DiNN学习笔记1-理论部分

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背景知识

机器学习即服务

机器学习即服务 (Machine Learning as a Service, MLaaS) 可以简单理解为：一系列将机器学习工具作为云计算服务的一部分的服务。 MLaaS 帮助客户从机器学习中获益，却不用承担建立机器学习模型所需的成本、时间和风险。服务商提供预测分析、深度学习、api、数据可视化、自然语言处理等服务；计算由服务商的数据中心处理完成。

以图中的 MLaaS 模型为例，服务商训练一个可用的模型，客户端将其需要进行预测的数据 $x$ 提供给服务商，服务商将其输入机器学习模型 (如神经网络) 后将结果 $M(x)$ 返回给用户端。可以看出该方案存在的一个问题：用户端的数据 $x$ 会泄露给服务商。在用户端的数据 $x$ 为敏感数据，而服务商不一定可信的情况下，用户端可能不希望自己的数据暴露在服务器端。

MLaaS 中的全同态加密

一个解决方案为全同态加密：

用户将自己的数据加密后上传云服务器，云服务器在加密的数据上进行运算，得到运算结果后返回给用户端，用户端解密后得到所需的结果 $M(x)$ 。这类方案在保护用户隐私的同时也达到了运算的目的，然而效率却不敢恭维。因此 Pascal Paillier 等人设计了 fhe-DiNN —— 一种基于全同态加密的神经网络预测方案，旨在尽可能快速地同态评估用户输入的数据。

神经网络

异常熟悉的模型，不赘述：

将隐藏层中的每个神经元进行放大：

可见全同态加密只要能够运算 $y=f({\sum }_i{w}_i{x}_i)$ 就能完成密文数据下的神经网络预测。

Fhe-DiNN 中的默认设定

Fhe-DiNN 中有一些默认的设定：

1. 模型是在明文上已经训练好的 (本论文实验中是由 python 训练的) 明文模型，输入的数据为加密数据，输出的结果为加密的神经网络输出结果。
2. Fhe-DiNN 旨在尽可能地提升评估的效率，因此会在准确率上有一定的损失。
3. Fhe-DiNN 只在图像识别中进行了示范，但其实本文提出的是一个泛化的模型，在其他机器学习领域也同样适用。实验中使用的数据集为 MNIST 手写数据集。

Fhe-DiNN 方案

神经元中的计算

为了计算神经元的输出 $y=f({\sum }_i{w}_i{x}_i)$ ，首先需要计算激活函数中的累加结果 (Multisum) :

$$\sum _i{w}_i{x}_i$$

给定权重 $w_i$ 和加密的输入 $Enc(x_i)$ ，计算他们的乘积与和：

$$\sum _i{w}_i\cdot Enc(x_i)$$

注意到为了保证正确性，需要权重为整数 : $w^{}$