論文の概要: Secure numerical simulations using fully homomorphic encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21824v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 20:11:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:50:31.445148
• 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: データプライバシは、医療、財務、エンジニアリングデータなどの機密情報に数値シミュレーションを使用する場合、重要な懸念事項である。 完全同型暗号化(FHE)は、暗号化されたデータに直接セキュアな計算を可能にすることによって、データのプライバシを実現するための有望なソリューションを提供する。 暗号的に安全な数値シミュレーションが可能であることを示すが、計算オーバーヘッドとFHEによる数値誤差について慎重に検討する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.923600136516929
• License:
• Abstract: Data privacy is a significant concern when using numerical simulations for sensitive information such as medical, financial, or engineering data. This issue becomes especially relevant in untrusted environments like public cloud infrastructures. Fully homomorphic encryption (FHE) offers a promising solution for achieving data privacy by enabling secure computations directly on encrypted data. In this paper, aimed at computational scientists, we explore the viability of FHE-based, privacy-preserving numerical simulations of partial differential equations. We begin with an overview of the CKKS scheme, a widely used FHE method for computations with real numbers. Next, we introduce our Julia-based packages OpenFHE$.$jl and SecureArithmetic$.$jl, which wrap the OpenFHE C++ library and provide a convenient interface for secure arithmetic operations. We then evaluate the accuracy and performance of key FHE operations in OpenFHE as a baseline for more complex numerical algorithms. Following that, we demonstrate the application of FHE to scientific computing by implementing two finite difference schemes for the linear advection equation. Finally, we discuss potential challenges and solutions for extending secure numerical simulations to other models and methods. Our results show that cryptographically secure numerical simulations are possible, but that careful consideration must be given to the computational overhead and the numerical errors introduced by using FHE.
• Abstract（参考訳）: データプライバシは、医療、財務、エンジニアリングデータなどの機密情報に数値シミュレーションを使用する場合、重要な関心事である。 この問題は、パブリッククラウドインフラストラクチャのような信頼できない環境で特に重要になる。 完全同型暗号化(FHE)は、暗号化されたデータに直接セキュアな計算を可能にすることによって、データのプライバシを実現するための有望なソリューションを提供する。 本稿では,計算科学者を対象とし,FHEに基づく偏微分方程式のプライバシー保護数値シミュレーションの実現可能性について検討する。 実数計算に広く用いられているFHE法であるCKKSスキームの概要から始める。 次に、JuliaベースのパッケージOpenFHE$を紹介します。 SecureArithmetic$.jlとSecureArithmetic$。 これはOpenFHE C++ライブラリをラップし、セキュアな算術演算のための便利なインターフェースを提供する。 次に、より複雑な数値アルゴリズムのベースラインとして、OpenFHEにおける鍵FHE演算の精度と性能を評価する。 次に、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の科学計算への応用を実証する。 最後に、安全な数値シミュレーションを他のモデルや手法に拡張するための潜在的な課題と解決策について論じる。 この結果から,FHEによる計算オーバーヘッドと数値誤差について,暗号学的に安全な数値シミュレーションが可能であることが示唆された。

関連論文リスト

• Cryptanalysis via Machine Learning Based Information Theoretic Metrics [58.96805474751668]
  本稿では,機械学習アルゴリズムの新たな2つの応用法を提案する。 これらのアルゴリズムは、監査設定で容易に適用でき、暗号システムの堅牢性を評価することができる。 本稿では,DES,RSA,AES ECBなど,IND-CPAの安全でない暗号化スキームを高精度に識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-25T04:53:36Z)
• Accelerated zero-order SGD under high-order smoothness and overparameterized regime [79.85163929026146]
  凸最適化問題を解くための新しい勾配のないアルゴリズムを提案する。 このような問題は医学、物理学、機械学習で発生する。 両種類の雑音下で提案アルゴリズムの収束保証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T10:26:17Z)
• Privacy-aware Berrut Approximated Coded Computing for Federated Learning [1.2084539012992408]
  フェデレートラーニングスキームにおけるプライバシを保証するためのソリューションを提案する。 本提案は,Secret Sharing設定に適応したBerrut Approximated Coded Computingに基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T20:03:13Z)
• Efficient Privacy-Preserving Convolutional Spiking Neural Networks with FHE [1.437446768735628]
  ホモモルフィック暗号化(FHE)は、プライバシ保護計算の鍵となる技術である。 FHEは連続非ポリノミカル関数の処理に制限がある。 準同型SNNのためのFHE-DiCSNNというフレームワークを提案する。 FHE-DiCSNNの精度は97.94%で、元のネットワークの精度98.47%に比べて0.53%しか失われていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T15:37:18Z)
• Toward Lossless Homomorphic Encryption for Scientific Computation [4.668228426337449]
  本研究は、スーパーコンピューティングにおけるCKKSスキームの可能性とそのデータプライバシと計算効率への影響について検討する。 最初の実験では、行列乗法へのCKKSの有望な適用性を明らかにし、ユークリッド距離とほぼゼロに近い平均二乗誤差の差を示す。 第2の実験は、ワイルドファイアデータセットに適用され、精度を著しく損なうことなく、暗号化された機械学習モデルを使用することの可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T20:05:31Z)
• PEOPL: Characterizing Privately Encoded Open Datasets with Public Labels [59.66777287810985]
  プライバシとユーティリティのための情報理論スコアを導入し、不誠実なユーザの平均パフォーマンスを定量化する。 次に、ランダムなディープニューラルネットワークの使用を動機付ける符号化スキームのファミリーを構築する際のプリミティブを理論的に特徴づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T18:03:53Z)
• Learning to Bound Counterfactual Inference in Structural Causal Models from Observational and Randomised Data [64.96984404868411]
  我々は、従来のEMベースのアルゴリズムを拡張するための全体的なデータの特徴付けを導出する。 新しいアルゴリズムは、そのような混合データソースからモデルパラメータの(不特定性)領域を近似することを学ぶ。 反実的な結果に間隔近似を与え、それが特定可能な場合の点に崩壊する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T12:42:11Z)
• THE-X: Privacy-Preserving Transformer Inference with Homomorphic Encryption [112.02441503951297]
  トランスフォーマーモデルのプライバシ保護推論は、クラウドサービスユーザの要求に基づいています。 我々は、事前訓練されたモデルのプライバシ保存推論を可能にするトランスフォーマーの近似アプローチである$textitTHE-X$を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T03:49:18Z)
• Privacy-Preserving Distributed Learning in the Analog Domain [23.67685616088422]
  計算サーバからデータをプライベートに保ちながら、データよりも分散学習の問題を考察する。 本稿では,アナログ領域にデータが存在する場合の問題を解くための新しいアルゴリズムを提案する。 本研究では,浮動小数点数を用いてデータを表す場合の計算処理に,提案フレームワークをどのように適用できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T07:56:39Z)
• Faster Secure Data Mining via Distributed Homomorphic Encryption [108.77460689459247]
  ホモモルフィック暗号化(HE)は、最近、暗号化されたフィールド上で計算を行う能力により、ますます注目を集めている。 本稿では,スケーリング問題の解決に向けて,新しい分散HEベースのデータマイニングフレームワークを提案する。 各種データマイニングアルゴリズムとベンチマークデータセットを用いて,新しいフレームワークの有効性と有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T18:14:30Z)
• Privacy-Preserving Gaussian Process Regression -- A Modular Approach to the Application of Homomorphic Encryption [4.1499725848998965]
  ホモモルフィック暗号化(FHE)は、データを暗号化しながら計算することができる。 ガウス過程回帰のような一般的な機械学習アルゴリズムは、FHEにはあまり適していない。 保護を必要とするワークフローのセンシティブなステップのみにFHEを適用するモジュラーアプローチは、あるパーティがデータに対して予測できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T11:50:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。