Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

TT-TFHE: a Torus Fully Homomorphic Encryption-Friendly Neural Network Architecture

Created by
  • Haebom

作者

Adrien Benamira, Tristan Gu erand, Thomas Peyrin, Sayandeep Saha

概要

本論文では、Trus FHE(TFHE)を活用してディープラーニングモデルの同型暗号化推論を効率的に行うTT-TFHEフレームワークを提示します。ベースの簡単な実装と自動化されたTTnetベースの設計ツールを提供します。 MB)他の同型暗号化設定で必要な数十〜数百GBのメモリ使用量と対照的です。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
TFHEを活用した効率的なディープラーニング同型暗号化推論フレームワークの提示
表形式と画像データセットの両方に適用可能な実用的なレベルのパフォーマンスを実現
低メモリ使用量と高速推論速度を実現
オープンソースのConcrete実装を提供し、自動化された設計ツールを提供
複数のスレッドとユーザーへの拡張性
Limitations:
具体的なハードウェア仕様と環境の詳細な説明の欠如。
さまざまなデータセットとモデルの実験結果は限られている可能性があります。
Concrete 実装の性能向上と最適化に関するさらなる研究が必要
他の高度なFHEスキームとの比較分析が不足している可能性があります。
👍