【摘 要】
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同态加密已被证明是一种很有潜力的隐私保护工具,开发实用的同态加密方案将进一步促进安全计算的发展。Brakerski-Fan-Vercauteren（BFV）是最为常用的同态加密方案,其支持整数有限域上加密数据的快速计算。然而,BFV方案存在数据庞大和存储开销高昂等性能问题,目前通常采用软硬件加速技术来提高BFV的性能,但主流加速方案主要通过引入数论变换等代数工具来提高计算并行度,缺乏对BFV中基础
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同态加密已被证明是一种很有潜力的隐私保护工具,开发实用的同态加密方案将进一步促进安全计算的发展。Brakerski-Fan-Vercauteren（BFV）是最为常用的同态加密方案,其支持整数有限域上加密数据的快速计算。然而,BFV方案存在数据庞大和存储开销高昂等性能问题,目前通常采用软硬件加速技术来提高BFV的性能,但主流加速方案主要通过引入数论变换等代数工具来提高计算并行度,缺乏对BFV中基础运算和密文操作的研究。并且GPU加速方案中多核并行的优势也没有得到充分发挥,存在访存带宽利用率低和数据传输延迟高等问题。针对上述问题,设计并实现了一种基于GPU加速BFV同态加密的系统。首先,设计了BFV方案中底层的数据表示,实现了保护BFV计算安全性的噪声采样和执行最为频繁的模减等基础运算,并通过算法调整以及部分计算预处理等方法进行操作的优化。其次,设计并实现BFV中上层的密文操作,并提供灵活友好的用户交互,以支持在GPU下进行正确且安全的BFV同态计算。最后,结合GPU多核并行特性和BFV算法设计特点,从CUDA指令执行和内存访问等内核级维度,对计算并行度和资源利用率进行优化。并通过CUDA异步传输和多流管理等网格级并发方法,降低数据传输延迟并提高同态计算速率。此外,在CUDA环境中对系统进行了测试,并将系统与其他加速实现BFV方案的系统进行对比,包括知名的软件库SEAL以及高效的硬件实现GPU-FV。实验结果表明,针对密钥生成、加密、解密、同态加法和同态乘法步骤,系统对比SEAL的平均加速比分别能达到6.42、8.40、24.23、6.21和14.23倍,系统对比GPU-FV的平均加速比分别能达到1.21、1.13、2.01、1.35和1.87倍。
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