KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2629-2650
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2019
It is important to construct fully homomorphic encryption with ciphertext matrix that makes fully homomorphic encryption become very nature and simple. We present a general design method of constructing fully homomorphic encryption whose ciphertext is matrix. By using this design method, we can deduce a fully homomorphic encryption scheme step by step based on a basic encryption scheme. The process of deduction is similar to solving equation and the final output result is a fully homomorphic encryption scheme with ciphertext matrix. The idea of constructing ciphertext matrix is ciphertexts stack, which don't simply stack ciphertexts together but is to obtain the desired homomorphic property. We use decryption structure as tool to analyze homomorphic property and noise growth during homomorphic evaluation. By using this design method, we obtain three corresponding fully homomorphic encryption schemes. Our obtained fully homomorphic encryption schemes are more efficient. Finally, we introduce the adversary advantage and improve the previous method of estimating concert parameters of fully homomorphic encryption. We give the concert parameters of these schemes.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 스마트기기의 보급과 맞물려 편리함을 장점으로 수요가 급격히 증가하고 있다. 시장의 관심을 받으면서 클라우드 컴퓨팅 시스템이 정말로 안전한지에 대한 관심도 높아지고 있는 상황이다. 클라우드 환경의 특성상 서비스 제공자는 데이터를 위탁받는 입장에서 사용자의 개인정보를 유출할 수 있게 되는데, 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 완전 동형 암호가 대두되고 있다. 완전 동형 암호는 사용자의 암호화된 데이터를 복호화하지 않고 연산을 가능하게 하는 암호체계이다. 완전 동형 암호를 이용하면 기밀성을 보장하면서 암호문에 대한 키가 없어도 연산을 수행할 수 있기 때문에 클라우드 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 보안 위협 요소들을 제거하는데 효과적일 것으로 전망하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협 요소들을 조사하고 이를 해결할 수 있는 완전 동형 암호에 대하여 살펴본다.
완전동형암호는 암호화된 자료를 복호화 하는 과정을 거치지 않고 원하는 자료를 검색 및 통계처리 할 수 있도록 하는 암호기반 기술이다. 완전동형암호는 암호화 및 복호화에 소요되는 시간을 줄여줌으로써 검색 속도를 향상시키고 통계 처리를 위해 복호화 된 자료의 유출로 인한 피해를 막을 수 있는 기술로 주목받고 있다. 또한 최근 보편화 되고 있는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인 정보가 외부의 저장 공간에 저장됨으로써 발생할 수 있는 여러 가지 문제점을 해결해 줄 것으로 기대를 모으고 있다. 완전동형암호가 처음 제안된 70년대 이후 지금까지 효율성과 기능성을 만족시키는 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 계속되어 왔다. 본 고에서는 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 완전동형암호의 연구 방향에 대해서 살펴보고자 한다.
보안을 유지하는 가운데 딥 러닝을 이용하여 데이터 분석 결과를 제공하는 서비스의 핵심적인 기술 중의 하나로 완전 동형 암호가 있다. 완전 동형 암호화된 데이터 간의 연산의 제약으로 인해 딥 러닝에 사용되는 비산술 함수를 다항식으로 근사해야 한다. 현재까지는 합성 미니맥스 다항식을 사용하여 비산술 함수를 근사한 다항식을 컨볼루션 뉴럴 네트워크에 적용했을 때 계층별로 같은 차수의 다항식만 적용하였는데, 이는 완전 동형 암호를 위한 효과적인 네트워크의 설계에 어려움을 준다. 본 연구는 합성 미니맥스 다항식으로 설계한 근사 다항식의 차수를 계층별로 서로 다르게 설정하여도 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서 데이터의 분석에 문제가 없음을 이론적으로 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5616-5630
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2019
Fully homomorphic encryption allows a third-party to perform arbitrary computation over encrypted data and is especially suitable for secure outsourced computation. This paper investigates secure outsourced computation of multiple matrix multiplication based on fully homomorphic encryption. Our work significantly improves the latest Mishra et al.'s work. We improve Mishra et al.'s matrix encoding method by introducing a column-order matrix encoding method which requires smaller parameter. This enables us to develop a binary multiplication method for multiple matrix multiplication, which multiplies pairwise two adjacent matrices in the tree structure instead of Mishra et al.'s sequential matrix multiplication from left to right. The binary multiplication method results in a logarithmic-depth circuit, thus is much more efficient than the sequential matrix multiplication method with linear-depth circuit. Experimental results show that for the product of ten 32×32 (64×64) square matrices our method takes only several thousand seconds while Mishra et al.'s method will take about tens of thousands of years which is astonishingly impractical. In addition, we further generalize our result from square matrix to non-square matrix. Experimental results show that the binary multiplication method and the classical dynamic programming method have a similar performance for ten non-square matrices multiplication.
With the application and promotion of biometric technology, biometrics has become more and more important to identity authentication. In order to ensure the privacy of the user, the biometrics cannot be stored or manipulated in plaintext. Aiming at this problem, this paper analyzes and summarizes the scheme and performance of the existing biometric authentication system, and proposes an iris-based ciphertext authentication system based on fully homomorphic encryption using the FV scheme. The implementation of the system is partly powered by Microsoft's SEAL (Simple Encrypted Arithmetic Library). The entire system can complete iris authentication without decrypting the iris feature template, and the database stores the homomorphic ciphertext of the iris feature template. Thus, there is no need to worry about the leakage of the iris feature template. At the same time, the system does not require a trusted center for authentication, and the authentication is completed on the server side directly using the one-time MAC authentication method. Tests have shown that when the system adopts an iris algorithm with a low depth of calculation circuit such as the Hamming distance comparison algorithm, it has good performance, which basically meets the requirements of real application scenarios.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.497-522
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2018
Fully homomorphic encryption(FHE) scheme may be the best method to solve the privacy leakage problem in the untrusted servers because of its ciphertext calculability. However, the existing FHE schemes are still not being put into the practical applications due to their low efficiency. Therefore, it is imperative to find a more efficient FHE scheme or to optimize the existing FHE schemes so that they can be put into the practical applications. In this paper, we optimize GSW scheme by using the parallel computing, and finally we get a high-performance FHE scheme, namely PGSW scheme. Experimental results show that the time overhead of the homomorphic operations in new FHE scheme will be reduced manyfold with the increasing of processing units number. Therefore, our scheme can greatly reduce the running time of homomorphic operations and improve the performance of FHE scheme through sacrificing hardware resources. It can be seen that our FHE scheme can catalyze the development of FHE.
We give secure parameter suggestions to use sparse secret vectors in LWE based encryption schemes. This should replace existing security parameters, because homomorphic encryption (HE) schemes use quite different variables from the existing parameters. In particular, HE schemes using sparse secrets should be supported by experimental analysis, here we summarize existing attacks to be considered and security levels for each attacks. Based on the analysis and experiments, we compute optimal scaling factors for CKKS.
본고에서는 키 전환(key switching) 과정이 필요 없는 Ring-LWE(Learning With Errors) 기반 완전 준동형 암호화(FHE : Fully Homomorphic Encryption) 스킴을 제안한다. 기존의 LWE 기반 FHE 스킴은 벡터 공간의 원소인 암호문의 차원을 줄이기 위하여 키 전환(key switching) 과정을 필요로 하였다. 이 key switching 과정은 새로운 개인키/공개키 쌍과 부가적인 연산 과정을 필요로 하여 FHE 스킴 구현에 있어서 구현 효율성 저하의 큰 요인이 된다. 우리는 환(ring) 상의 이차방정식을 푸는 문제의 어려움이라는 새로운 안전성 가정을 이용하여 암호문의 차원을 줄임으로써 키 전환 과정이 필요 없는 FHE 스킴을 제안한다. 이 방법은 기존의 키 전환 과정에 비해 필요로 하는 새로운 공개키 크기가 매우 작고 부가 연산이 거의 없다는 측면에서 FHE 구현 효율성을 제고할 수 있다.
완전동형암호는 암호화된 데이터에 대한 대수적 연산을 지원하며, 최근에는 최대값 함수 등의 비대수적 연산도 근사하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 아직 4개 이상의 숫자에 대한 정밀한 맥스 풀링 근사 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 최대값 함수 근사 다항식의 합성을 활용하여 정밀한 맥스 풀링 근사 기법을 제안하였으며, 이를 이론적으로 분석하여 높은 정밀도를 증명하였다. 실험 결과, 제안하는 근사 맥스 풀링은 1ms 이내의 작은 분할 실행 시간과 이론적 분석과 일치하는 높은 정밀도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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