한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

TFHE 가속화를 위한 CUDA 최적화 기법 비교 연구

A Comparative Study of CUDA Optimisation Techniques for Accelerating TFHE

  • 하승진 (서울대학교 전기.정보공학부, 서울대학교 반도체 공동연구소) ;
  • 남기빈 (서울대학교 전기.정보공학부, 서울대학교 반도체 공동연구소) ;
  • 백윤흥 (서울대학교 전기.정보공학부, 서울대학교 반도체 공동연구소)
  • Seungjin Ha (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University) ;
  • Kevin Nam (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University) ;
  • Yunheung Paek (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University)
  • 발행 : 2024.10.31
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문에서는 TFHE(Fast Homomorphic Encryption over the Torus)의 가속화를 위한 다양한 CUDA 기반 라이브러리인 cuFHE, nuFHE, (RED)cuFHE의 성능을 비교 분석하였다. 각 라이브러리의 최적화 기법과 GPU 자원 활용 방식이 동형암호 연산의 처리 속도에 어떻게 영향을 미치는지 실험을 통해 확인하였으며, 이를 통해 상황에 맞는 라이브러리 선택의 중요성을 강조하였다. 특히, 본 연구는 각 라이브러리의 특징과 차이점을 상세히 분석함으로써, 효율적이고 실용적인 TFHE 가속화 방법에 대한 가이드라인을 제공한다. 이러한 연구 결과는 동형암호 기술의 실용성을 높이고, 고속화된 암호 연산이 필요한 다양한 분야에서 활용될 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다.

키워드

과제정보

이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(RS-2023-00277326). 이 논문은 2024년도 BK21 FOUR 정보기술 미래인재 교육연구단에 의하여 지원되었음. 이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임. (IITP-2023-RS-2023-00256081) 본 연구는 반도체 공동연구소 지원의 결과물임을 밝힙니다. 이 논문은 2024년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임.(No. RS-2024-00406121, 자동차보안취약점기반위협분석시스템개발(R&D)).

참고문헌

  1. Cheon, Jung Hee, et al. "Homomorphic encryption for arithmetic of approximate numbers." Advances in Cryptology-ASIACRYPT 2017: 23rd International Conference on the Theory and Applications of Cryptology and Information Security, Hong Kong, China, December 3-7, 2017, Proceedings, Part I 23. Springer International Publishing, 2017.
  2. Fan, Junfeng, and Frederik Vercauteren. "Somewhat practical fully homomorphic encryption." Cryptology ePrint Archive (2012).
  3. Brakerski, Zvika, Craig Gentry, and Vinod Vaikuntanathan. "(Leveled) fully homomorphic encryption without bootstrapping." ACM Transactions on Computation Theory (TOCT) 6.3 (2014): 1-36.
  4. Gilad-Bachrach, Ran, et al. "Cryptonets: Applying neural networks to encrypted data with high throughput and accuracy." International conference on machine learning. PMLR, 2016.
  5. Chillotti, Ilaria, et al. "TFHE: fast fully homomorphic encryption over the torus." Journal of Cryptology 33.1 (2020): 34-91.
  6. Chillotti, Ilaria, et al. "Faster packed homomorphic operations and efficient circuit bootstrapping for TFHE." International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security. Cham: Springer International Publishing, 2017.
  7. Chillotti, Ilaria, et al. "Improved programmable bootstrapping with larger precision and efficient arithmetic circuits for TFHE." Advances in Cryptology-ASIACRYPT 2021: 27th International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security, Singapore, December 6-10, 2021, Proceedings, Part III 27. Springer International Publishing, 2021.
  8. Wang, Ruida, et al. "Circuit bootstrapping: faster and smaller." Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024.
  9. https://github.com/nucypher/nufhe.git
  10. https://github.com/vernamlab/cuFHE.git
  11. https://github.com/TrustworthyComputing/REDcuFHE.git
  12. Hernandez, Moises, et al. "Accelerating fibre orientation estimation from diffusion weighted magnetic resonance imaging using GPUs." PloS one8.4 (2013): e61892.
  13. Folkerts, Lars Wolfgang, Charles Gouert, and Nektarios Georgios Tsoutsos. "REDsec: Running Encrypted Discretized Neural Networks in Seconds."