC) protokoll. Vi utvecklar GC-optimerat förverkligande av olika komponenter som används i DL. Vår optimerade implementering uppnår upp till 58 gånger högre genomströmning per prov jämfört med den bästa tidigare lösningen. Förutom den optimerade GC-införandet, introducerar vi en uppsättning nya låg-overhead förbearbetningstekniker som ytterligare minskar GC totala körtiden i samband med DL. Våra omfattande utvärderingar visar upp till två order-of-magnitude ytterligare runtime förbättring som uppnås som ett resultat av vår förbearbetning metod.
DeepSecure REF är ett ramverk för integritetsbevarande DL som bygger på GC-protokollet.
DeepSecure: Scalable Provably-Secure Deep Learning
{'venue': '2018 55th ACM/ESDA/IEEE Design Automation Conference (DAC)', 'journal': '2018 55th ACM/ESDA/IEEE Design Automation Conference (DAC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}