基于卷积神经网络的 MOTION2NX 高效、可扩展与安全图像推理
密码学与安全
2024-10-25 v3
摘要
本工作旨在开发一种在计算资源有限的机器上实现高效且可扩展的开源安全多方计算（SMPC）协议。我们采用基于 C++ 实现的 MOTION2NX 框架中的 ABY2.0 SMPC 协议，用于半诚实安全下的卷积神经网络（CNN）推理应用。我们的主要贡献如下：首先，我们通过提供包括哈达德积、指示函数和极大值函数在内的若干原始函数的张量化版本，增强了 MOTION2NX。其次，我们改编了一个现有的辅助节点算法，该算法与 ABY2.0 协议协同工作，以实现高效卷积计算，从而降低执行时间和内存占用。最后，我们还提出了一种新颖的分割算法，将每个 CNN 层的计算划分为多个可配置的块。这种新颖的分割算法显著降低了内存使用，与一般 SMPC 协议均可应用，具有独立的研究价值。
引用
@article{arxiv.2408.16387,
title = {Enhancing MOTION2NX for Efficient, Scalable and Secure Image Inference using Convolutional Neural Networks},
author = {Haritha K and Ramya Burra and Srishti Mittal and Sarthak Sharma and Abhilash Venkatesh and Anshoo Tandon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.16387},
year = {2024}
}
备注
20 pages, 1 figure. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2310.10133