暗号コンピューティング

暗号的に保護されたデータでのコンピューティングの有効化

暗号コンピューティングとは何ですか?

AWS Cryptography のツールとサービスは、お客様が保存中または転送中のデータを保護するために役立つさまざまな暗号化テクノロジーとストレージテクノロジーを活用します。状況に応じて、お客様はデータの使用時にもデータを保護しなければならない場合があります。このニーズに対応するため、AWS は暗号コンピューティングのための新しい技法を開発しています。暗号コンピューティングは、暗号化されたデータでのコンピューティングの実行を可能にして、機密データが一切公開されないようにする新たなテクノロジーです。これは、データ所有者、データユーザー、および機械学習アクティビティに携わるその他関係者のプライバシーと知的財産の保護をサポートするために使用される基盤です。 

AWS の専門家チームは、AWS とそのお客様がそれぞれのセキュリティ目標とコンプライアンス目標を達成できるように助けながら、AWS が提供する柔軟性、スケーラビリティ、パフォーマンス、および使いやすさを活かすことを可能にするために、準同型暗号やセキュアなマルチパーティーコンピューティングなどの技法を使用してプライバシー保護機械学習におけるイノベーションを進めています。

AWS 暗号コンピューティング

研究とインサイト

A Low-Depth Homomorphic Circuit for Logistic Regression Model Training
本論文では、準同型暗号を使用した機械学習へのアプローチを説明し、これまでに公開された結果と比較して、同じ時間内に 2 倍のトレーニングイテレーションを実行できるロジスティック回帰のための回路を構築する方法を示す。

Top-k Query Processing on Encrypted Databases with Strong Security Guarantees
本論文では、適応的選択クエリ攻撃 (CQA) セキュリティを実現する、史上初の効率的で証明可能なセキュア top-k クエリ処理構造を提案する。EHL と呼ばれる暗号化されたデータ構造を開発し、top-k クエリに応答するためのセキュリティモデルにおけるセキュアなサブプロトコルについて述べる。

Privacy-Preserving XGBoost Inference
プライバシー保護機械学習における中核的な目標のひとつは、ユーザーがリモート ML サービスに暗号化されたクエリを送信し、暗号化された結果を受け取って、それらをローカルで復号化できるようにすることである。本論文では、我々が AWS SageMaker に実装し、経験的に評価したプライバシー保護 XGBoost 予測アルゴリズムを提案する。

Computational Fuzzy Extractors
本論文では、ファジーエクストラクタを構築できるかどうかを調査する。第一に、情報理論セキュリティモデルが緩和されている場合でも、セキュアスケッチが符号理論からの上限の対象となることを示す。第二に、コードオフセット構造をランダムなリニアコードを使用するように変更してコンピューティングファジーエクストラクタを直接構築および分析することでネガティブな結果を回避できるというポジティブな結果を示す。

オープンソースソフトウェア

Privacy Preserving XGBoost Inference
このリポジトリには、プライバシー保護 XGBoost のプロトタイプ実装が含まれています。AWS は、プライバシー保護モデルが暗号化されたクエリを予測できるように、XGBoost モデルの暗号化にいくつかのプロパティ保護暗号化スキームを採用します。

Homomorphic Implementor’s Toolkit
Homomorphic Implementor’s Tookit (HIT) は、CKKS 準同型暗号スキーム向けの準同型回路を設計するプロセスを簡素化するためのツールを提供します。

Lattigo 準同型暗号ライブラリの C++ バインディング
このライブラリは、Lattigo v2.1.1 Go-lang 準同型暗号ライブラリの部分的な C++ バインディングを提供します。このラッパーは、すべての公開 Lattigo API に対するバインディングを提供しようとしているわけではありませんが、新しいバインディングを追加するのは非常に簡単で、PR は大歓迎です。

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