International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.57-62
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2022
The recent past has seen a tremendous amount of advancement in the field of Internet of Things (IoT), allowing the influx of a variety of devices into the market. IoT devices are present in almost every aspect of our daily lives. While this increase in usage has many advantages, it also comes with many problems, including and not limited to, the problem of security. There is a need for better measures to be put in place to ensure that the users' data is protected. In particular, fitness trackers used by a vast number of people, transmit important data regarding the health and location of the user. This data is transmitted from the fitness device to the phone and from the phone onto a cloud server. The transmission from device to phone is done over Bluetooth and the latest version of Bluetooth Light Energy (BLE) is fairly advanced in terms of security, it is susceptible to attacks such as Man-in-the-Middle attack and Denial of Service attack. Additionally, the data must be stored in an encrypted form on the cloud server; however, this proves to be a problem when the data must be decrypted to use for running computations. In order to ensure protection of data, measures such as end-to-end encryption may be used. Homomorphic encryption is a class of encryption schemes that allow computations on encrypted data. This paper explores the application of homomorphic encryption for fitness trackers.
동형암호(homomorphic encryption)는 암호화된 데이터 사이에서 임의의 연산을 가능하게 하는 유망한 암호학적 스킴(scheme)이다. 이를 활용하면 암호화된 데이터를 복호화하지 않고, 암호화된 상태에서 임의의 연산을 수행 할 수 있을 뿐만아니라, 격자를 기반(lattice-based)으로 하여 양자 알고리즘에 내성(resistant)이 있어 안전하다. 하지만, 동형암호를 이해하기 위해서는 전문적인 암호 또는 계산적인 이론의 지식과 이해가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 완전동형암호(fully homomorphic encryption)의 기저에 있는 LWE(learning with error) 문제에서부터 완전동형암호의 핵심인 NAND 게이트와 부트스트래핑(bootstrapping)까지의 과정을 어렵지 않게 설명하여 초보자들의 이해를 돕고자 한다.
As the Internet environment develops, data-analysis-based applications have been widely and extensively used in the past decade. However, these applications potentially have a privacy problem in that users' personal information may be leaked to unauthorized parties. To tackle such a problem, researchers have suggested several techniques including data perturbation and cryptography. The homomorphic encryption algorithm is a relatively new cryptography technology that allows arithmetic operations for encrypted values as it is without decryption. Since original values are not required, we believe that this method provides better privacy protection than other existing solutions. In this work, we propose to apply a homomorphic encryption algorithm that protects personal information while enabling data analysis.
Data outsourcing utilizing the Cloud faces a problem of the third-party exposure, modulation, and reliability for the provided computational delegation results. In order to solve those problematic security issues, homomorphic encryption(HE) which executes calculation and analysis on encrypted data becomes popular. By extension, a new type of HE with a authentication functionality, homomorphic authenticated encryption(HAE) is suggested. However, a research on the HAE is on the initial stage. Furthermore, based on a message authenticated scheme with HE, the method and analysis to design is still absent. This paper aims to analyze an HAE, with a generic combination of a message authenticated scheme and a HE, known as "Encrypt with Authentication". Following a series of analysis, we show that by adopting a unforgeable message authenticated scheme, the generically constructed HAE demonstrated an unforgeability as well. Though, a strong unforgeability is not the case. This paper concludes that although indistinguishable HE can be applied to design the HAE, a security issue on the possibility of indistinguishability is still not satisfied.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.6260-6276
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2019
With the rapid development of cloud computing, it raises real questions on privacy protection, which greatly limits the use of cloud computing. However, fully homomorphic encryption (FHE) can make cloud computing consistent with privacy. In this paper, we propose a simpler FHE scheme based on ring LWE problem, with a smaller size of ciphertext and a lower noise-expansion factor for homomorphic multiplication. Then based on our optimized RLWE-based FHE scheme, we propose a fast single-database private information retrieval protocol, combining with batching and number theoretic transform technology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.10
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pp.2497-2513
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2013
In 2010, Dijk et al. demonstrated a simple somewhat homomorphic encryption (HE) scheme over the integers of which this simplicity came at the cost of a public key size in $\tilde{O}({\lambda}^{10})$. Although in 2011 Coron et al. reduced the public key size to $\tilde{O}({\lambda}^7)$, it is still too large for practical applications, especially for the cloud computing. In this paper, we propose a new form of somewhat HE scheme to reduce further the public key size and a variation of the scheme to optimize the ciphertext size. First of all, we propose a new somewhat HE scheme which is built on the hardness of the approximate greatest common divisor (GCD) problem of two integers, where the public key size in the scheme is reduced to $\tilde{O}({\lambda}^3)$. Furthermore, we can reduce the length of the ciphertext of the new somewhat HE scheme by applying the modular reduction technique. Additionally, we give simulation results for evaluating ability of the proposed scheme.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2217-2223
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2012
As smartphone users are over 20 million, companies, which offer cloud computing services, try to support various mobile devices. If so, users can use the same cloud computing service using mobile devices, as sharing document. When user share the work, there are problem in configuration management, data confidentiality and integrity. In this paper, we propose a method that cloud computing users share document efficiently, edit encrypted docuements, and manage configuration based on homomorphic encryption, which integrity is verifiable.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.5
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pp.428-433
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2013
We present a fully homomorphic encryption (FHE) scheme without key switching based on ring- learning with errors (RLWE) problems and some other assumption. Previous FHE schemes based on LWE needed a step called key switching to reduce the dimension of ciphertext. The key switching step actually needs a heavy computation and severe increasement of keys. So the key switching step is a big burden for implementing FHE Schemes. We suggest a FHE scheme without key switching step by reducing the dimension of ciphertexts in other way. Instead of throwing away key switching, we need another hardness assumption of the difficulty of solving quadratic equation over rings.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.3
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pp.685-692
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2019
Smart grid enables efficient power management by allowing real-time awareness of electricity flows through two-way communication. Despite its various advantages, threats to user privacy caused by frequent meter reading hinder prosperous deployment of smart grid. In this paper, we propose a privacy-preserving aggregation method exploiting fully homomorphic encryption (FHE). Specifically, it achieves privacy-preserving fine-grained aggregation of electricity usage for smart grid customers in multiple electrical source environments, while further enhancing efficiency through SIMD-style operations simultaneously. Analysis of our scheme demonstrates the suitability in next-generation smart grid environment where the customers select and use a variety of power sources and systematic metering and control are enabled.
Castaneda, Sebastian Soler;Nam, Kevin;Joo, Youyeon;Paek, Yunheung
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.161-164
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2022
Homomorphic Encryption (HE) schemes have been recently growing as a reliable solution to preserve users' information owe to maintaining and operating the user data in the encrypted state. In addition to that, several Neural Networks models merged with HE schemes have been developed as a prospective tool for privacy-preserving machine learning. Those mentioned works demonstrated that it is possible to match the accuracy of non-encrypted models but there is always a trade-off in the computation time. In this work, we evaluate the implementation of CKKS HE scheme operations over the layers of a LeNet5 convolutional inference model, however, owing to the limitations of the evaluation environment, the scope of this work is not to develop a complete LeNet5 encrypted model. The evaluation was performed using the MNIST dataset with Microsoft SEAL (MSEAL) open-source homomorphic encryption library ported version on Python (PyFhel). The behavior of the encrypted model, the limitations faced and a small description of related and future work is also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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