Större molnoperatörer erbjuder maskininlärning (ML) som en tjänst, vilket gör det möjligt för kunder som har data men inte ML expertis eller infrastruktur att träna prediktiva modeller på denna data. Befintliga ML-as-a-service-plattformar kräver att användarna avslöjar alla utbildningsdata för tjänsteoperatören. Vi designar, implementerar och utvärderar Chiron, ett system för integritetsbevarande maskininlärning som en tjänst. Först, Chiron döljer träningsdata från serviceoperatören. För det andra, i linje med hur många befintliga ML-as-a-service plattformar fungerar, Chiron avslöjar varken träningsalgoritmen eller modellstrukturen för användaren, vilket ger endast svart-box tillgång till den utbildade modellen. Chiron implementeras med hjälp av SGX enklaver, men SGX ensam inte uppnå de dubbla målen för datasekretess och modellsekretess. Chiron kör standard ML-utbildning verktygskedjan (inklusive den populära Theano ramverk och C kompilator) i en enklav, men den opålitliga modell-skapande kod från serviceoperatören är ytterligare begränsad i en Ryoan sandlåda för att förhindra att det läcker ut träningsdata utanför enklaven. För att stödja distribuerad utbildning utför Chiron flera samtidiga enklaver som utbyter modellparametrar via en parameterserver. Vi utvärderar Chiron på populära djupt lärande modeller, fokuserar på benchmarking bildklassificering uppgifter som CI-FAR och ImageNet, och visar att dess utbildning prestanda och noggrannhet de resulterande modellerna är praktiska för vanliga användningsområden av ML-as-a-service.
Samtidigt arbete av Hunt et al. I REF införs Chiron, ett system för sekretessbevarande ML som en tjänst (MLaaS).
Chiron: Privacy-preserving Machine Learning as a Service
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}