并行同态加密算法及应用研究-2020

学习论文:并行同态加密算法及应用研究-2020

并行同态加密#

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  • 提升计算效率的方法:
    • 密文打包技术
    • 批处理技术
    • SIMD技术:提升计算速度,并降低通信成本
    • 并行计算

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  • SIMD技术:提升计算速度,并降低通信成本
  • 基于云的多个节点计算:有点像分布式计算

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  • 2014年改进的SIMD技术:在对明文编码的时候利用CRT实现批处理
  • 分布式计算:对明文分块加密,再利用同态特性形成最终密文,提升算法效率
  • 2016年优化乘法同态计算,即使用AVX指令集和SIMD结合,提升计算效率
  • 基于身份的FHE方案,利用的是近似特征向量和SIMD,需和GSW对比
    • 利用特征向量构造基于身份的全同态加密体制-2016

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  • 2017年,杨等实现FHEW方案的多核CPU并行算法,加速计算矩阵和向量计算

    • 基于CPU的多核的FHEW并行算法-2017
  • 提出基于身份的批处理FHE方案,新的批处理算法

    • Efficient batch identity-based fully homomorphic encryption scheme in the standard mode-2018
  • 并行计算方法:

    • Fully homomorphic encryption based on the parallel computing-2018
    • Efficient parallel binary operations on homomorphic encrypted real Numbers-2019

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  • 同态乘法:向量乘、矩阵乘、矩阵向量乘、大整数乘、浮点数乘

同态加密的应用#

  • 密文检索
    • PIR等
    • 生物特征匹配
      • Voiceprint-biometric template design and authentication based on cloud computing security-2011
  • 密文处理
    • 密文计算等
    • 图像处理
    • 机器学习
  • 多方保密计算
    • PSI集合计算等
  • 密文数据库
    • 安全sql

数学难题#

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  • 大整数难分解问题:RSA
  • 离散对数问题:ElGamal、DH
  • 二次剩余问题:Paillier
  • 离散子集求和问题:FHE的“bootstrapping”技术
  • LWE问题:FHE方案

作者:Hang Shao

出处:https://www.cnblogs.com/pam-sh/p/16732553.html

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