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作者与机构
本研究的主要作者为Jaehyeok Lee、Phap Ngoc Duong和Hanho Lee,分别来自韩国仁荷大学电气与计算机工程系和越南岘港大学信息与通信技术学院。该研究于2023年8月24日发表在期刊《Sensors》上,题为“Configurable Encryption and Decryption Architectures for CKKS-Based Homomorphic Encryption”。
学术背景
随着越来越多的边缘设备连接到云端进行存储和分析,数据安全和隐私问题日益突出。同态加密(Homomorphic Encryption, HE)作为一种解决方案,能够在加密数据上直接进行计算,从而保护数据隐私。尽管已有大量研究致力于加速云端的同态评估操作,但边缘设备上的加密和解密(Enc-Dec)操作优化却鲜有涉及。本研究旨在设计基于CKKS(Cheon-Kim-Kim-Song)同态加密方案的高效硬件架构,以加速客户端的加密和解密操作。CKKS方案支持对实数或复数进行近似算术运算,适用于隐私保护的机器学习等应用场景。
研究流程
本研究的主要目标是设计可配置的加密和解密硬件架构,以支持多种多项式大小和乘法深度。研究流程包括以下几个步骤:
硬件架构设计
硬件实现与评估
性能对比
主要结果
1. 硬件资源利用率
- 可配置的NTT和INTT模块在FPGA上实现了高效的资源利用,NTT模块消耗了59,619个LUT、109,226个FF和1984个DSP切片,INTT模块消耗了65,291个LUT、115,323个FF和2112个DSP切片。 - 加密模块使用了1179k个LUT、1036k个FF和12,288个DSP切片,解密模块则使用了10.7k个LUT、6.9k个FF和133个DSP切片。
结论
本研究提出了一种新颖的可配置CKKS同态加密和解密硬件架构,能够支持多种多项式长度和乘法深度,适用于实际的CKKS同态加密系统。实验结果表明,所设计的硬件模块在加密和解密过程中实现了高数据吞吐量,显著加速了客户端的同态计算。未来的研究将进一步探索同态加密与机器学习算法的集成,以推动隐私保护应用的发展。
研究亮点
1. 创新性硬件架构
- 提出了可配置的NTT和INTT架构,支持多种多项式度数和模数,显著提高了硬件资源的利用效率。 - 设计了高效的模乘法器和模切换单元,优化了加密和解密操作的计算流程。
性能优势
应用前景
其他有价值的内容
本研究还详细介绍了CKKS同态加密方案的背景知识,包括其数学基础、密钥生成、加密和解密算法等,为读者提供了全面的理论支持。此外,研究还对相关文献进行了综述,比较了现有同态加密硬件加速器的优缺点,进一步凸显了本研究的创新性和实用性。