Texto completo
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| Autor(es): |
Antonio Carlos Guimarães Junior
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação |
| Data de defesa: | 2023-09-01 |
| Membros da banca: |
Edson Borin;
Julio César López Hernández;
Marcos Antônio Simplício Júnior;
Ricardo Dahab;
Jeroen Antonius Maria Van de Graaf
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| Orientador: | Diego de Freitas Aranha; Edson Borin |
| Resumo | |
Permitir a avaliação de computação arbitrária sobre dados criptografados elevou a criptografia totalmente homomórfica (FHE, do inglês Fully Homomorphic Encryption) a um lugar de destaque dentre as tecnologias de preservação da privacidade. A princípio, entretanto, o feito teve um impacto diminuto na prática, já que a maioria das aplicações não suportava a sobrecarga no desempenho que ela introduzia. A literatura então evoluiu em torno das necessidades de casos de uso específicos, muitas vezes abrindo mão da computação arbitrária em nome do desempenho. Atualmente, o estado da arte em desempenho para FHE é representado por esquemas que se especializam em aritmética rápida ao mesmo tempo em que relegam funções arbitrárias a aproximações polinomiais. Do outro lado dessa questão, o esquema TFHE (do inglês FHE over the Torus) [Chillotti et al., 2016] provê computação arbitrária enquanto luta por um nível de desempenho competitivo. Este trabalho é dedicado a melhorá-lo. O TFHE possibilita a avaliação de funções arbitrárias através de uma técnica chamada "functional bootstrap", mas seu custo cresce superlinearmente com a precisão da função, o que, a princípio, o tornava adequado apenas para funções com pequena precisão. Neste trabalho, apresentamos alguns dos primeiros métodos para permitir uma avaliação mais eficiente de funções arbitrárias com alta precisão usando TFHE. Nossos métodos permitiram ganhos de velocidade de até 3,2 vezes em relação à literatura anterior usando o bootstrap funcional e de até 8,74 vezes em comparação com outros métodos de avaliação. Também avançamos o TFHE otimizando e propondo novas técnicas para alguns de seus principais procedimentos e suas implementações. Entre essas melhorias, destacamos uma otimização em sua aritmética básica que atinge uma aceleração de até 2 vezes em relação às implementações anteriores e um novo método para avaliar o bootstrap funcional com várias funções ao mesmo tempo (empacotamento MISD, do inglês Multi-Instruction Single-Data). Por fim, com foco no lado prático de FHE, testamos nossas contribuições em um cenário do mundo real implementando a avaliação homomórfica de um algoritmo de inferência em dados do genoma humano (AU) | |
| Processo FAPESP: | 19/12783-6 - Migração eficiente de aplicações científicas e de engenharia de alto desempenho para a nuvem |
| Beneficiário: | Antonio Carlos Guimarães Junior |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |