Efficient Multi-Key Homomorphic Encryption with Packed Ciphertexts with Application to Oblivious Neural Network Inference

Abstract

同型暗号（Homomomorphic Encryption: HE）は、暗号化されたデータに対する計算をサポートする暗号システムです。L´opez-Altら（STOC 2012）は、マルチキー・ホモモルフィック暗号（MKHE）と呼ばれるHEの一般化された概念を提案しました。
Homomorphic Encryption (MKHE)と呼ばれるHEの一般化された概念を提案した．
本論文では、暗号文をパックした2つのHE方式の多鍵版を紹介する。本論文では
新しい再線形化アルゴリズムを提示し、Chenらによる以前の方法よりも単純かつ高速である。
(TCC 2017)の方法よりも単純で高速な新しい再線形化アルゴリズムを提示します。そして、HEのブートストラップ技術を一般化して、マルチキーの完全な
homomorphic encryption schemeを得ることができます。この両方のMKHE
をMicrosoft SEALを用いて実装しました。例えば、ベースリングの次元が8192である場合、4人の当事者に関連する複数鍵のBFV（またはCKKS）暗号文の間での同型の乗算は
の後に再線形化を行った場合，約116（または67）ミリ秒かかります．
今回開発したMKHE方式は，複数のデータ提供者間の安全な計算に幅広く応用できます．
データプロバイダ間の安全な計算に幅広く応用できます．ベンチマークとして，事前に学習したニューラルネットワークモデルを用いて，画像を同型化して分類する．
ここで，入力データとモデルは異なる鍵で暗号化されている．この実装では
MNISTの暗号化された画像に対して、1つの畳み込み層と2つの完全連結層を評価するのに約1.8秒かかります。
MNISTデータセットの暗号化された画像を用いて評価するのに約1.8秒かかります。