[論文レビュー] Toward Scalable Fully Homomorphic Encryption Through Light Trusted Computing Assistance

Wenhao Wang, Yichen Jiang+9 more|arXiv (Cornell University)|May 19, 2019

Security and Verification in Computing参考文献 67被引用数 15

ひとこと要約

この論文では、完全準同型暗号（FHE）における計算コストが非常に高いブートストラップ処理を、Intel SGXの信頼実行環境（TEE）にオフロードすることで、性能を著しく向上させるとともにメモリ使用量を削減するハイブリッドシステムであるTEEFHEを提案する。ブートストラップ処理をサイドチャnel耐性を持つエナclaveに移動させ、他の同型暗号演算はエナclave外で行うことで、TEEFHEはより小さな暗号文および鍵でFHEを高速化し、強固なセキュリティ保証を維持する。

ABSTRACT

It has been a long standing problem to securely outsource computation tasks to an untrusted party with integrity and confidentiality guarantees. While fully homomorphic encryption (FHE) is a promising technique that allows computations performed on the encrypted data, it suffers from a significant slow down to the computation. In this paper we propose a hybrid solution that uses the latest hardware Trusted Execution Environments (TEEs) to assist FHE by moving the bootstrapping step, which is one of the major obstacles in designing practical FHE schemes, to a secured SGX enclave. TEEFHE, the hybrid system we designed, makes it possible for homomorphic computations to be performed on smaller ciphertext and secret key, providing better performance and lower memory consumption. We make an effort to mitigate side channel leakages within SGX by making the memory access patterns totally independent from the secret information. The evaluation shows that TEEFHE effectively improves the software only FHE schemes in terms of both time and space.

研究の動機と目的

• 完全準同型暗号（FHE）におけるパフォーマンスのボトルネック、特に著しく遅いブートストラップ処理を解消すること。
• 計算およびメモリのオーバーヘッドを低減することで、FHEの実世界ワークロードへの実用的導入を可能にすること。
• 復号および再暗号化などの機密操作中にSGXエナclave内でのサイドチャnel漏洩リスクを軽減すること。
• TEEとFHEを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを設計し、セキュリティと効率性の両立を実現すること。
• 事前にエナclaveの機能を設定することなく、任意の同型計算をサポートすること。

提案手法

• FHEの最もコストが高くなるブートストラップ処理を、安全なIntel SGXエナclaveにオフロードする。
• エナclaveが暗号文の復号、再暗号化、ノイズ低減を実行するように設計し、サイドチャnel耐性を持つ最小限の計算のみを用いる。
• エナclave内でのメモリアクセスパターンが機密データに依存しないように保証し、サイドチャネル漏洩を防止する。
• エナclave外ですべての他の同型暗号演算を実行するソフトウェアオンリーフェイズFHEレイヤーと統合する。
• 限られたTEEメモリを効率的に活用し、パフォーマンスのボトルネックを回避するためのスケジューリングメカニズムを実装する。
• リモートアテステーションおよびセキュアな鍵管理を用いて、エナclaveの整合性と機密性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FHEにおけるブートストラップ処理を、Intel SGXのようなハードウェアベースのTEEに安全かつ効率的にオフロードできるか？
• RQ2 復号や再暗号化などの機密操作中にSGXにおけるサイドチャネル脆弱性をどのように軽減できるか？
• RQ3 TEE支援によるブートストラップ処理によって、暗号文および秘密鍵のサイズをどの程度小さくでき、FHEのパフォーマンスを向上できるか？
• RQ4 ハイブリッドTEE-FHEシステムは、事前にエナclaveの機能を設定することなく、任意の計算をサポートできるか？
• RQ5 実際の環境において、純粋なソフトウェアFHEと比較して、どの程度のパフォーマンスおよびメモリの改善が達成できるか？

主な発見

• TEEFHEは、純粋なソフトウェアFHEと比較して、ブートストラップ処理の実行時間を複数桁短縮し、同型計算の高速化を著しく実現する。
• 段階的FHEよりも小さな暗号文および秘密鍵を実現しており、加法や乗法などの基本的な同型暗号演算のパフォーマンスが向上する。
• 知的なスケジューリングによりTEEリソースを効率的に活用し、データ構造が小さくなることでメモリ消費量が削減される。
• エナclave内での機密情報に依存しないメモリアクセスパターンにより、サイドチャネル漏洩が効果的に排除される。
• 評価では、TEEFHEが最新のソフトウェアオンリーフェイズFHE方式を時間的および空間的効率の両面で上回ることが示された。
• ハイブリッドアーキテクチャにより、任意の計算深さを要するワークロードにおけるFHEの実用的利用が可能になり、段階的FHEの制限を克服した。