Secure and Efficient Machine Learning Frameworks through Homomorphic Secure Protocols

通过同态安全协议实现安全高效的机器学习框架

• 批准号: 20K19799
• 负责人: Bian Song
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K19799/
• 关键词: 準同型暗号; 秘匿機械学習; learning with errors; 安全計算; AIセキュリティ; ニューラルネットワーク; ハードウェアアクセラレータ; multi-party computation

本研究は、安全かつ効率的な機械学習を目指し、アルゴリズム、プロトコルコンパイラおよび専用ハードウェアをそれぞれ設計し、包括的なフレームワークとして実現することを目的とした。本研究は、三つのレイヤに分けて研究を進み、以下の成果を挙げることができた。アプリケーション層: 実際の医療機関で研究されているニューラルネットワークによる心臓の診療に向けて安全計算のプロトコルを設計した。アプリケーションで実際要する診療精度を保ったまま、ニューラルネットワークアーキテクチャを調整した結果、既存研究より14倍ほど計算速度が上がり、CT一枚当たり3,054秒の計算時間を実現し、医療画像分野のトップ会議であるMICCAI 2020に論文採択された。プロトコル層: ニューラルネットワークに基づく秘匿推論において、準同型暗号に基づく秘匿畳み込み演算のプロトコルを提案した。従来プロトコルと違い、提案プロトコルでは数論変換を用いらない秘匿畳み込み演算を提案し、高速な秘匿畳み込み演算を実現すると同時に専用ハードウェアでエネルギー効率を大幅に上げた。関連する論文はセキュリティ分野のトップジャーナルであるIEEE Transactions on Information Forensics and Securityに掲載された。ハードウェア層: 如何に効率的にハードウェアを用いて、安全計算で広く用いられる格子暗号に関わる計算が行えるかを検討し、GPU上で自動的に最適パラメータを見つけ出すパラメータチューニングフレームワークを開発し、回路とシステム分野の最大級の会議であるIEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) 2021に論文採択され、本研究の成果をオープンソース化した。

In this study, the safety test rate of mechanical equipment, equipment, equipment and equipment. In the course of this study, the results of this study have been reviewed and the following results have been reviewed. Health care providers: international medical research institutions, medical institutions It is important to improve the accuracy and accuracy of the computer, the results of the computer simulation, the 14 times the speed of the existing research, the time of the 3054-second calculation, and the MICCAI 2020 document. I don't know. I don't know. In order to improve the performance of the system, we need to use the secret calculation of the computer, the concealment of the computer and the calculation of the highway. at the same time, we can realize that there is a significant increase in the rate of real-time operation. I don't know what to say. I don't know what to say. I don't know. I don't know. How to improve the performance of the computer system, the security calculation system, the code code of the system, the most automatic information on the GPU, the operation of the computer, the operation of the computer, and the operation of the computer. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) 2021. In this paper, the results of this study are reviewed.

项目成果

APAS: Application-Specific Accelerators for RLWE-Based Homomorphic Linear Transformations

APAS：基于 RLWE 的同态线性变换的特定应用加速器

• DOI: 10.1109/tifs.2021.3114032
• 发表时间: 2021
• 期刊: IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY
• 影响因子: 6.8
• 作者: Bian Song;Kundi Dur E. Shahwar;Hirozawa Kazuma;Liu Weiqiang;Sato Takashi
• 通讯作者: Sato Takashi

University of Notre Dame/Indiana University Bloomington(米国)

圣母大学/印第安纳大学伯明顿分校（美国）

University of Notre Dame(米国)

圣母大学（美国）

• 发表时间: 2020

NUAA(中国)

南航（中国）

Automatic Parallelism Tuning for Module Learning with Errors Based Post-Quantum Key Exchanges on GPUs

GPU 上基于错误的后量子密钥交换的模块学习自动并行调整

• 发表时间: 2021
• 作者: Tatsuki Ono;Song Bian;Takashi Sato
• 通讯作者: Takashi Sato