論文の概要: Secure Multi-Key Homomorphic Encryption with Application to Privacy-Preserving Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20101v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 03:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.590236
• Title: Secure Multi-Key Homomorphic Encryption with Application to Privacy-Preserving Federated Learning
• Title（参考訳）: プライバシ保護フェデレーション学習への応用によるセキュアなマルチキー同型暗号化
• Authors: Jiahui Wu, Tiecheng Sun, Fucai Luo, Haiyan Wang, Weizhe Zhang,
• Abstract要約: マルチパーティ安全な計算タスクに適用した場合、CDKSスキームにおける重要なセキュリティ脆弱性を特定する。 マルチキーBFVおよびCKKSフレームワークに新しいマスキング機構を組み込んだ新しいスキームSMHEを提案する。 SMHEを用いてPPFLアプリケーションを実装し,ランタイム評価のオーバーヘッドを最小限に抑えて,セキュリティを大幅に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.862166653863571
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Key Homomorphic Encryption (MKHE), proposed by Lopez-Alt et al. (STOC 2012), allows for performing arithmetic computations directly on ciphertexts encrypted under distinct keys. Subsequent works by Chen and Dai et al. (CCS 2019) and Kim and Song et al. (CCS 2023) extended this concept by proposing multi-key BFV/CKKS variants, referred to as the CDKS scheme. These variants incorporate asymptotically optimal techniques to facilitate secure computation across multiple data providers. In this paper, we identify a critical security vulnerability in the CDKS scheme when applied to multiparty secure computation tasks, such as privacy-preserving federated learning (PPFL). In particular, we show that CDKS may inadvertently leak plaintext information from one party to others. To mitigate this issue, we propose a new scheme, SMHE (Secure Multi-Key Homomorphic Encryption), which incorporates a novel masking mechanism into the multi-key BFV and CKKS frameworks to ensure that plaintexts remain confidential throughout the computation. We implement a PPFL application using SMHE and demonstrate that it provides significantly improved security with only a modest overhead in homomorphic evaluation. For instance, our PPFL model based on multi-key CKKS incurs less than a 2\times runtime and communication traffic increase compared to the CDKS-based PPFL model. The code is publicly available at https://github.com/JiahuiWu2022/SMHE.git.
• Abstract（参考訳）: Lopez-Altらによって提案されたMKHE(Multi-Key Homomorphic Encryption)は、異なる鍵で暗号化された暗号文上で直接演算を行うことができる。 その後、ChenとDai et al (CCS 2019)とKimとSong et al (CCS 2023)によって、CDKSスキームと呼ばれるマルチキーBFV/CKKSの派生案が提案された。 これらの変種は、複数のデータプロバイダ間のセキュアな計算を容易にするために、漸近的に最適なテクニックを取り入れている。 本稿では,プライバシ保護フェデレーション学習(PPFL)などのマルチパーティセキュアな計算タスクに適用した場合,CDKSスキームにおける重要なセキュリティ脆弱性を特定する。 特に、CDKSは、ある当事者から他の当事者に不注意に平文情報を漏らす可能性があることを示す。 この問題を軽減するために,新しいマスキング機構をマルチキーBFVおよびCKKSフレームワークに組み込んだSMHE(Secure Multi-Key Homomorphic Encryption)を提案する。 SMHEを用いてPPFLアプリケーションを実装し,同型評価のオーバーヘッドをわずかに抑えることで,セキュリティが大幅に向上することを示した。 例えば、マルチキーCKKSをベースとしたPPFLモデルは、CDKSベースのPPFLモデルと比較して、2\timesランタイム以下で通信トラフィックが増加する。 コードはhttps://github.com/JiahuiWu2022/SMHE.gitで公開されている。

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