[論文レビュー] Practical Encrypted Computing for IoT Clients

McKenzie van der Hagen, Brandon Lucia|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2021

Cryptography and Data Security参考文献 54被引用数 4

ひとこと要約

CHOCOは、回転冗長性とハードウェアアクセラレーションを活用することで、通信コストとクライントの計算コストを最小限に抑えた、IoTデバイス向けに最適化された同型暗号化システムを導入する。CHOCO-TACOと呼ばれる専用ASICアクセラレータにより、クライントの暗号化/復号化処理は1094倍速くなり、エネルギー効率は648倍向上し、ローカルの未暗号化計算よりも37％少ないエネルギーで暗号化されたDNN推論が可能になる。

ABSTRACT

Privacy and energy are primary concerns for sensor devices that offload compute to a potentially untrusted edge server or cloud. Homomorphic Encryption (HE) enables offload processing of encrypted data. HE offload processing retains data privacy, but is limited by the need for frequent communication between the client device and the offload server. Existing client-aided encrypted computing systems are optimized for performance on the offload server, failing to sufficiently address client costs, and precluding HE offload for low-resource (e.g., IoT) devices. We introduce Client-aided HE for Opaque Compute Offloading (CHOCO), a client-optimized system for encrypted offload processing. CHOCO introduces rotational redundancy, an algorithmic optimization to minimize computing and communication costs. We design Client-Aided HE for Opaque Compute Offloading Through Accelerated Cryptographic Operations (CHOCO-TACO), a comprehensive architectural accelerator for client-side cryptographic operations that eliminates most of their time and energy costs. Our evaluation shows that CHOCO makes client-aided HE offloading feasible for resource-constrained clients. Compared to existing encrypted computing solutions, CHOCO reduces communication cost by up to 2948x. With hardware support, client-side encryption/decryption is faster by 1094x and uses 648x less energy. In our end-to-end implementation of a large-scale DNN (VGG16), CHOCO uses 37% less energy than local (unencrypted) computation.

研究の動機と目的

• リソース制限のあるIoTデバイスへの展開を妨げる、既存のクライント支援型同型暗号化（HE）システムにおけるクライント側の計算コストと通信コストの高さに対処すること。
• クライント支援型HEにおける繰り返しのクライント側暗号化・復号化処理が、時間とエネルギーコストのボトルネックを占めることを克服すること。
• モデルのプライバシーを必要とせず、DNN推論のような複雑な計算の効率的オフロードを可能にする、クライントデータのプライバシーを保護するシステムの設計。
• クライント側の暗号的処理のパフォーマンスペナルティを解消するため、専用で低消費電力なハードウェアアクセラレータの開発。
• エンドツーエンドのシステム評価を通じて、暗号化されたオフロードが、IoTデバイスにおいてローカル推論を上回る効率性を示すことを実証すること。

提案手法

• クライント支援型HEにおけるより小さな、より効率的な暗号文の生成を可能にする、暗号化された順列変換アルゴリズムである回転冗長性を導入し、暗号文サイズと通信オーバーヘッドを低減する。
• すべての主要なHE暗号プリミティブ（例：NTT、多項式乗算）をハードウェアで実装する専用ASICアクセラレータ「CHOCO-TACO」を設計し、遅延とエネルギー消費を最小限に抑える。
• サーバに線形演算（例：畳み込み）をHEを用いてオフロードすることで、クライント側の非線形演算（例：ReLU）をプレーンテキストで処理する、クライント・サーバ間のインタラクションを最適化する。
• クライントが非線形演算のみを処理するハイブリッドアーキテクチャを採用し、MPCの必要がなくなるため、MPCに伴う高いクライント側コストを排除する。
• Bluetooth通信を想定した低消費電力IoTプラットフォームをターゲットに、ソフトウェア最適化とハードウェアアクセラレーションを統合したフルスタックシステムを実装する。
• VGG16推論を用いたエンドツーエンドの評価を通じて、ソフトウェアオンリーヘ、MPCベースシステム、およびローカルTFLite推論と比較して、パフォーマンス、エネルギー、通信コストを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 回転冗長性によるクライント側通信コストと計算コストの低減によって、リソース制限のあるIoTデバイスにおけるクライント支援型HEの実用化が可能になるか？
• RQ2 回転冗長性は、クライント支援型HEにおける暗号文サイズと通信オーバーヘッドを最小限に抑えるためにどの程度有効か？
• RQ3 HEプリミティブのハードウェアアクセラレーションは、クライント側の暗号化・復号化処理における時間とエネルギーコストをどの程度低減できるか？
• RQ4 CHOCOを用いた暗号化オフロードは、IoTデバイスにおいてエネルギー効率とパフォーマンスの点でローカル推論を上回るか？
• RQ5 MPCのオーバーヘッドやモデルのプライバシーを必要としない状況でも、IoTクライント上でプライバシー保護型DNN推論を実現するのは可能か？

主な発見

• CHOCOは、回転冗長性によって実現されるより小さな暗号文のおかげで、既存のHE-MPCプロトコルと比較して、クライント通信コストを最大2948倍低減した。
• CHOCO-TACOのハードウェアアクセラレーションにより、クライント側の暗号化/復号化処理はソフトウェアオンリーヘシステムと比較して1094倍速く、エネルギー消費は648倍削減された。
• エンドツーエンドのVGG16推論において、CHOCOはTFLiteを用いたローカル未暗号化推論よりも37％少ないエネルギーで動作し、エネルギー効率の向上を実証した。
• CHOCO-TACOは、単一の暗号化処理において417倍の高速化と603倍のエネルギー削減を達成し、クライント側DNN推論の平均で121倍の高速化を実現した。
• 本システムにより、低消費電力IoTデバイスであっても、暗号化されたオフロードがローカル推論と同等のパフォーマンスとエネルギー効率を達成することが可能になった。
• NTTのアクセラレーションだけではクライント側のボトルネックを克服できないため、CHOCO-TACOがすべてのHEプリミティブを包括的にハードウェアでサポートすることが不可欠である。