MPC-Pipe: an Efficient Pipeline Scheme for Secure Multi-party Machine Learning Inference
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Yongqin, Rajat, Rachit, Annavaram, Murali |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
LRD-MPC: Efficient MPC Inference through Low-rank Decomposition
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fastrack: Fast IO for Secure ML using GPU TEEs
di: Wang, Yongqin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yongqin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Characterization of GPU TEE Overheads in Distributed Data Parallel ML Training
di: Lee, Jonghyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Jonghyun, et al.
Pubblicazione: (2025)
PrivacySIM: Evaluating LLM Simulation of User Privacy Behavior
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptively Private Next-Token Prediction of Large Language Models
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Knowledge Distillation via Synthetic Text Generation
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
DistilLock: Safeguarding LLMs from Unauthorized Knowledge Distillation on the Edge
di: Mohanty, Asmita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mohanty, Asmita, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Next-Token Prediction of Large Language Models
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
Covert Attacks on Machine Learning Training in Passively Secure MPC
di: Jagielski, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jagielski, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ditto: Quantization-aware Secure Inference of Transformers upon MPC
di: Wu, Haoqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Haoqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
High-Throughput Secure Multiparty Computation with an Honest Majority in Various Network Settings
di: Harth-Kitzerow, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Harth-Kitzerow, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2022)
MPC-Minimized Secure LLM Inference
di: Rathee, Deevashwer, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rathee, Deevashwer, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Verifiable Coded Computing: Towards Fast, Secure and Private Distributed Machine Learning
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2021)
QML-PipeGuard: Drift-Aware Behavioral Fingerprinting for Quantum Machine Learning Pipeline Integrity
di: Yeniaras, Esra
Pubblicazione: (2026)
di: Yeniaras, Esra
Pubblicazione: (2026)
SCU: An Efficient Machine Unlearning Scheme for Deep Learning Enabled Semantic Communications
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Weiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Retrieval-Augmented Generation
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2026)
Edge Private Graph Neural Networks with Singular Value Perturbation
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2024)
SSNet: A Lightweight Multi-Party Computation Scheme for Practical Privacy-Preserving Machine Learning Service in the Cloud
di: Duan, Shijin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duan, Shijin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Skip Connections Realization for Secure Inference on Encrypted Data
di: Drucker, Nir, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Drucker, Nir, et al.
Pubblicazione: (2023)
Neutral Agent-based Adversarial Policy Learning against Deep Reinforcement Learning in Multi-party Open Systems
di: Peng, Qizhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Qizhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Malware Propagation Dynamics through Scientific Machine Learning
di: Pappu, Karthik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pappu, Karthik, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the (In)Security of Loading Machine Learning Models
di: Digregorio, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Digregorio, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
CECILIA: Comprehensive Secure Machine Learning Framework
di: Ünal, Ali Burak, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ünal, Ali Burak, et al.
Pubblicazione: (2022)
Privacy Preserving Data Imputation via Multi-party Computation for Medical Applications
di: Jentsch, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jentsch, Julia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Secure Transformer Inference Protocol
di: Yuan, Mu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yuan, Mu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Plinius: Secure and Persistent Machine Learning Model Training
di: Yuhala, Peterson, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Yuhala, Peterson, et al.
Pubblicazione: (2021)
OmniLytics+: A Secure, Efficient, and Affordable Blockchain Data Market for Machine Learning through Off-Chain Processing
di: Li, Songze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Songze, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learning Driven Smishing Detection Framework for Mobile Security
di: Goel, Diksha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Goel, Diksha, et al.
Pubblicazione: (2024)
SFPDML: Securer and Faster Privacy-Preserving Distributed Machine Learning based on MKTFHE
di: Wang, Hongxiao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Hongxiao, et al.
Pubblicazione: (2022)
EVA-S2PLoR: Decentralized Secure 2-party Logistic Regression with A Subtly Hadamard Product Protocol (Full Version)
di: Tao, Tianle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tao, Tianle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pre-trained Encoder Inference: Revealing Upstream Encoders In Downstream Machine Learning Services
di: Fu, Shaopeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Shaopeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Multi-Layer Cloud-IDS Pipeline with LLM and Adaptive Q-Learning Calibration
di: Ali, Syed Waqas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ali, Syed Waqas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Secure Sparse Matrix Multiplications and their Applications to Privacy-Preserving Machine Learning
di: Damie, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Damie, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
Performance of Machine Learning Classifiers for Anomaly Detection in Cyber Security Applications
di: Haug, Markus, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Haug, Markus, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robustness-Congruent Adversarial Training for Secure Machine Learning Model Updates
di: Angioni, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Angioni, Daniele, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learning-Assisted Intrusion Detection for Enhancing Internet of Things Security
di: Esmaeili, Mona, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Esmaeili, Mona, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Attack to Break Permutation-Based Private Third-Party Inference Schemes for LLMs
di: Thomas, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Thomas, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Machine Learning-Based Secure Face Verification Scheme and Its Applications to Digital Surveillance
di: Wang, Huan-Chih, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Huan-Chih, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficiently Achieving Secure Model Training and Secure Aggregation to Ensure Bidirectional Privacy-Preservation in Federated Learning
di: Yang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)
TinyML Security: Exploring Vulnerabilities in Resource-Constrained Machine Learning Systems
di: Huckelberry, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huckelberry, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
LRD-MPC: Efficient MPC Inference through Low-rank Decomposition
di: Tang, Tingting, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Fastrack: Fast IO for Secure ML using GPU TEEs
di: Wang, Yongqin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Characterization of GPU TEE Overheads in Distributed Data Parallel ML Training
di: Lee, Jonghyun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
PrivacySIM: Evaluating LLM Simulation of User Privacy Behavior
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Adaptively Private Next-Token Prediction of Large Language Models
di: Flemings, James, et al.
Pubblicazione: (2024)