যাচাইযোগ্য ন্যায্যতা: এমএল সিস্টেমের জন্য ন্যায্যতার গোপনীয়তা-সংরক্ষণ গণনা: উপসংহার

লিঙ্কের টেবিল

বিমূর্ত এবং ভূমিকা

পটভূমি এবং সম্পর্কিত কাজ

FaaS আর্কিটেকচার

বাস্তবায়ন এবং কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ

উপসংহার

স্বীকৃতি এবং রেফারেন্স

5। উপসংহার

এই কাগজটি একটি পরিষেবা হিসাবে ন্যায্যতা (FaaS), একটি বিশ্বস্ত পরিষেবা আর্কিটেকচার এবং অ্যালগরিদমিক ন্যায্যতার গণনার জন্য সুরক্ষিত প্রোটোকলের প্রস্তাব করে। FaaS একটি পরিষেবা হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে যা ML সিস্টেমকে আসল ডেটাসেট বা মডেলের তথ্য শেয়ার করতে না বলে ন্যায্যতা গণনা করে। পরিবর্তে, এটির জন্য ক্রিপ্টোগ্রামের আকারে ML সিস্টেম দ্বারা সরবরাহকৃত ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলির মানগুলির একটি এনক্রিপ্ট করা উপস্থাপনা প্রয়োজন। আমরা ক্রিপ্টোগ্রামের মধ্যে নন-ইন্টারেক্টিভ জিরো নলেজ প্রুফ ব্যবহার করেছি যে প্রোটোকলটি যেমনটি করা উচিত তেমনভাবে কার্যকর করা হয়েছে। ML সিস্টেমের ন্যায্যতার জন্য গণনার সঠিকতা পরিদর্শন করার জন্য এই ক্রিপ্টোগ্রামগুলি একটি পাবলিক ফেয়ারনেস বোর্ডে পোস্ট করা হয়েছে। এটি গোপনীয়তার একটি নতুন পদ্ধতি- ন্যায্যতার গণনা সংরক্ষণ কারণ অন্যান্য অনুরূপ প্রস্তাবগুলির বিপরীতে যা ফেডারেটেড লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, আমাদের FaaS আর্কিটেকচার একটি নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং মডেল বা এর অপারেশনের জন্য একটি ন্যায্যতা মেট্রিক সংজ্ঞার উপর নির্ভর করে না। পরিবর্তে, একজনের কাছে তাদের পছন্দসই মডেল এবং পছন্দের ন্যায্যতা মেট্রিক স্থাপনের স্বাধীনতা রয়েছে।

এই কাগজে আমরা প্রমাণ করেছি যে সুরক্ষা প্রোটোকল ডেটার গোপনীয়তার গ্যারান্টি দেয় এবং কোনও মডেলের তথ্য ফাঁস করে না। আগের ডিজাইনের তুলনায়, ML সিস্টেম দ্বারা ক্রিপ্টোগ্রামের সঠিক নির্মাণে আমাদের ডিজাইনের উপর আস্থা রয়েছে। যুক্তিযুক্তভাবে, এমএল সিস্টেমের অনেক আইনি, ব্যবসায়িক এবং নৈতিক প্রয়োজনীয়তা বিবেচনায় নিয়ে বিশ্বস্ত তৃতীয় পক্ষকে ডেটাতে সম্পূর্ণ অ্যাক্সেস প্রদানের চেয়ে সমাধান হিসাবে এটি আরও বাস্তবসম্মত। একই সময়ে, এটি এমএল সিস্টেমে বিশ্বাস বাড়াতে একটি নতুন চ্যালেঞ্জ প্রদান করে। উপস্থাপিত প্রোটোকল থেকে ক্রিপ্টোগ্রামের নির্মাণে আস্থা বৃদ্ধি একটি আকর্ষণীয় গবেষণা চ্যালেঞ্জ হিসাবে রয়ে গেছে।

আমরা FaaS-এর একটি প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট বাস্তবায়ন করেছি এবং কমোডিটি হার্ডওয়্যারের উপর পারফরম্যান্স পরীক্ষা পরিচালনা করেছি। প্রোটোকলটি সম্পূর্ণ হতে ডেটা পয়েন্ট প্রতি সেকেন্ড সময় নেয়, এইভাবে ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা বড় হলে (হাজার হাজার) কর্মক্ষমতা চ্যালেঞ্জের মধ্যে দেখায়। কর্মক্ষমতা চ্যালেঞ্জ প্রশমিত করার জন্য, নিরাপত্তা প্রোটোকল এমনভাবে মঞ্চস্থ করা হয়েছে যাতে ক্রিপ্টোগ্রামের নির্মাণ অফ-লাইনে করা যায়। ক্রিপ্টোগ্রাম থেকে ন্যায্যতার গণনার কার্যকারিতা ভবিষ্যতের কাজে মোকাবেলা করার জন্য একটি চ্যালেঞ্জ। একসাথে, আমরা বিশ্বাস করি FaaS এবং উপস্থাপিত অন্তর্নিহিত নিরাপত্তা প্রোটোকল AI অ্যালগরিদমের ন্যায্যতা গণনা এবং যাচাই করার জন্য একটি নতুন এবং প্রতিশ্রুতিশীল পদ্ধতি প্রদান করে।