論文の概要: Verifiable Encodings for Secure Homomorphic Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14071v4
• Date: Tue, 4 Jun 2024 11:58:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 16:52:40.877068
• Title: Verifiable Encodings for Secure Homomorphic Analytics
• Title（参考訳）: セキュアな同型解析のための検証可能なエンコーディング
• Authors: Sylvain Chatel, Christian Knabenhans, Apostolos Pyrgelis, Carmela Troncoso, Jean-Pierre Hubaux,
• Abstract要約: ホモモルフィック暗号化は、機密データ上のクラウドで除算された計算のプライバシを保護するための有望なソリューションである。 本稿では,クラウドベースの同型計算のクライアント検証を実現するための2つの誤り検出符号化とビルド認証手法を提案する。 我々は,暗号化されたデータ上で実行されたアウトソース計算の検証システムであるVERITASにソリューションを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.402772462535884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Homomorphic encryption, which enables the execution of arithmetic operations directly on ciphertexts, is a promising solution for protecting privacy of cloud-delegated computations on sensitive data. However, the correctness of the computation result is not ensured. We propose two error detection encodings and build authenticators that enable practical client-verification of cloud-based homomorphic computations under different trade-offs and without compromising on the features of the encryption algorithm. Our authenticators operate on top of trending ring learning with errors based fully homomorphic encryption schemes over the integers. We implement our solution in VERITAS, a ready-to-use system for verification of outsourced computations executed over encrypted data. We show that contrary to prior work VERITAS supports verification of any homomorphic operation and we demonstrate its practicality for various applications, such as ride-hailing, genomic-data analysis, encrypted search, and machine-learning training and inference.
• Abstract（参考訳）: 暗号文上での算術演算の直接実行を可能にする同型暗号化は、機密データ上でのクラウドデリゲート計算のプライバシを保護するための有望なソリューションである。 しかし、計算結果の正確性は保証されない。 本稿では,異なるトレードオフの下で,暗号化アルゴリズムの特徴を損なうことなく,クラウドベースの同型計算の実用的なクライアント検証を可能にする2つの誤り検出符号化とビルド認証手法を提案する。 我々の認証装置は、整数上の完全同型暗号スキームに基づいて、トレンドリング学習を演算する。 我々は,暗号化されたデータ上で実行されたアウトソース計算の検証システムであるVERITASにソリューションを実装した。 従来の作業とは対照的に、VERITASは任意のホモモルフィック動作の検証をサポートしており、ライドシェアリング、ゲノムデータ分析、暗号化検索、機械学習のトレーニングと推論など、様々な応用にその実用性を実証している。

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