[论文解读] FHEBench: Benchmarking Fully Homomorphic Encryption Schemes

Lei Jiang, Lei Ju|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2022

Cryptography and Data Security被引用 9

一句话总结

FHEBench 提供了一个全同态加密（FHE）方案的定量基准测试框架，对 Microsoft SEAL、IBM HElib、Palisade、FHEW 和 TFHE 等主要 FHE 库的性能进行了评估。研究发现，在真实世界 FHE 参数设置下，TFHE 在布尔逻辑方面表现最优，BFV 在整数算术方面表现最优，二者在速度和效率上均表现出色。

ABSTRACT

Fully Homomorphic Encryption (FHE) emerges one of the most promising solutions to privacy-preserving computing in an untrusted cloud. FHE can be implemented by various schemes, each of which has distinctive advantages, i.e., some are good at arithmetic operations, while others are efficient when implementing Boolean logic operations. Therefore, it is difficult for even cryptography experts let alone average users to choose the "right" FHE scheme to efficiently implement a specific application. Prior work only qualitatively compares few FHE schemes. In this paper, we present an empirical study, FHEBench, to quantitatively compare major FHE schemes

研究动机与目标

• 为解决主要 FHE 方案之间缺乏定量性能比较的问题，该问题阻碍了特定应用场景下的方案选择。
• 通过提供实证性能数据，使非专家用户能够为其隐私保护应用选择最高效的 FHE 方案。
• 评估并比较不同 FHE 库在客户端设置、服务端计算和密钥生成阶段的性能表现。
• 评估 FHE 深度、参数选择以及硬件优化（如 AVX-512）对不同方案性能的影响。
• 在标准化安全模型下，识别出在算术运算和布尔逻辑操作中效率最高的 FHE 方案。

提出的方法

• 对最先进的 FHE 库进行实证基准测试：Microsoft SEAL、IBM HElib、CKKS、FHEW、TFHE 和 Palisade。
• 选取 Palisade、FHEW 和 TFHE 库，对 BGV、BFV、CKKS、FHEW 和 TFHE 方案进行深入性能分析。
• 测量客户端延迟，包括密钥生成、加密和解密；评估服务端延迟，包括同态操作。
• 使用标准化的 FHE 参数，确保 FHEW 和 TFHE 达到 80 位量子安全（等同于 128 位经典安全）。
• 利用 AVX-512 等硬件加速技术，并优化 FFT/NTT 内核，以评估底层性能差异。
• 对比了包括加法（AddCC、AddCP）、乘法（MultCC、MultCP）以及自举操作在不同方案和深度下的表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同 FHE 深度下，哪种 FHE 方案在客户端密钥生成和数据加密方面延迟最低？
• RQ2 BFV、BGV、CKKS、TFHE 和 FHEW 等不同 FHE 方案在算术和布尔逻辑操作的服务端性能方面如何比较？
• RQ3 硬件级优化（如 AVX-512）对 TFHE 和 FHEW 等 FHE 库的性能有何影响？
• RQ4 FHE 深度如何影响同态操作的延迟？哪些方案在更高深度下扩展性能最佳？
• RQ5 哪种 FHE 方案在批量操作中提供最佳吞吐量？该表现如何随操作类型和方案而变化？

主要发现

• 在布尔逻辑操作方面，TFHE 的性能优于 FHEW 和 Palisade，得益于优化的 FFT 内核和 AVX-512 支持，其自举密钥生成延迟低于 5ms，且逻辑门评估速度更快。
• 在算术操作方面，BFV 在服务端实现了最高的吞吐量，尤其在 AddCC 和 MultCP 操作中，得益于较大的批处理规模。
• 当 FHE 深度超过 2 时，BFV 在加法和乘法操作上均表现出最短的服务端延迟，而 BGV 仅在深度 ≤2 时最快。
• 客户端解密延迟最高的是 CKKS，而 BGV 在高深度下设置延迟最长，因此不适合深度电路应用。
• 使用简单 FFT 而非 NTT 的 FHEW 和 TFHE 库，其延迟显著低于 Palisade 基于 NTT 的 FHEW/TFHE 实现。
• TFHE 使用二进制秘密分布，使其密钥生成速度优于 FHEW 的三元分布，尽管目前尚不兼容同态加密标准。