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J-GLOBAL ID：202002249356597555   整理番号：20A1931228

SGXを用いたOcclumencyプライバシー保護遠隔深層学習推論【JST・京大機械翻訳】

Occlumency Privacy-preserving Remote Deep-learning Inference Using SGX

著者 (10件)： Lee Taegyeong (Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea) ,  Lin Zhiqi (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Pushp Saumay (Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea) ,  Li Caihua (Rice University, Houston, TX, USA) ,  Liu Yunxin (Microsoft Research, Beijing, China) ,  Lee Youngki (Seoul National University, Seoul, South Korea) ,  Xu Fengyuan (Nanjing University, Nanjing, China) ,  Xu Chenren (Peking University, Beijing, China) ,  Zhang Lintao (Microsoft Research, Beijing, China) ,  Song Junehwa (Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, South Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MobiCom ’19  ページ： 1-17  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習(DL)は,新しいモバイルおよびIoTアプリケーションのための技術として大きな注目を集めている。クラウドサービスを用いたDNNモデルベースの推論を,それらの高い計算とメモリコストのために行うことは一般的である。しかし,そのようなクラウドオフロード推論は重大なプライバシー懸念を引き起こす。クラウドの不正な外部攻撃者または不信な内部管理者は,画像,音声およびテキストデータのような高感度かつ個人のデータを漏洩するかもしれない。本論文では,強力なクラウド資源を用いることの利点を損なうことなく,ユーザプライバシーを保護するために設計された新しいクラウド駆動ソリューションであるOcclumncyを提案する。Occlumncyは,全DL推論プロセスを通して,ユーザデータの秘密性と完全性を保存するために,安全なSGXエンクラブを利用する。しかし,SGX enclavにおけるDL推論は,限られた物理的記憶空間と非効率的なページ交換のために厳しい性能劣化を課す。著者らは,限られたメモリサイズでエンクラブ内のDL推論を加速するための一連の新しい技術を設計し,Caffeに基づくOcclumnityを実行した。種々のDNNモデルによる実験により,OcclumnessはSGXにおけるベースラインDL推論と比較して3.6xの推論速度を改善し,自然環境における推論と比較して,待ち時間オーバヘッドの72%以内で安全なDL推論を達成することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  管理者 ,  自然環境 ,  プライバシー ,  応用プログラム ,  待ち時間 ,  基準線 ,  完全性 ,  高感度 ,  携帯電話 ,  プライバシー保護 ,  モノのインターネット ,  クラウドサービス ,  *深層学習
準シソーラス用語： オーバヘッド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドオフローディング ,  モバイル深層学習 ,  プライバシー ,  信頼実行環境

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： プライバシー ,  深層学習 ,  推論