[논문 리뷰] Toward Scalable Fully Homomorphic Encryption Through Light Trusted Computing Assistance

Wenhao Wang, Yichen Jiang외 9명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 19.

Security and Verification in Computing참고 문헌 67인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 전체 동형 암호화(FHE)에서 계산 비용이 가장 높은 부트스트랩핑 단계를 Intel SGX 신뢰 실행 환경(TEE)을 활용해 오프로드하는 하이브리드 시스템인 TEEFHE를 제안한다. 이로 인해 성능이 크게 향상되고 메모리 사용량이 감소한다. 부트스트랩핑을 사이드 채널에 강건한 에이전시로 이동시키고, 동형 연산은 외부에서 수행함으로써 TEEFHE는 더 작은 암호문과 키를 사용하면서도 강력한 보안 보장을 유지하면서 FHE를 가속화한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 전체 동형 암호화(FHE)에서 성능 저하의 주요 원인이 되는, 금방이 너무 느린 부트스트랩핑 연산을 해결한다.
• 계산 및 메모리 오버헤드를 줄여 FHE를 실세계 워크로드에 실용적으로 구현할 수 있도록 한다.
• 복호화 및 재암호화와 같은 민감한 연산 중에 SGX 에이전시 내의 사이드 채널 누출 위험을 완화한다.
• 보안성과 효율성을 동시에 확보하기 위해 TEE와 FHE를 조합한 하이브리드 아키텍처를 설계한다.
• 에이전시의 功能을 사전 설정하지 않고도 임의의 동형 연산을 지원한다.

제안 방법

• 일반적으로 FHE에서 가장 비용이 높은 부트스트랩핑 연산을 보안이 확보된 Intel SGX 에이전시로 오프로드한다.
• 에이전시 내에서 암호문 복호화, 재암호화, 노이즈 감소를 수행하도록 설계하며, 사이드 채널에 저항하는 최소한의 계산만 사용한다.
• 에이전시 내 메모리 접근 패턴이 기밀 데이터에 의존하지 않도록 보장하여 사이드 채널 누출을 방지한다.
• 에이전시 외부에서 모든 다른 동형 연산을 수행하는 소프트웨어 기반 FHE 레이어와 에이전시를 통합한다.
• 제한된 TEE 메모리를 효율적으로 활용하고 성능 저하를 방지하기 위해 스케줄링 메커니즘을 구현한다.
• 에이전시의 무결성과 기밀성을 보장하기 위해 원격 인증 및 보안 키 관리를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 FHE의 부트스트랩핑 연산을 Intel SGX와 같은 하드웨어 기반 TEE로 안전하고 효율적으로 오프로드할 수 있는가?
• RQ2 복호화 및 재암호화와 같은 민감한 연산 중에 SGX의 사이드 채널 취약점을 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ3 TEE를 활용한 부트스트랩핑은 암호문과 기밀 키 크기를 얼마나 줄여 성능 향상에 기여하는가?
• RQ4 하이브리드 TEE-FHE 시스템은 에이전시의 功能을 사전 설정하지 않고도 임의의 계산을 지원할 수 있는가?
• RQ5 실제로 순수 소프트웨어 기반 FHE에 비해 어떤 성능 향상과 메모리 절감 효과를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• TEEFHE는 순수 소프트웨어 기반 FHE에 비해 부트스트랩핑 시간을 수 개의 지수 수준으로 단축시켜 동형 연산의 가속화를 크게 이룬다.
• 레벨 기반 FHE보다 더 작은 암호문과 기밀 키를 달성하여 덧셈, 곱셈과 같은 기본 동형 연산의 성능 향상을 이룬다.
• 지능적인 스케줄링을 통해 더 작은 데이터 구조와 TEE 자원의 효율적 사용 덕분에 메모리 소비가 감소한다.
• 에이전시 내에서 기밀 정보에 따라 메모리 접근 패턴이 달라지지 않도록 함으로써 사이드 채널 누출을 효과적으로 제거한다.
• 평가 결과, TEEFHE는 시간 효율성과 공간 효율성 측면에서 최신 소프트웨어 기반 FHE 기법들을 능가한다.
• 하이브리드 아키텍처 덕분에 레벨 기반 FHE의 한계를 극복하고, 임의의 계산 깊이가 필요한 워크로드에 대해 FHE의 실용적 활용을 가능하게 한다.