JP7196132B2 - データプロセッシング(dp)アクセラレータのための難読化を用いたデータ伝送 - Google Patents
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Description
ホストにおいてデータプロセッシング(DP)アクセラレータにより1つ又は複数の人工知能(AI)モデルを使用してAI予測を実行する予測リクエストを生成するステップであって、ここで、予測リクエストは、難読化カーネルアルゴリズムに基づいて1つ又は複数のAIモデルを難読化する難読化されたデータを含むステップと、難読化カーネルアルゴリズムと予測リクエストを、リンクを介してDPアクセラレータに送信するステップであって、ここで、難読化カーネルアルゴリズムを使用して難読化されたデータを難読化解除し、1つ又は複数のAIモデルを取得して予測結果を生成し、ここで、DPアクセラレータは、難読化カーネルアルゴリズムを使用して予測結果を難読化するステップと、DPアクセラレータからの難読化された予測結果を、リンクを介して受信するステップと、難読化された予測結果を難読化解除して、予測結果を復元するステップと、を含むデータを難読化する方法を提供する。
Claims (22)
- データを難読化解除する方法であって、前記方法は、
データプロセシング(DP)アクセラレータによって、ホストから難読化カーネルアルゴリズムを受信するステップであって、前記難読化カーネルアルゴリズムは、リンクを介した前記ホストとの通信データを難読化及び難読化解除するために使用されるステップと、
前記難読化カーネルアルゴリズムを使用して、前記ホストから受信した、予測リクエストのための難読化されたデータを難読化解除して、1つ又は複数の人工知能(AI)モデルを取得するステップであって、前記難読化されたデータは、前記ホストが1つ又は複数の人工知能(AI)モデルを難読化したデータである、ステップと、
前記1つ又は複数のAIモデルを予測入力に適用することにより、予測結果を生成するステップと、
前記難読化カーネルアルゴリズムを使用して、前記予測結果を難読化するステップと、
難読化された予測結果を、前記リンクを介して前記ホストに送信するステップであって、前記ホストは前記難読化された予測結果を難読化解除することにより前記予測結果を復元するように構成される、ステップと、を含み、
前記ホストと前記データプロセシングアクセラレータとの間の通信は、ペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト(PCI)・チャネル又はペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト・エクスプレス(PCIE)・チャネルを介して行われる、
データを難読化解除する方法。 - 前記難読化カーネルアルゴリズムは、前記ホストによって生成される請求項1に記載の方法。
- 前記難読化されたデータを伝送するためのデータチャネルと異なる専用の通信チャネルにおいて前記難読化カーネルアルゴリズムを受信する請求項1に記載の方法。
- 前記難読化されたデータは、トレーニング入力データを含み、前記トレーニング入力データを使用して前記1つ又は複数のAIモデルをトレーニングする請求項1に記載の方法。
- 前記難読化カーネルアルゴリズムが対称アルゴリズムであるため、前記難読化解除と前記難読化の両方に同じアルゴリズムが使用される請求項1に記載の方法。
- 前記難読化カーネルアルゴリズムは、名称ベースの難読化アルゴリズムである請求項1に記載の方法。
- 1つ又は複数のAIモデルに対するリクエストを前記ホストから受信するステップと、
リクエストされた前記1つ又は複数のAIモデルに対して難読化を行うステップと、
難読化されたAIモデルを前記ホストに送信するステップであって、前記ホストは前記難読化されたAIモデルに対して難読化解除を行うことにより前記AIモデルを復元するステップと、をさらに含む請求項1に記載の方法。 - データを難読化する方法であって、前記方法は、
ホストにおいてデータプロセッシング(DP)アクセラレータにより1つ又は複数の人工知能(AI)モデルを使用してAI予測を実行する予測リクエストを生成するステップであって、ここで、前記予測リクエストは、難読化カーネルアルゴリズムに基づいて前記1つ又は複数のAIモデルを難読化する難読化されたデータを含むステップと、
前記難読化カーネルアルゴリズムと前記予測リクエストを、リンクを介して前記DPアクセラレータに送信するステップであって、前記難読化カーネルアルゴリズムは、前記難読化されたデータを難読化解除し、前記1つ又は複数のAIモデルを取得して予測結果を生成するために用いられ、前記DPアクセラレータは、前記難読化カーネルアルゴリズムを使用して前記予測結果を難読化し、難読化した予測結果を返送するよう構成される、ステップと、
前記DPアクセラレータからの難読化された予測結果を、前記リンクを介して受信するステップと、
前記難読化された予測結果を難読化解除して、前記予測結果を復元するステップと、を含み、
前記ホストと前記データプロセシングアクセラレータとの間の通信は、ペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト(PCI)・チャネル又はペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト・エクスプレス(PCIE)・チャネルを介して行われる、
データを難読化する方法。 - 前記難読化カーネルアルゴリズムは、前記ホストによって生成される請求項8に記載の方法。
- 前記難読化されたデータを伝送するためのデータチャネルと異なる専用の通信チャネルにおいて前記難読化カーネルアルゴリズムを受信する請求項8に記載の方法。
- 前記難読化されたデータは、トレーニング入力データを含み、前記トレーニング入力データを使用して前記1つ又は複数のAIモデルをトレーニングする請求項8に記載の方法。
- 前記難読化カーネルアルゴリズムが対称アルゴリズムであるため、前記難読化解除と前記難読化の両方に同じアルゴリズムが使用される請求項8に記載の方法。
- 前記難読化カーネルアルゴリズムは、名称ベースの難読化アルゴリズムである請求項8に記載の方法。
- 前記DPアクセラレータからの1つ又は複数のAIモデルを復元するためのリクエストを生成するステップと、
前記DPアクセラレータに前記リクエストを送信するステップと、
前記1つ又は複数のAIモデルを示す難読化されたデータを、前記DPアクセラレータから受信するステップと、
難読化されたAIモデルに対して難読化解除を行うことにより前記AIモデルを復元するステップと、をさらに含む請求項8に記載の方法。 - 命令が格納されている非一時的機械可読媒体であって、前記命令はプロセッサにより実行されると、
データプロセシング(DP)アクセラレータによってホストから難読化カーネルアルゴリズムを受信するステップであって、前記難読化カーネルアルゴリズムは、リンクを介した前記ホストとの通信データを難読化及び難読化解除するために使用されるステップと、
前記難読化カーネルアルゴリズムを使用して、前記ホストから受信した、予測リクエストのための難読化されたデータを難読化解除して、1つ又は複数の人工知能(AI)モデルを取得するステップであって、前記難読化されたデータは、前記ホストが1つ又は複数の人工知能(AI)モデルを難読化したデータである、ステップと、
前記1つ又は複数のAIモデルを予測入力に適用することにより、予測結果を生成するステップと、
前記難読化カーネルアルゴリズムを使用して、前記予測結果を難読化するステップと、
難読化された予測結果を前記ホストに送信するステップであって、前記ホストは前記難読化された予測結果を難読化解除することにより前記予測結果を復元するように構成される、ステップと、
を含み、
前記ホストと前記データプロセシングアクセラレータとの間の通信は、ペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト(PCI)・チャネル又はペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト・エクスプレス(PCIE)・チャネルを介して行われる、
動作を前記プロセッサに実行させる、非一時的機械可読媒体。 - 前記難読化カーネルアルゴリズムは、前記ホストによって生成される請求項15に記載の非一時的機械可読媒体。
- 前記難読化されたデータを伝送するためのデータチャネルと異なる専用の通信チャネルにおいて、前記難読化カーネルアルゴリズムを受信する請求項15に記載の非一時的機械可読媒体。
- 前記難読化されたデータは、トレーニング入力データを含み、前記トレーニング入力データを使用して前記1つ又は複数のAIモデルをトレーニングする請求項15に記載の非一時的機械可読媒体。
- 前記難読化カーネルアルゴリズムが対称アルゴリズムであるため、前記難読化解除と前記難読化の両方に同じアルゴリズムが使用される請求項15に記載の非一時的機械可読媒体。
- 前記難読化カーネルアルゴリズムは、名称ベースの難読化アルゴリズムである請求項15に記載の非一時的機械可読媒体。
- コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項1~7のいずれか一項に記載の方法を実現する、コンピュータプログラム。 - コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項8~14のいずれか一項に記載の方法を実現する、コンピュータプログラム。
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