論文の概要: LightPHE: Integrating Partially Homomorphic Encryption into Python with Extensive Cloud Environment Evaluations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05219v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 12:23:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 04:16:58.025841
- Title: LightPHE: Integrating Partially Homomorphic Encryption into Python with Extensive Cloud Environment Evaluations
- Title（参考訳）: LightPHE: 大規模なクラウド環境評価による部分同型暗号化のPythonへの統合
- Authors: Sefik Ilkin Serengil, Alper Ozpinar,
- Abstract要約: ホモモルフィック暗号化は、プライベートキーにアクセスせずに暗号化されたデータの計算を可能にし、クラウド環境のセキュリティを高める。
本稿では、Python用の軽量ハイブリッドPHEフレームワークであるLightPHEを紹介し、既存のPHEライブラリの欠如に対処する。
LightPHEは複数のPHEアルゴリズムをモジュール設計に統合し、高速なプロトタイピングとセキュアなアプリケーション開発のための堅牢性とユーザビリティを保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Homomorphic encryption enables computations on encrypted data without accessing private keys, enhancing security in cloud environments. Without this technology, updates need to be performed on-premises or require transmitting private keys to the cloud, increasing security risks. Fully homomorphic encryption (FHE) supports both additive and multiplicative operations on ciphertexts, while partially homomorphic encryption (PHE) supports either addition or multiplication, offering a more efficient and practical solution. This study introduces LightPHE, a lightweight hybrid PHE framework for Python, designed to address the lack of existing PHE libraries. LightPHE integrates multiple PHE algorithms with a modular and extensible design, ensuring robustness and usability for rapid prototyping and secure application development. Cloud-based experiments were conducted on Google Colab (Normal, A100 GPU, L4 GPU, T4 High RAM, TPU2) and Microsoft Azure Spark to evaluate LightPHE's performance and scalability. Key metrics such as key generation, encryption, decryption, and homomorphic operations were assessed. Results showed LightPHE's superior performance in high-computation environments like Colab A100 GPU and TPU2, while also offering viable options for cost-effective setups like Colab Normal and Azure Spark. Comparative analyses demonstrated LightPHE's efficiency and scalability, making it suitable for various applications. The benchmarks offer insights into selecting appropriate cloud environments based on performance needs, highlighting LightPHE's potential to advance homomorphic encryption for secure and efficient cloud-based data processing.
- Abstract（参考訳）: ホモモルフィック暗号化は、プライベートキーにアクセスせずに暗号化されたデータの計算を可能にし、クラウド環境のセキュリティを高める。
この技術がなければ、アップデートはオンプレミスで実行されるか、あるいはプライベートキーをクラウドに送信する必要があるため、セキュリティリスクが増大する。
完全同型暗号(FHE)は、暗号文上の加法演算と乗法演算の両方をサポートし、一方、部分同型暗号(PHE)は加算と乗法の両方をサポートし、より効率的で実用的な解を提供する。
本稿では、Python用の軽量ハイブリッドPHEフレームワークであるLightPHEを紹介し、既存のPHEライブラリの欠如に対処する。
LightPHEは、複数のPHEアルゴリズムをモジュール化された拡張可能な設計に統合し、高速なプロトタイピングとセキュアなアプリケーション開発のための堅牢性とユーザビリティを保証する。
Google Colab(Normal、A100 GPU、L4 GPU、T4 High RAM、TPU2)とMicrosoft Azure Sparkでクラウドベースの実験を行い、LightPHEのパフォーマンスとスケーラビリティを評価した。
鍵生成、暗号化、復号化、均質な操作といった重要な指標が評価された。
結果は、Colab A100 GPUやTPU2のような高計算環境でのLightPHEの優れたパフォーマンスを示し、Colab NormalやAzure Sparkのようなコスト効率の高いセットアップに対して実行可能なオプションも提供した。
比較分析により、LightPHEの効率性とスケーラビリティが示され、様々な用途に適していた。
ベンチマークでは、パフォーマンス要求に基づいた適切なクラウド環境の選択に関する洞察を提供し、セキュアで効率的なクラウドベースのデータ処理のために同型暗号化を前進させるLightPHEの可能性を強調している。
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