[논문 리뷰] Machine Learning on Cloud with Blockchain: A Secure, Verifiable and Fair Approach to Outsource the Linear Regression for Data Analysis

Hanlin Zhang, Peng Gao외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 07.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 41인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 블록체인 기술을 활용하여 신뢰할 수 없는 클라우드에 선형 회귀를 외주하는 데 안전하고 검증 가능하며 공정한 프레임워크를 제안한다. 입력/출력 데이터를 가로막는 기법과 이더리움 스마트 계약을 활용함으로써, 데이터 기밀성 보장, 결과의 공개 검증, 탈중앙화된 신뢰 기반의 지급 공정성 확보를 가능하게 하며, 실험을 통해 강력한 보안성과 효율성을 입증한다.

ABSTRACT

Linear Regression (LR) is a classical machine learning algorithm which has many applications in the cyber physical social systems (CPSS) to shape and simplify the way we live, work and communicate. This paper focuses on the data analysis for CPSS when the Linear Regression is applied. The training process of LR is time-consuming since it involves complex matrix operations, especially when it gets a large scale training dataset In the CPSS. Thus, how to enable devices to efficiently perform the training process of the Linear Regression is of significant importance. To address this issue, in this paper, we present a secure, verifiable and fair approach to outsource LR to an untrustworthy cloud-server. In the proposed scheme, computation inputs/outputs are obscured so that the privacy of sensitive information is protected against cloud-server. Meanwhile, computation result from cloud-server is verifiable. Also, fairness is guaranteed by the blockchain, which ensures that the cloud gets paid only if he correctly performed the outsourced workload. Based on the presented approach, we exploited the fair, secure outsourcing system on the Ethereum blockchain. We analysed our presented scheme on theoretical and experimental, all of which indicate that the presented scheme is valid, secure and efficient.

연구 동기 및 목표

• 신뢰할 수 없는 클라우드 서버에 선형 회귀를 외주할 때 발생하는 데이터 기밀성, 결과 검증 가능성, 지급 공정성 문제를 해결하기 위해.
• 민감한 입력 및 출력 데이터가 클라우드에 노출되지 않도록 보호하는 기법을 설계하기 위해.
• 비밀 정보가 노출되지 않은 채로 공개적으로 계산 결과를 검증할 수 있도록 하기 위해.
• 블록체인을 신뢰할 수 없는 중개자로 활용하여 결과가 정확히 실행된 후에만 클라우드에 지급이 이루어지도록 보장함으로써 공정성을 확보하기 위해.
• 실제 도입을 위해 이더리움 블록체인 기반으로 작동하는 시스템을 구현하고 평가하기 위해.

제안 방법

• 입력 및 출력 데이터를 은폐하기 위해 기본 변환 기반 기법을 적용하여 클라우드 계산 중 기밀성을 보장하기 위해.
• 비밀 데이터가 블록체인에 노출되지 않더라도 결과를 검증할 수 있는 공개 검증 프로토콜을 설계하기 위해.
• 결과가 성공적으로 검증된 후에만 지급이 자동화되고 강제화되도록 이더리움 스마트 계약을 활용하기 위해.
• 블록체인이 결과 검증 및 지급 관리를 담당하는 탈중앙화된 시스템을 설계하여 신뢰할 수 없는 중개자 역할을 하게 하기 위해.
• 스마트 계약과 그래픽 사용자 인터페이스를 포함한 종단 간 안전한 외주를 위한 풀스택 시스템을 개발하기 위해.
• 보안 계산 단계에서 행렬 연산을 활용하고, 입력 데이터의 역공학을 방지하기 위해 유사 히든드롬포픽(obfuscation) 기법을 적용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신뢰할 수 없는 클라우드에 선형 회귀를 안전하게 외주하면서 데이터 기밀성을 유지할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 비밀 입력 정보가 폭 lộ되지 않은 채로 클라우드에서 계산된 결과의 정확성을 누구나 공개적으로 검증할 수 있는가?
• RQ3 비정상적인 실행이나 지급 거부를 방지하기 위해 외주 과정에서 공정성을 어떻게 확보할 수 있는가?
• RQ4 블록체인 기반 시스템은 안전하고 공정한 머신러닝 외주를 위해 효과적으로 신뢰할 수 없는 중개자 역할을 할 수 있는가?
• RQ5 실제 도입 환경에서 제안된 기법의 실용적 효율성과 확장성은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 기법은 입력 및 출력 데이터를 효과적으로 은폐함으로써 신뢰할 수 없는 클라우드 서버에 대한 泄露를 방지함으로써 안전한 외주를 달성한다.
• 검증 과정은 공개적으로 검증 가능하므로, 누구나 비밀 데이터에 접근하지 않고도 결과를 검증할 수 있어 투명성과 신뢰도를 향상시킨다.
• 블록체인 기반 시스템은 결과가 성공적으로 검증된 후에만 지급이 자동화되므로 공정성을 보장하며, 지급되지 않거나 악성 행위가 발생할 위험을 제거한다.
• 실험적 평가 결과, 클라이언트 측 계산 시간이 블록체인 외주 시에 크게 감소함을 확인하였다.
• 이더리움 기반의 구현은 실현 가능성을 입증하였으며, 스마트 계약이 결과 검증 및 지급 워크플로우를 성공적으로 관리하였다.
• 이론적 분석과 실증 평가를 통해 시스템이 정확하고 안전하며 효율적임을 입증하였다.