Conceptos Básicos
Existing truncation protocols suffer from errors, particularly e1, impacting accuracy and efficiency in PPML tasks.
Resumen
この論文は、既存の切り捨てプロトコルにおける誤差、特にe1が、PPMLタスクの精度と効率に影響を与えることを明らかにしています。SecureMLやABY3などのプロトコルが使用され、パラメータ選択の問題が指摘されています。新しい非対話型決定論的切り捨てプロトコルが提案され、e1エラーを排除する方法が示されています。
Estadísticas
x = 0100 1011, R = 1110 0000, ℓ = 8, k = 4,
[x]0 = x + R mod 28 = 0010 1011,
[x]1 = −R mod 28 = 0010 0000,
trc(x, 4) =(cut([x]0, 4) mod 28 − cut(−[x]1, 4) mod 28) mod 28,
The expected outcome after truncation is 0000 0100 and the real output is 0000 0101.
x = [trc(x, k)]i := α2k − [r′].
P(SecureML truncation failure) = P(e1) = P(x + R mod 2ℓ < x | x ∈ [0,2ℓx))=P(x < x + R mod2ℓ | x ∈ (2ℓ−2ℓx,2ℓ))=12ℓ−ℓx−1.
Citas
"Many PPML works choose probabilistic truncation due to its non-interactive/less-interactive property."
"Our work unveils the essence of e1, providing a detailed explanation of how it arises and presenting its value."
"We propose a solution of truncate-then-multiply instead of multiply-then-truncate to avoid the impact of the truncation error e1 on linear layers."