Key points are not available for this paper at this time.
يؤدي تعهيد خدمات استنتاج الشبكات العصبية إلى السحابة إلى ظهور مخاوف كبيرة تتعلق بالخصوصية حول نموذج مزود النموذج وبيانات المستخدم الخاصة. لا تتناسب схем استنتاج الشبكات العصبية الآمنة المعتمدة على التشفير الموجودة حاليا مع الشبكات ذات الكمون العالي بسبب العبء الكبير للتواصل اللازم لحساب المكونات غير الخطية للشبكات العصبية. في هذه الورقة، نقدم ParaNN، وهو إطار حسابات معتمد على السحابة يدعم استنتاج الشبكات العصبية الآمن والخفيف. في جوهر ParaNN، نصمم طريقة آمنة ومتوازية لاستخراج البت الأكثر أهمية تعتمد على جامع مسبق متوازي. تشكل هذه الطريقة الأساس لسلسلة من بروتوكولات الحساب الآمن والفعال من حيث التواصل المصممة خصيصاً للطبقات غير الخطية مثل ReLU وMaxpool. تظهر تجاربنا أن ParaNN يحقق تحسينًا يتراوح بين 6.7× إلى 27.4× في زمن الاستنتاج عبر الشبكات الواسعة النطاق مقارنة بأحدث الأبحاث.
درس ليو وآخرون (الإثنين) هذا السؤال.