論文の概要: Secure numerical simulations using fully homomorphic encryption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21824v1
- Date: Tue, 29 Oct 2024 07:47:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-30 13:38:35.821373
- Title: Secure numerical simulations using fully homomorphic encryption
- Title（参考訳）: 完全同型暗号を用いたセキュア数値シミュレーション
- Authors: Arseniy Kholod, Yuriy Polyakov, Michael Schlottke-Lakemper,
- Abstract要約: ホモモルフィック暗号化(英語版) (FHE) は暗号化されたデータに対するセキュアな計算を可能にする。
偏微分方程式のプライバシ保存数値シミュレーションにおけるFHEの適用可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.923600136516929
- License:
- Abstract: Data privacy is a significant concern in many environments today. This is particularly true if sensitive information, e.g., engineering, medical, or financial data, is to be processed on potentially insecure systems, as it is often the case in cloud computing. Fully homomorphic encryption (FHE) offers a potential solution to this problem, as it allows for secure computations on encrypted data. In this paper, we investigate the viability of using FHE for privacy-preserving numerical simulations of partial differential equations. We first give an overview of the CKKS scheme, a popular FHE method for computations with real numbers. This is followed by an introduction of our Julia packages OpenFHE.jl and SecureArithmetic.jl, which provide a Julia wrapper for the C++ library OpenFHE and offer a user-friendly interface for secure arithmetic operations. We then present a performance analysis of the CKKS scheme within OpenFHE, focusing on the error and efficiency of different FHE operations. Finally, we demonstrate the application of FHE to secure numerical simulations by implementing two finite difference schemes for the linear advection equation using the SecureArithmetic.jl package. Our results show that FHE can be used to perform cryptographically secure numerical simulations, but that the error and efficiency of FHE operations must be carefully considered when designing applications.
- Abstract（参考訳）: データプライバシは、今日の多くの環境において重要な関心事である。
機密情報(例えば、エンジニアリング、医療、財務データなど)が潜在的に安全でないシステムで処理される場合、これは特に当てはまります。
完全同型暗号化(FHE)は、暗号化されたデータに対するセキュアな計算を可能にするため、この問題に対する潜在的な解決策を提供する。
本稿では, 偏微分方程式のプライバシー保存数値シミュレーションにおけるFHEの利用可能性について検討する。
まず、実数計算のための一般的なFHE法であるCKKSスキームの概要を示す。
OpenFHE.jlとSecureArithmetic.jlは、C++ライブラリのOpenFHE用のJuliaラッパーを提供し、セキュアな算術演算のためのユーザフレンドリなインターフェースを提供する。
次に、OpenFHE内のCKKSスキームの性能解析を行い、異なるFHE演算の誤りと効率性に着目した。
最後に, SecureArithmetic.jlパッケージを用いた線形対流方程式に対する2つの有限差分スキームを実装することにより, FHEの数値シミュレーションへの応用を実証する。
以上の結果から,FHEを暗号的に安全な数値シミュレーションに利用することは可能であるが,FHE演算の誤差と効率は,アプリケーション設計時に慎重に考慮する必要がある。
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