抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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畳み込みニューラルネットワークにおいて,線形スカラー積,非線形活性化関数および最大プール計算の構成は,集中的に誘発された。そのようなように,プライバシー保護,高効率機械学習機構を設計して実装するために,1つは安全な演算計算のための実用的暗号ツールを高度に要求する。安全なマルチパーティ計算の興味深いフレームワークであるSPDZは,1つがBeaver(乗算)トリプルオフラインを効率的に生成できるならば,産業規模の機械学習開発のために展開された有望な技術である。本論文は,付加的に単独のホモモルフィック暗号(AHE)から構築できるプライバシー保護スカラー製品プロトコルを,安全だが効率的なBeaver三重発電機レバレッジ・レバーグ(AHE)から構築する。第1部が共有ベクトルにプライベート入力を分割し,次に個々のMPCサーバによって管理された共有ベクトルのスカラー積を計算するためにAHEを呼び出す,最先端のソリューションと異なり,著者らは,2パーティ共有スカラー製品プロトコルの文脈において,Beaver三重発生器を形式化し,次に,MPCサーバに生成されたシェアを分割する。このように,本論文で提示したプロトコルは最先端のAHEベース解の二重構築として見ることができる。さらに,著者らの以前の構築の基盤としてPaillier暗号を適用するか,あるいは幾分同形の暗号化から継承する代わりに,著者らは,Beaver三重発電機の効率的な実装をもたらす誤差(RLWE)による多項式リング学習からのAHEの代替構築を提案した。【JST・京大機械翻訳】
