Abstract-Den växande populariteten av molnbaserade maskininlärning väcker en naturlig fråga om integritetsgarantier som kan tillhandahållas i en sådan inställning. Vårt arbete tar itu med detta problem i ett sammanhang där en klient vill klassificera privata bilder med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) utbildat av en server. Vårt mål är att bygga effektiva protokoll där kunden kan få klassificeringsresultatet utan att avslöja deras inmatning till servern, samtidigt som integriteten i serverns neurala nätverk garanteras. I detta syfte designar vi GAZELLE, ett skalbart och låglatent system för säker neural nätverk inference, med hjälp av en intrikat kombination av homomorphic kryptering och traditionella två-parts beräkningstekniker (såsom förvrängda kretsar). GAZELLE lämnar tre bidrag. Först designar vi GAZELLE homomorphic krypteringsbibliotek som tillhandahåller snabba algoritmer för grundläggande homomorphic operationer såsom SIMD (single instruction multiple data) addition, SIMD multiplikation och chiffertext permutation. För det andra implementerar vi GAZELLE homomorphic linjära algebrakärnor som kartlägger neurala nätverkslager till optimerade homomorphic matris-vektor multiplikation och convolution rutiner. För det tredje designar vi optimerade protokoll för krypteringsbyte som sömlöst konverterar mellan homomorfa och förvrängda kretskodningar för att möjliggöra implementering av fullständig neural nätverksinferens. Vi utvärderar våra protokoll på riktmärke neurala nätverk utbildade på MNIST och CIFAR-10 dataset och visar att GAZELLE överträffar de bästa befintliga system som MiniONN (ACM CCS 2017) med 20× och Chameleon (Crypto Eprint 2017/1164) med 30× i online körtid. På samma sätt jämfört med helt homomorfa tillvägagångssätt som CryptoNets (ICML 2016) visar vi tre storleksordningar snabbare online run-time.
Juvekar m.fl. REF utformade Gazelle, en säker neural nätverk inference, med hjälp av en kombination av helt homomorphic kryptering (FHE) och traditionella två-parts beräkningstekniker.
Gazelle: A Low Latency Framework for Secure Neural Network Inference
{'venue': 'IACR Cryptology ePrint Archive', 'journal': 'IACR Cryptology ePrint Archive', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}