論文の概要: Confidential FRIT via Homomorphic Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26179v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 06:35:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.684072
• Title: Confidential FRIT via Homomorphic Encryption
• Title（参考訳）: 正則暗号を用いた秘密FRIT
• Authors: Haruki Hoshino, Jungjin Park, Osamu Kaneko, Kiminao Kogiso,
• Abstract要約: 本研究では,同相暗号を用いた秘密データ駆動ゲインチューニングフレームワークを提案する。 秘密のFRITを実現するためのアイデアは、行列反転演算をベクトル和形式に置き換えることである。 128ビットのセキュリティ下での数値例では、従来の手法に匹敵する性能が確認されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22399170518036912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Edge computing alleviates the computation burden of data-driven control in cyber-physical systems (CPSs) by offloading complex processing to edge servers. However, the increasing sophistication of cyberattacks underscores the need for security measures that go beyond conventional IT protections and address the unique vulnerabilities of CPSs. This study proposes a confidential data-driven gain-tuning framework using homomorphic encryption, such as ElGamal and CKKS encryption schemes, to enhance cybersecurity in gain-tuning processes outsourced to external servers. The idea for realizing confidential FRIT is to replace the matrix inversion operation with a vector summation form, allowing homomorphic operations to be applied. Numerical examples under 128-bit security confirm performance comparable to conventional methods while providing guidelines for selecting suitable encryption schemes for secure CPS.
• Abstract（参考訳）: エッジコンピューティングは、複雑な処理をエッジサーバにオフロードすることで、サイバー物理システム(CPS)におけるデータ駆動制御の計算負担を軽減する。 しかし、サイバー攻撃の高度化は、従来のIT保護を超えて、CPSのユニークな脆弱性に対処するセキュリティ対策の必要性を浮き彫りにしている。 本研究では,ElGamal や CKKS といった同型暗号を用いた秘密データ駆動型ゲインチューニングフレームワークを提案し,外部サーバにアウトソースされたゲインチューニングプロセスにおけるサイバーセキュリティを強化する。 秘密のFRITを実現するためのアイデアは、行列反転演算をベクトル和形式に置き換え、同型演算を適用できるようにすることである。 128ビットのセキュリティ下での数値例では、従来の手法に匹敵する性能を確認し、セキュアなCPSに適した暗号化方式を選択するためのガイドラインを提供する。

関連論文リスト

• Design and Optimization of Cloud Native Homomorphic Encryption Workflows for Privacy-Preserving ML Inference [0.0]
  ホモモルフィック暗号化(HE)は、暗号化されたデータに対する暗号計算を可能にする魅力的な技術として登場した。 大規模クラウドネイティブパイプラインにおけるHEの統合は、高い計算オーバーヘッド、オーケストレーションの複雑さ、モデル互換性の問題によって制限されている。 本稿では、プライバシML推論をサポートするクラウドネイティブな同型暗号化の設計と最適化のための体系的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-28T15:13:32Z)
• Advancing Practical Homomorphic Encryption for Federated Learning: Theoretical Guarantees and Efficiency Optimizations [1.8245990984484237]
  Federated Learning(FL)は、クライアントデバイスにローカルに保存された生データを保持することによって、データのプライバシを維持しながら、協調的なモデルトレーニングを可能にする。 近年の研究では、モデル勾配の共有がモデル反転攻撃の脆弱性を生み出すことが示されている。 本稿では,モデル反転攻撃に対する防御として選択暗号の基本原理を理論的に解析する枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-24T18:43:52Z)
• Evaluating Selective Encryption Against Gradient Inversion Attacks [15.000605214632243]
  グラディエント・インバージョン・アタックは、フェデレート学習のような分散トレーニングフレームワークに重大なプライバシー上の脅威をもたらす。 本稿では,最先端攻撃に対する重要な指標の異なる選択的暗号化手法を体系的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-06T07:31:43Z)
• CANDoSA: A Hardware Performance Counter-Based Intrusion Detection System for DoS Attacks on Automotive CAN bus [45.24207460381396]
  本稿では,制御領域ネットワーク(CAN)環境向けに設計された新しい侵入検知システム(IDS)を提案する。 RISC-VベースのCAN受信機はgem5シミュレータを用いてシミュレートされ、AES-128暗号化によるCANフレームペイロードをFreeRTOSタスクとして処理する。 結果は、このアプローチがCANセキュリティを大幅に改善し、自動車サイバーセキュリティにおける新たな課題に対処する可能性があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-19T20:09:52Z)
• Enhancing Privacy in Semantic Communication over Wiretap Channels leveraging Differential Privacy [51.028047763426265]
  セマンティック通信(SemCom)は,タスク関連情報に着目して伝送効率を向上させる。 セマンティックリッチなデータをセキュアでないチャネルで送信すると、プライバシのリスクが生じる。 本稿では,セマンティックなセマンティックな特徴を保護するために,差分プライバシー機構を統合した新しいSemComフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T08:42:44Z)
• Hierarchical Cryptographic Signature Mapping for Ransomware Classification: A Structural Decomposition Approach [0.0]
  構造暗号特性を分析するために設計された階層型分類フレームワークは、悪意のある暗号化を識別するための新しいアプローチを提供する。 本研究は,暗号的特徴マッピングによって分類精度が向上することを示す。 階層構造解析は、さらに法医学的な調査を強化し、セキュリティアナリストが暗号を解読して攻撃源を追跡できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T13:23:51Z)
• Secure Semantic Communication With Homomorphic Encryption [52.5344514499035]
  本稿では,SemCom に準同型暗号を適用する可能性について検討する。 タスク指向のSemComスキームを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T13:26:14Z)
• Enc2DB: A Hybrid and Adaptive Encrypted Query Processing Framework [47.11111145443189]
  本稿では,新しいセキュアデータベースシステムであるEnc2DBを紹介する。 本稿では,マイクロベンチマークテストと自己適応型モードスイッチ戦略を提案し,与えられたクエリに応答する最適な実行パス(暗号やTEE)を選択する。 また、クエリ処理を高速化するために、ネイティブコストモデルやクエリと互換性のある暗号文インデックスを設計、実装する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T08:11:12Z)
• SOCI^+: An Enhanced Toolkit for Secure OutsourcedComputation on Integers [50.608828039206365]
  本稿では,SOCIの性能を大幅に向上させるSOCI+を提案する。 SOCI+は、暗号プリミティブとして、高速な暗号化と復号化を備えた(2, 2)ホールドのPaillier暗号システムを採用している。 実験の結果,SOCI+は計算効率が最大5.4倍,通信オーバヘッドが40%少ないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T05:19:32Z)

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。