私密神經網路推論:聯合優化卷積與自助引導

核心概念

本文提出了 NeuJeans,一種基於全同態加密(FHE)的深度卷積神經網路(CNN)私密推論解決方案。NeuJeans 通過引入一種新的編碼方法 Coefficients-in-Slot (CinS) 編碼,大幅降低了 FHE 評估 CNN 的巨大計算成本。此外,NeuJeans 還利用 CinS 編碼與自助引導過程的特性,進一步優化了卷積層的執行流程。整體而言,NeuJeans 在保持隱私的同時,實現了 CNN 私密推論的高效執行。

摘要

本文提出了 NeuJeans,一種基於全同態加密(FHE)的深度卷積神經網路(CNN)私密推論解決方案。

引入 Coefficients-in-Slot (CinS) 編碼方法:

CinS 編碼可以在一次同態乘法中執行多個卷積,大幅降低了計算成本。
CinS 編碼利用離散傅立葉變換(DFT)的性質,可以與自助引導過程融合,進一步優化計算流程。

優化卷積層的執行流程:

針對不同類型的卷積層(如下採樣卷積、深度卷積等),設計了高效的執行流程,最小化了昂貴操作(如自助引導、循環移位)的使用。
引入分解式下採樣卷積算法,大幅減少了所需的自助引導操作。

實現與評估:

在 ImageNet 數據集上,NeuJeans 實現了 ResNet18/50 模型的私密推論,分別在 5.35 秒和 56.08 秒內完成。這比之前的 FHE 方法快了 5.67 倍。
NeuJeans 顯著提高了 FHE 基於 CNN 私密推論的實用性和效率。

統計資料

使用 NeuJeans 實現 ResNet18 模型的私密推論,耗時 5.35 秒
使用 NeuJeans 實現 ResNet50 模型的私密推論,耗時 56.08 秒
相比之前的 FHE 方法,NeuJeans 在卷積層-激活序列上的性能提高了 5.67 倍

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

NeuJeans: Private Neural Network Inference with Joint Optimization of Convolution and Bootstrapping

by Jae Hyung Ju... 於 arxiv.org 09-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.04356.pdf

深入探究

除了 CNN,NeuJeans 的技術是否也可以應用於其他類型的神經網路模型,如循環神經網路(RNN)或生成對抗網路(GAN)?

NeuJeans 的技術不僅限於卷積神經網路 (CNN)，其核心概念和方法也可以擴展到其他類型的神經網路模型，如循環神經網路 (RNN) 和生成對抗網路 (GAN)。首先，NeuJeans 中的 Coefficients-in-Slot (CinS) 編碼方法和優化的卷積運算可以被調整以適應 RNN 的時間序列數據處理。RNN 通常需要處理序列數據，這意味著在時間維度上進行的計算可以利用 NeuJeans 的高效編碼和運算優化來提高性能。
對於 GAN，NeuJeans 的隱私保護特性可以在生成模型中發揮作用，特別是在需要保護訓練數據隱私的情況下。透過將生成器和判別器的運算過程加密，NeuJeans 可以確保生成過程中的數據隱私，並且在不暴露原始數據的情況下進行模型訓練和推論。因此，NeuJeans 的技術具有廣泛的應用潛力，能夠支持多種神經網路架構的私密推論。

在 NeuJeans 中,如何在保持隱私的同時,進一步提高私密推論的吞吐量和延遲?

在 NeuJeans 中，提高私密推論的吞吐量和降低延遲的關鍵在於其創新的 CinS 編碼和優化的運算流程。首先，CinS 編碼允許在同一個同態加密乘法中進行多次卷積運算，這樣可以顯著減少所需的同態操作數量，從而降低計算延遲。此外，NeuJeans 將卷積運算與同態加密的重置操作（即引導操作）進行融合，這樣可以在進行推論時同時完成數據的轉換，進一步減少了計算時間。
此外，NeuJeans 還針對不同類型的卷積操作（如下採樣卷積和深度卷積）設計了高效的執行流程，這些流程能夠減少昂貴的操作次數，從而提高整體的吞吐量。通過這些技術，NeuJeans 能夠在保持數據隱私的同時，實現快速的私密推論，並在實際應用中達到可接受的延遲。

除了 FHE,是否還有其他密碼學原語可以用於實現高效的私密機器學習,並與 NeuJeans 的方法相結合?

除了全同態加密 (FHE)，還有其他幾種密碼學原語可以用於實現高效的私密機器學習，並且可以與 NeuJeans 的方法相結合。例如，安全多方計算 (SMC) 是一種允許多個參與者共同計算某個函數的技術，而無需透露各自的輸入數據。這種方法可以與 NeuJeans 的編碼技術結合，進一步增強私密推論的安全性。
此外，差分隱私 (Differential Privacy) 也可以與 NeuJeans 的方法相結合，以保護數據隱私。在進行模型訓練時，差分隱私技術可以添加噪聲以保護個體數據的隱私，這樣即使在使用同態加密的情況下，也能進一步增強數據的安全性。
最後，基於同態加密的安全機制（如基於格的加密）也可以與 NeuJeans 的技術相結合，提供更高的安全性和效率。因此，這些密碼學原語的結合將有助於實現更高效的私密機器學習解決方案。