Med den utbredda användningen av maskininlärning (ML) tekniker, ML som en tjänst har blivit allt populärare. I denna inställning finns en ML-modell på en server och användare kan fråga modellen med sina data via ett API. Men om användarens inmatning är känslig, skicka den till servern är inte ett alternativ. Tjänsteleverantören vill inte heller dela med sig av modellen genom att skicka den till kunden för att skydda sina immateriella rättigheter och sin affärsmodell "pay-per-query". I detta dokument föreslår vi MLCapsule, en bevakad offline driftsättning av maskininlärning som en tjänst. MLCapsule kör maskininlärning modellen lokalt på användarens klient och därför data aldrig lämnar kunden. Under tiden erbjuder MLCapsule tjänsteleverantören samma nivå av kontroll och säkerhet av sin modell som den allmänt använda serversidan exekvering. Dessutom är MLCapsule tillämpligt på offlineapplikationer som kräver lokal körning. Förutom att skydda mot direkt tillgång till modeller visar vi att MLCapsule gör det möjligt att genomföra försvar mot avancerade attacker på maskininlärningsmodeller såsom modellstöld/omvänd ingenjörskonst och medlemsinferens.
Tillförlitlig hårdvara som Intel SGX kan skydda modellens sekretess och integritet genom att flytta modellen offline till användarens system REF.
MLCapsule: Guarded Offline Deployment of Machine Learning as a Service
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}