確率的準同型暗号の高効率化とその性能評価

摘要

本稿では，確率的準同型暗号（HESC: Homomorphic Encryption for Stochastic Computing）の効率化とその性能評価について述べる．HESCは，ストカスティック演算と呼ばれる確率的演算を暗号文上で計算可能な暗号スキームである．HESCでは，通常では加算·乗算のどちらか片方のみを評価可能な準同型暗号方式を用いて確率的加算と乗算の両方を評価可能である．一方で，演算精度のトレードオフとして暗号文サイズが増大するため，高次な演算を伴う応用ではそのサイズの削減が課題となっていた．本稿では演算精度を保ちつつも暗号文サイズを削減可能な暗号文統合手法を提案する．その上で，多項式関数の秘匿演算やニューラルネットワークを用いた秘匿推論への応用を示す．これらの評価を通して実行時間の観点からHESC及び提案手法の有効性を示す．