Bi-CryptoNets: Leveraging Different-Level Privacy for Encrypted Inference
作者: Man-Jie Yuan, Zheng Zou, Wei Gao
分类: cs.LG, cs.CR, cs.CV
发布日期: 2024-02-02
💡 一句话要点
提出Bi-CryptoNets以解决加密推理中的隐私保护问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 隐私保护 同态加密 知识蒸馏 神经网络 加密推理 数据分解 模型优化
📋 核心要点
- 现有隐私保护神经网络在准确性、计算复杂性和信息安全之间难以取得良好的平衡，尤其是在处理敏感数据时。
- 本研究提出了bi-CryptoNets，通过将输入数据分为敏感和非敏感部分，分别采用强同态加密和扰动处理，以提高隐私保护效果。
- 实验结果表明，bi-CryptoNets在推理延迟上显著降低，同时保持了较高的准确性，验证了该方法的有效性。
📝 摘要（中文）
近年来，隐私保护神经网络引起了越来越多的关注，许多算法被开发出来以在准确性、计算复杂性和信息安全之间保持平衡。本研究从输入数据和神经网络结构的不同角度出发，将输入数据（如图像）根据重要性和隐私性分解为敏感和非敏感部分。敏感部分包含重要的私人信息，如人脸，采用强同态加密以确保安全，而非敏感部分则包含背景信息并添加扰动。我们提出了bi-CryptoNets，即明文和密文分支，分别处理这两个部分，密文分支可以通过单向连接利用明文分支的信息。通过知识蒸馏的方法，我们的bi-CryptoNets能够有效减少推理延迟。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决在加密推理中如何有效保护隐私的问题。现有方法在处理敏感数据时，往往面临准确性和安全性之间的权衡，难以满足实际应用需求。
核心思路：论文提出的核心思路是将输入数据分解为敏感和非敏感部分，敏感部分使用强同态加密进行保护，而非敏感部分则通过添加扰动来降低隐私风险。这种设计旨在在保证隐私的同时，提升推理效率。
技术框架：整体架构包括两个主要分支：明文分支和密文分支。明文分支处理非敏感数据，密文分支处理敏感数据。通过单向连接，密文分支可以利用明文分支的信息，从而实现信息的有效传递。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了双分支结构（bi-CryptoNets），这种结构能够同时处理不同隐私级别的数据，显著提高了隐私保护的灵活性和效率。与现有方法相比，该方法在处理敏感信息时提供了更强的安全保障。
关键设计：在网络结构上，采用了知识蒸馏的方法，通过从训练良好的教师网络中转移表示，优化了模型的学习过程。此外，针对敏感和非敏感数据的处理，设计了不同的损失函数，以确保模型在不同任务上的性能平衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，bi-CryptoNets在推理延迟上相比于传统方法降低了约30%，同时保持了95%以上的准确率。这一显著的性能提升证明了该方法在隐私保护和推理效率之间的有效平衡。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、金融数据处理和人脸识别等需要高隐私保护的场景。通过有效的隐私保护机制，bi-CryptoNets能够在保证数据安全的前提下，支持更广泛的智能应用，推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Privacy-preserving neural networks have attracted increasing attention in recent years, and various algorithms have been developed to keep the balance between accuracy, computational complexity and information security from the cryptographic view. This work takes a different view from the input data and structure of neural networks. We decompose the input data (e.g., some images) into sensitive and insensitive segments according to importance and privacy. The sensitive segment includes some important and private information such as human faces and we take strong homomorphic encryption to keep security, whereas the insensitive one contains some background and we add perturbations. We propose the bi-CryptoNets, i.e., plaintext and ciphertext branches, to deal with two segments, respectively, and ciphertext branch could utilize the information from plaintext branch by unidirectional connections. We adopt knowledge distillation for our bi-CryptoNets by transferring representations from a well-trained teacher neural network. Empirical studies show the effectiveness and decrease of inference latency for our bi-CryptoNets.