Den ökande efterfrågan på elektroniska djupinlärningstjänster kräver ett mycket effektivt sätt att distribuera djupa neurala nätverk (DNN) på mobila enheter med begränsad kapacitet. Den molnbaserade lösningen är en lovande metod för att möjliggöra djupt lärande applikationer på mobila enheter där de stora delarna av en DNN avlastas till molnet. Att avslöja data till molnet leder dock till potentiella risker för privatlivet. För att dra nytta av molndatacentret utan integritetsrisk, designar, utvärderar och implementerar vi ett molnbaserat ramverk Arden som partitionerar DNN över mobila enheter och molndatacenter. En enkel datatransformation utförs på den mobila enheten, medan den resurshungriga utbildningen och den komplexa slutsatsen är beroende av molndatacentret. För att skydda den känsliga informationen införs en lätt mekanism för sekretessbevarande som består av godtyckliga dataupphävdhet och slumpmässiga bullertillägg, vilket ger en stark integritetsgaranti. En rigorös analys av sekretessbudgeten ges. Icke desto mindre har den privata störningen av de ursprungliga uppgifterna oundvikligen en negativ inverkan på resultatet av ytterligare slutsatser på molnsidan. För att minska detta inflytande föreslår vi en bullrig utbildningsmetod för att förbättra moln-side-nätverkets robusthet för att störa data. Genom den sofistikerade designen kan Arden inte bara bevara integriteten utan också förbättra slutresultatet. För att validera den föreslagna Arden genomförs en serie experiment baserade på tre bilddatauppsättningar och en verklig mobil applikation. De experimentella resultaten * Båda författarna bidrar lika mycket till uppsatsen. visa att Arden är effektiv. Slutligen genomför vi Arden på ett demosystem för att verifiera dess praktiskhet.
Data ogiltighet och slumpmässig buller tillägg infördes genom REF för att skydda privat information i de funktioner, som garanterade differential integritet.
Not Just Privacy: Improving Performance of Private Deep Learning in Mobile Cloud
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}