論文の概要: Secure Outsourced Decryption for FHE-based Privacy-preserving Cloud Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19964v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 09:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 22:52:10.285633
• Title: Secure Outsourced Decryption for FHE-based Privacy-preserving Cloud Computing
• Title（参考訳）: FHEベースのプライバシ保護クラウドコンピューティングのためのセキュアなアウトソース復号化
• Authors: Xirong Ma, Chuan Li, Yuchang Hu, Yunting Tao, Yali Jiang, Yanbin Li, Fanyu Kong, Chunpeng Ge,
• Abstract要約: ホモモルフィック暗号化(HE)は、データのプライバシを保護するためのソリューションのひとつであり、暗号化されたデータをクラウドでセキュアに処理できるようにする。 本稿では、RLWEをベースとした完全同型暗号方式のためのアウトソース復号化プロトコルを提案する。 実験により,提案プロトコルはクライアントのローカル復号化において最大67%の高速化を実現し,空間使用量の50%の削減を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.125865379632205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The demand for processing vast volumes of data has surged dramatically due to the advancement of machine learning technology. Large-scale data processing necessitates substantial computational resources, prompting individuals and enterprises to turn to cloud services. Accompanying this trend is a growing concern regarding data leakage and misuse. Homomorphic encryption (HE) is one solution for safeguarding data privacy, enabling encrypted data to be processed securely in the cloud. However, the encryption and decryption routines of some HE schemes require considerable computational resources, presenting non-trivial work for clients. In this paper, we propose an outsourced decryption protocol for the prevailing RLWE-based fully homomorphic encryption schemes. The protocol splits the original decryption into two routines, with the computationally intensive part executed remotely by the cloud. Its security relies on an invariant of the NTRU-search problem with a newly designed blinding key distribution. Cryptographic analyses are conducted to configure protocol parameters across varying security levels. Our experiments demonstrate that the proposed protocol achieves up to a $67\%$ acceleration in the client's local decryption, accompanied by a $50\%$ reduction in space usage.
• Abstract（参考訳）: 大量のデータ処理の需要は、機械学習技術の進歩により劇的に急増している。 大規模データ処理は、かなりの計算資源を必要とするため、個人や企業がクラウドサービスに目を向けるよう促す。 この傾向に対応することは、データ漏洩と誤用に関する懸念が高まっている。 ホモモルフィック暗号化(HE)は、データのプライバシを保護するためのソリューションのひとつであり、暗号化されたデータをクラウドでセキュアに処理できるようにする。 しかし、いくつかのHEスキームの暗号化と復号ルーチンは相当な計算資源を必要としており、クライアントにとっては簡単な作業である。 本稿では、RLWEをベースとした完全同型暗号方式のためのアウトソース復号化プロトコルを提案する。 このプロトコルは、元の復号化を2つのルーチンに分割し、計算集約的な部分はクラウドによってリモートで実行される。 そのセキュリティは、新たに設計されたブラインドキー分布を持つNTRU-search問題の不変性に依存している。 暗号化分析を行い、プロトコルパラメータを様々なセキュリティレベルにわたって設定する。 実験により,提案プロトコルはクライアントのローカル復号化において最大6,7 %の高速化を実現し,空間使用量の50 %の削減を図った。

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