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J-GLOBAL ID：202202244405436564   整理番号：22A1209405

演算ビット数削減による準同型暗号ライブラリSEALの高速化

Acceleration of Homomorphic Encryption Library SEAL by Reducing the Number of Arithmetic Bits

著者 (4件)： 宍戸哲平 (早稲田大) ,  西将暉 (早稲田大) ,  LI Xinyi (早稲田大) ,  木村啓二 (早稲田大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 425(CPSY2021 45-65)  ページ： 91-96 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月03日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： コンピュータで様々な秘密情報を扱う機会が増えており,データを暗号化したまま計算できる準同型暗号に注目が集まっている.しかしながら,準同型暗号による演算コストは大きく,これまでにも並列化をはじめとするいくつかの高速化手法が提案されている.本稿では,代表的な準同型暗号ライブラリであるSEALとその演算高速化ライブラリHEXLを対象に,演算で使用する基本データ構造をオリジナルの64bit整数から32bit整数に削減し,SIMD演算幅を拡張することで準同型暗号演算を高速化する手法を提案する.今回は特に実数・複素数の処理が可能なCKKS方式に着目して32bit化を実施し,準同型暗号の主要なアプリケーションの一つと目される深層学習の主要計算である行列積を評価した結果を報告する.評価の結果,オリジナルのライブラリに対し,32ビット化したライブラリでは,最大で3.27倍の速度向上を得ることができた.(著者抄録)

シソーラス用語： *暗号 ,  *準同形写像 ,  *数値計算 ,  高速化 ,  ライブラリ【計算機】 ,  データ構造 ,  SIMD ,  実数 ,  複素数演算 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  行列
準シソーラス用語： 計算精度 ,  行列積 ,  実数演算 ,  *準同型暗号化 ,  深層学習

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (13件)：

• Ayantika Chatterjee and Khin Mi Mi Aung. Fully homomorphic encryption in real world applications. Springer, 2019.
• Vincent Vanhoucke, Andrew Senior, and Mark Z. Mao. Improving the speed of neural networks on cpus. In Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Workshop, NIPS 2011, 2011.
• Kyuyeon Hwang and Wonyong Sung. Fixed-point feedforward deep neural network design using weights +1, 0, and - 1. In 2014 IEEE Workshop on Signal Processing Systems (SiPS), pp. 1-6, 2014.
• Matthieu Courbariaux, Yoshua Bengio, and Jean-Pierre David. Training deep neural networks with low precision multiplications. arXiv preprint arXiv:1412.7024, 2014.
• Fabian Boemer, Anamaria Costache, Rosario Cammarota, and Casimir Wierzynski. ngraph-he2: A high-throughput framework for neural network inference on encrypted data. In Proceedings of the 7th ACM Workshop on Encrypted Computing & Applied Homomorphic Cryptography, pp. 45-56, 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： ビット数 ,  暗号 ,  ライブラリ ,  高速化