TCKKS: An Efficient TEE-Assistance CKKS Scheme Without Bootstrapping
Notice bibliographique
Résumé
Fully homomorphic encryption (FHE) is a powerful technique that allows unlimited computations on encrypted data without decryption. However, FHE will incur huge computation and storage costs, making it difficult to be applied in real environments. To improve the efficiency of FHE, some optimized schemes have been proposed based on the trusted execution environment (TEE), which offer a lighter and lower overhead solution for FHE optimizations to a certain extent. However, they heavily rely on the confidentiality of the TEE, and their performance is still limited. To solve the above problems, we propose an efficient TEE-assistance CKKS scheme without bootstrapping, named TCKKS, which has the characteristics of security, efficiency, low memory, and scalability. First, to weaken the trust assumption of TEE, we consider TEE to be honest-but-curious, meaning the enclave's algorithm provider will execute the algorithm honestly but might monitor the data in the enclave. Based on this assumption, we design a lightweight secure multiplication protocol (SMP) and a secure rotation protocol (SRP) for TCKKS to efficiently achieve ciphertext multiplication and rotation operations. Then, to further improve the performance of TCKKS, we optimize the arithmetic operations and encryption/decryption operations based on the characteristics of our protocols. Moreover, we prove the security of SMP and SRP under the simulation-based real/ideal worlds model and further demonstrate the security of TCKKS based on the RLWE problem. In addition, extensive experiments indicate that TCKKS has a better performance than mainstream libraries, such as RNS-HEAAN, PALISADE and SEAL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».