Framsteg i djupinlärning gör det möjligt för molnservrar att tillhandahålla inference-as-a-service för kunder. I detta scenario skickar kunderna sina rådata till servern för att köra den djupa lärande modellen och skicka tillbaka resultaten. En utmaning i detta sammanhang är att säkerställa integriteten för kundernas känsliga uppgifter. Oavsiktlig slutsats är uppgiften att köra neurala nätverket på kundens ingång utan att avslöja inmatningen eller resultatet till servern. Detta dokument introducerar XONN (uttalas /z2n/), en ny end-to-end ram baserad på Yaos Garbled Circuits (GC) protokoll, som ger ett paradigmskifte i det konceptuella och praktiska förverkligandet av glömska slutsatser. I XONN ersätts de kostsamma matrismultiplikationsoperationerna i den djupa inlärningsmodellen med XNOR-operationer som i huvudsak är fria i GC. Vi ger också en ny algoritm som anpassar neurala nätverket så att körtiden för GC-protokollet minimeras utan att offra inference noggrannhet. Vi designar ett användarvänligt API på hög nivå för XONN, vilket gör det möjligt att uttrycka den djupa lärande modellen arkitektur i en aldrig tidigare skådad nivå av abstraktion. Vi tillhandahåller vidare en kompilator för att översätta modellbeskrivningen från högnivå Python (dvs Keras) till XONN. Omfattande proofof-concept utvärdering på olika neurala nätverk arkitekturer visar att XONN överträffar tidigare konst såsom Gazelle (USENIX Security'18) med upp till 7×, MiniONN (ACM CCS'17) med 93× och SecureML (IEEE S&P'17) med 37×. State-of-the-art ramar kräver en runda av interaktion mellan klienten och servern för varje skikt av det neurala nätverket, medan XONN kräver en konstant runda av interaktioner för ett antal lager i modellen. XONN är först att utföra omedvetna slutsatser på Fitnet arkitekturer med upp till 21 lager, vilket tyder på en ny nivå av skalbarhet jämfört med state-of-the-art. Dessutom utvärderar vi XONN på fyra datauppsättningar för att utföra sekretessbevarande medicinsk diagnos. Datauppsättningarna omfattar bröstcancer, diabetes, leversjukdom och malaria.
XONN REF använder förvrängda kretsar för att ge konstant rund privat slutledning.
XONN: XNOR-based Oblivious Deep Neural Network Inference
{'venue': 'IACR Cryptology ePrint Archive', 'journal': 'IACR Cryptology ePrint Archive', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}