[논문 리뷰] Practical Encrypted Computing for IoT Clients

McKenzie van der Hagen, Brandon Lucia|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 11.

Cryptography and Data Security참고 문헌 54인용 수 4

한 줄 요약

CHOCO는 회전 중복성과 하드웨어 가속을 통해 통신 비용과 클라이언트 측 계산 비용을 최소화하는 IoT 기기 전용 최적화된 동형 암호화 시스템을 소개한다. CHOCO-TACO라는 맞춤형 암시회로소자(ASIC) 가속기와 함께, 클라이언트 암호화/복호화 속도는 1094배 빨라지고 에너지 효율은 648배 향상되어, 로컬 비암호화 계산보다 37% 적은 에너지를 소비하는 암호화된 DNN 추론을 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 자원 제약이 있는 IoT 기기에서 구동이 어려운 기존 클라이언트 보조 동형 암호화(HE) 시스템의 높은 클라이언트 측 계산 및 통신 비용 문제를 해결한다.
• 클라이언트 보조 HE에서 반복적인 클라이언트 측 암호화 및 복호화가 차지하는 시간과 에너지 비용을 줄이기 위해 성능 저하 요인을 극복한다.
• 모델 기밀성이 필요 없이도 클라이언트 데이터 기밀성을 유지하면서, DNN 추론과 같은 복잡한 계산을 효율적으로 클라우드로 이관할 수 있는 시스템을 설계한다.
• 클라이언트 측 암호화 연산의 성능 저하를 제거하기 위해 특수 설계된 저전력 하드웨어 가속기를 개발한다.
• 종단 간 시스템 평가를 통해 암호화된 이관이 로컬 추론보다 에너지 효율성과 성능 면에서 더 낫다는 것을 입증한다.

제안 방법

• 클라이언트 보조 HE에서 암호문 크기를 줄이고 통신 오버헤드를 감소시키기 위해, 암호문 크기를 줄이는 데 기여하는 회전 중복성(encrypted permutation algorithm)을 도입한다.
• NTT, 다항식 곱셈 등 핵심 HE 암호 primitive를 하드웨어로 모두 구현한 맞춤형 ASIC 가속기인 CHOCO-TACO를 설계한다. 이는 지연 시간과 에너지 소비를 최소화한다.
• 서버에 선형 연산(예: 컨볼루션)을 HE를 통해 이관하고, 클라이언트에서 비선형 연산(예: ReLU)을 평문으로 처리함으로써 클라이언트-서버 상호작용을 최적화한다.
• 클라이언트가 비선형 연산만 처리하는 하이브리드 아키텍처를 사용하여 MPC가 필요 없게 하여 MPC가 유발하는 높은 클라이언트 측 비용을 제거한다.
• 블루투스 통신을 지원하는 저전력 IoT 플랫폼을 대상으로 소프트웨어 최적화와 하드웨어 가속을 통합한 종단 간 시스템을 개발한다.
• VGG16 추론을 사용하여 종단 간 시스템 평가를 수행하고, 소프트웨어 기반 HE, MPC 기반 시스템, 로컬 TFLite 추론과의 성능, 에너지 소비, 통신 비용을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자원 제약이 있는 IoT 기기에서 클라이언트 측 통신 및 계산 비용을 줄임으로써 클라이언트 보조 HE를 실용화할 수 있는가?
• RQ2 회전 중복성이 클라이언트 보조 HE에서 암호문 크기와 통신 오버헤드를 얼마나 효과적으로 줄이는가?
• RQ3 HE primitive의 하드웨어 가속이 클라이언트 측 암호화 및 복호화의 시간과 에너지 소비 비용을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 CHOCO를 통한 암호화된 이관이 IoT 기기에서 에너지 효율성과 성능 면에서 로컬 추론을 능가할 수 있는가?
• RQ5 모델 기밀성이나 MPC 오버헤드 없이도 IoT 클라이언트에서 기밀 보장 DNN 추론을 실현할 수 있는가?

주요 결과

• CHOCO는 기존 HE-MPC 프로토콜 대비 클라이언트 통신 비용을 최대 2948배 줄였으며, 주로 회전 중복성으로 인해 작고 효율적인 암호문이 가능해진 덕분이다.
• CHOCO-TACO 하드웨어 가속 덕분에 클라이언트 측 암호화/복호화 속도는 소프트웨어 기반 HE 시스템 대비 1094배 빨라지고 에너지 소비는 648배 감소한다.
• 종단 간 VGG16 추론 평가에서, CHOCO는 TFLite를 사용한 로컬 비암호화 추론보다 37% 적은 에너지를 소비하여 에너지 효율성 향상을 입증한다.
• CHOCO-TACO는 단일 암호화 연산에서 417배의 속도 향상과 603배의 에너지 절감을 달성했으며, 이는 클라이언트 측 DNN 추론의 평균 121배 속도 향상으로 이어진다.
• 시스템은 저전력 IoT 기기에서도 암호화된 이관이 로컬 추론과 성능 및 에너지 효율성 면에서 경쟁 가능하다는 것을 보여준다.
• CHOCO-TACO는 모든 HE primitive를 포괄적으로 하드웨어로 지원하는 것이 핵심이며, NTT 가속만으로는 클라이언트 측 성능 저하 문제를 극복하기에는 부족하다.