Fully homomorphic encryption (FHE) is a powerful encryption technique that allows for computation to be performed on ciphertext without the need for decryption. FHE will thus enable privacy-preserving computation and a wide range of applications, such as secure cloud computing on sensitive medical and financial data, secure machine learning, etc. Prior research in FHE has largely concentrated on improving its speed, and great stride has been made. However, there has been a scarcity of research on addressing a major challenge of FHE computation: client-side data owners cannot verify the integrity of the calculations performed by the service and computation providers, hence cannot be assured of the correctness of computation results. This is particularly concerning when the service or computation provider may act in an untrustworthy, unreliable, or malicious manner and tampers the computational results. Prior work on ensuring FHE computational integrity has been non-universal or incurring too much overhead. We propose vFHE to add computational integrity to FHE without losing universality and without incurring high performance overheads.


翻译:全同态加密(FHE)是一种强大的加密技术,允许在不解密的情况下对密文进行计算。FHE将因此实现隐私保护计算,并支持广泛的应用场景,例如对敏感医疗和金融数据进行安全云计算、安全机器学习等。此前对FHE的研究主要集中在提升其速度方面,并已取得重大进展。然而,针对FHE计算面临的一个主要挑战——客户端数据拥有者无法验证服务或计算提供方所执行计算的完整性,因而无法确保计算结果的正确性——的研究却十分匮乏。当服务或计算提供方可能以不可信、不可靠或恶意的方式行事并篡改计算结果时,这一问题尤为令人担忧。此前确保FHE计算完整性的工作要么缺乏通用性,要么带来过高的开销。我们提出了vFHE,旨在为FHE添加计算完整性,同时不损失通用性且不引入高性能开销。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
28+阅读 · 2022年12月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月3日
Arxiv
13+阅读 · 2022年10月20日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
10+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员