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核心概念
モデル提供者は自身のモデルとデータを秘密にしつつ、第三者が信頼できる方法で監査を実行できるようにする。
摘要
本論文では、ZKAUDIT と呼ばれる新しいプロトコルを提案している。ZKAUDIT では、モデル提供者がデータセットとモデルのコミットメントを公開し、ゼロ知識証明を使ってそれらが正しく訓練されたことを証明する。その後、ユーザーは任意の監査関数を提供し、モデル提供者はその関数を秘密のデータとモデルに適用し、ゼロ知識証明を生成して公開する。これにより、モデル提供者は自身のデータとモデルを秘密にしつつ、ユーザーは監査結果を検証できる。
具体的には以下の2つのステップからなる:
- ZKAUDIT-T: モデル提供者がデータセットとモデルのコミットメントを公開し、ゼロ知識証明を生成して公開する。これにより、モデルが正しく訓練されたことを証明する。
- ZKAUDIT-I: ユーザーが任意の監査関数を提供する。モデル提供者はその関数を秘密のデータとモデルに適用し、ゼロ知識証明を生成して公開する。これにより、監査結果を検証できる。
本論文では、ゼロ知識証明を用いて現代の深層学習モデルの訓練過程を証明する新しい手法を提案している。また、画像分類やレコメンデーションシステムなどの実用的なタスクでの評価結果を示し、提案手法の実用性を実証している。
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Trustless Audits without Revealing Data or Models
统计
画像分類タスクでは、MobileNetv2モデルを使用し、スケールファクターを変えることで精度とコストのトレードオフを示した。
レコメンデーションシステムタスクでは、スケールファクターを変えることで、MSEが0.77から0.78の範囲に収まることを示した。
引用
"モデル提供者は自身のモデル重みと学習データを秘密にしつつ、他者が信頼できる方法で監査を実行できるようにする。"
"ZKAUDIT-Tでは、モデル提供者がデータセットとモデルのコミットメントを公開し、ゼロ知識証明を生成して公開する。ZKAUDIT-Iでは、ユーザーが任意の監査関数を提供し、モデル提供者がその関数を秘密のデータとモデルに適用し、ゼロ知識証明を生成して公開する。"
更深入的查询
モデル提供者が自身のデータとモデルを完全に秘密にする必要がある場合、どのようなアプローチが考えられるか。
モデル提供者がデータとモデルを完全に秘密にする必要がある場合、Secure Multi-Party Computation（SMPC）などの手法を検討することが重要です。SMPCは、複数の参加者がデータを共有せずに計算を行うことを可能にします。各参加者は自身のデータを秘密に保持しながら、計算結果を共有できます。この手法を使用することで、モデル提供者はデータとモデルを秘密にしたまま、必要な計算を行うことができます。
モデル提供者がモデルアーキテクチャを秘密にする方法はないか。
モデルアーキテクチャを秘密にする方法としては、Secure Multi-Party Computation（SMPC）やZero-Knowledge Proofs（ZKPs）を活用することが考えられます。SMPCを使用すると、複数の参加者がモデルアーキテクチャを共有せずに計算を行うことが可能です。一方、ZKPsを使用すると、モデル提供者はモデルアーキテクチャに関する証明を提供することができますが、具体的な情報は公開されません。これらの手法を組み合わせることで、モデルアーキテクチャを秘密に保つことができます。
データ改ざん攻撃に対する防御策はどのように検討できるか。
データ改ざん攻撃に対する防御策としては、データの整合性を確認するためのハッシュ関数やデジタル署名を活用することが重要です。データ改ざん攻撃を防ぐためには、データが改ざんされていないことを検証する仕組みを導入する必要があります。データのハッシュ値を定期的に検証したり、データにデジタル署名を付与して改ざんを検知することが有効です。また、アクセス制御や監査ログの活用も重要です。これらの対策を組み合わせることで、データ改ざん攻撃に対するセキュリティを強化することができます。
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