Privacy-Preserving Diffusion Model Using Homomorphic Encryption

📄 arXiv: 2403.05794v2 📥 PDF

作者: Yaojian Chen, Qiben Yan

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-03-09 (更新: 2024-05-02)

💡 一句话要点

提出HE-Diffusion以解决隐私保护的扩散模型问题

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 同态加密 隐私保护 扩散模型 图像生成 稀疏张量 去噪处理 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有的扩散模型在保护用户隐私方面存在显著不足，尤其是在去噪阶段容易泄露敏感信息。
  2. 论文提出的HE-Diffusion框架通过同态加密技术，专门设计以适应稳定扩散的架构，确保隐私保护与功能性兼顾。
  3. 实验结果显示，HE-Diffusion在推理速度上实现了500倍的提升，且在性能和准确性上与传统明文模型相当。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种利用同态加密的隐私保护稳定扩散框架HE-Diffusion，主要聚焦于扩散过程中的去噪阶段。HE-Diffusion是一个专门设计的加密框架，旨在与稳定扩散的独特架构相匹配，确保隐私和功能性。为了解决固有的计算挑战，提出了一种新颖的最小失真方法，实现高效的部分图像加密，显著降低开销而不影响模型输出质量。此外，采用稀疏张量表示加速计算操作，提高隐私保护扩散过程的整体效率。实验结果表明，HE-Diffusion相比基线方法实现了500倍的加速，并将同态加密推理的时间成本降低到分钟级别，性能和准确性与明文模型相当。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有扩散模型在去噪阶段的隐私保护不足问题，尤其是在处理敏感图像数据时容易出现的信息泄露。

核心思路：HE-Diffusion通过同态加密技术，设计了一个与稳定扩散架构相匹配的加密框架，确保在保护隐私的同时不影响模型的功能性。

技术框架：HE-Diffusion的整体架构包括数据加密、去噪处理和结果解密三个主要模块，采用稀疏张量表示来加速计算操作。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了最小失真方法，使得部分图像加密过程高效且不影响输出质量，这在现有方法中尚未实现。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化同态加密后的推理效率，并确保生成图像的质量与明文模型相当。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HE-Diffusion相比基线方法实现了500倍的速度提升，且同态加密推理的时间成本降低至分钟级别，性能和准确性与明文模型相当，展示了其在隐私保护生成模型中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像处理、金融数据分析和任何需要保护用户隐私的图像生成任务。通过结合先进的加密技术与生成模型，HE-Diffusion为隐私保护和高效图像生成提供了新的解决方案，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce a privacy-preserving stable diffusion framework leveraging homomorphic encryption, called HE-Diffusion, which primarily focuses on protecting the denoising phase of the diffusion process. HE-Diffusion is a tailored encryption framework specifically designed to align with the unique architecture of stable diffusion, ensuring both privacy and functionality. To address the inherent computational challenges, we propose a novel min-distortion method that enables efficient partial image encryption, significantly reducing the overhead without compromising the model's output quality. Furthermore, we adopt a sparse tensor representation to expedite computational operations, enhancing the overall efficiency of the privacy-preserving diffusion process. We successfully implement HE-based privacy-preserving stable diffusion inference. The experimental results show that HE-Diffusion achieves 500 times speedup compared with the baseline method, and reduces time cost of the homomorphically encrypted inference to the minute level. Both the performance and accuracy of the HE-Diffusion are on par with the plaintext counterpart. Our approach marks a significant step towards integrating advanced cryptographic techniques with state-of-the-art generative models, paving the way for privacy-preserving and efficient image generation in critical applications.