爆速！準同型暗号を用いたCIFAR-10推論をわずか200msで実現

準同型暗号（Homomorphic Encryption）を活用し、CIFAR-10データセットの画像推論を驚異の200ミリ秒という短時間で処理する技術が登場しました。プライバシー保護と高速な推論を両立させたいエンジニアにとって、非常に興味深いマイルストーンとなるでしょう。

この計算機、自信満々に猫だと判定してるんだけど。

https://i.postimg.cc/90WGjk8t/results.png (https://i.postimg.cc/90WGjk8t/results.png)

これ、どういう用途で使うの？

本当ならすごいけど！注意点としては、ファイルサイズが341倍に膨れ上がっちゃうみたいだね。

彼らの告知ブログに少し詳しく書いてあったよ[0]

Belfortは今日、画像分類の定番モデル「ResNet-20」の暗号化実装であるCIFARデモ「so far」をリリースした。最新のSOTAを3倍上回る性能で、合計レイテンシは200ms未満。

どうやって実現したのか詳細はあまり書かれていないから、正直少し懐疑的かな。高速なHE（準同型暗号）は夢の技術だからね。

Belfortの画像分類は、近日公開予定のGPUライブラリ「Cyclops」をベースにしている。Cyclopsには、暗号化されたAIワークロードを劇的に高速化する最適化がいくつか施されている。

近いうちにライブラリがリリースされるっていう前振りみたいだね。

[0] https://belfortlabs.com/blog/sofar (https://belfortlabs.com/blog/sofar)

ネットワークログとJSを確認してテストもしてみたけど、一つ注意点がある。暗号化デモなら普通、秘密鍵はローカルで生成されて、向こう側が中身を見ずに計算を行い、こちらが元の平文と結果を比較するような仕組みを期待するよね。そうすれば、（少なくとも個人的には）彼らが不正できないと物理的に保証されるはずだし。

でも今回は、サーバーからclient_secret.binをダウンロードする形式だから、鍵も評価器も彼らが完全に制御している状態なんだ。つまり2つ問題があって、まずユーザーごとの鍵生成フローだと数分かかるだろうし、評価器のバンドルも数百MBからGB単位になる。次に、実際にFHE（完全準同型暗号）を使っているのか、それとも鍵を使って復号しているのか、我々には判別する方法がない。これが嘘だという証拠はないけど、本物であることの決定的な証明にもなっていない。ずっと追いかけている分野だから、本当に本物であってほしいんだけどね。

きっと垂れ耳の犬だけで学習したんだな。ジャーマンシェパードを自信満々に猫だって判定してるし。

KULeuvenの卒業生には敬意を表するけど、アメリカは今でも「ホモ（homo）」モーフィック暗号の研究に資金を出してるのかしら？ /s

すごく興味深い取り組みだね。いずれは機密データ（金融や法律関連など）を取り扱う際の標準になるべき技術だと思う。

サーバーに画像を見せることなく画像分類を行う。

同じ平文画像を入力したら、毎回同じ暗号化ペイロードが出力されるっていうこと？