ラウンド効率のよい2者間秘匿計算とその秘匿畳み込みニューラルネットワークへの応用

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2018-10-15
• タイトル: ラウンド効率のよい2者間秘匿計算とその秘匿畳み込みニューラルネットワークへの応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Round-Efficient Secure Two-Party Computation and Its Application to Privacy-Preserving Convolutional Neural Networks
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 秘匿計算，畳み込みニューラルネットワーク
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者名: 大畑, 幸矢
• 著者名(英): Satsuya, Ohata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 秘密分散に基づく秘匿計算は高いスループットを達成できることから注目されているが，非線形関数のような 「深い」 回路を計算する際にはラウンド数が多くなってしまい，特に通信遅延が大きい環境の下では性能が大幅に低下してしまうという問題がある．本稿では秘密分散に基づく 2 者間秘匿計算において，事前計算の工夫により多入力の論理積ゲートを 1 ラウンドで計算する手法と，それに基づくラウンド効率のよいプロトコル （一致判定，大小比較，最大値抽出など） の構成法を提案する．また，そのような秘匿計算のシミュレータを実装して (1) ゲート自体や構成したプロトコルの性能評価，及び (2) 深層畳み込みニューラルネットワークの秘匿推論及び秘匿訓練に用いられる関数の性能評価を行う．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Secure multi-party computation has received much attention in recent years. In this paper, we propose round-efficient secure 2-party protocols via a multi-fan-in AND gate. We implement a simulator for those protocols and functions for convolutional neural networks, and evaluate their efficiency.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: ISSN 1882-0840
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集; 巻 2018, 号 2, p. 615-622
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会