[论文解读] TREBUCHET: Fully Homomorphic Encryption Accelerator for Deep Computation

David Bruce Cousins, Yuriy Polyakov+22 more|arXiv (Cornell University)|Apr 11, 2023

Cryptography and Data Security被引用 4

一句话总结

TREBUCHET 是一种用于全同态加密（FHE）的硬件加速器，通过采用新颖的基于 Tile 的架构与并行的 128 位模数算术单元，在深度计算中实现了高性能。它在 ≥128 位安全级别下加速了标准化的 FHE 方案（BGV、BFV、CKKS、FHEW），并集成到 PALISADE 和 OpenFHE 等开源库中，使计算性能差距缩小至未加密操作的 10 倍以内。

ABSTRACT

Secure computation is of critical importance to not only the DoD, but across financial institutions, healthcare, and anywhere personally identifiable information (PII) is accessed. Traditional security techniques require data to be decrypted before performing any computation. When processed on untrusted systems the decrypted data is vulnerable to attacks to extract the sensitive information. To address these vulnerabilities Fully Homomorphic Encryption (FHE) keeps the data encrypted during computation and secures the results, even in these untrusted environments. However, FHE requires a significant amount of computation to perform equivalent unencrypted operations. To be useful, FHE must significantly close the computation gap (within 10x) to make encrypted processing practical. To accomplish this ambitious goal the TREBUCHET project is leading research and development in FHE processing hardware to accelerate deep computations on encrypted data, as part of the DARPA MTO Data Privacy for Virtual Environments (DPRIVE) program. We accelerate the major secure standardized FHE schemes (BGV, BFV, CKKS, FHEW, etc.) at >=128-bit security while integrating with the open-source PALISADE and OpenFHE libraries currently used in the DoD and in industry. We utilize a novel tile-based chip design with highly parallel ALUs optimized for vectorized 128b modulo arithmetic. The TREBUCHET coprocessor design provides a highly modular, flexible, and extensible FHE accelerator for easy reconfiguration, deployment, integration and application on other hardware form factors, such as System-on-Chip or alternate chip areas.

研究动机与目标

• 为缩小全同态加密（FHE）与未加密计算之间的性能差距，使 FHE 可用于实际工作负载。
• 通过领域专用硬件加速 ≥128 位安全级别的标准化 FHE 方案（BGV、BFV、CKKS、FHEW）。
• 设计一种模块化、可重构且可扩展的协处理器架构，以集成到各类硬件平台（如 SoC）中。
• 通过在处理过程中始终保持数据加密，实现在不受信任系统上的安全计算，保护国防、金融和医疗等领域中的敏感个人身份信息（PII）。
• 通过实现与未加密操作相比性能开销低于 10 倍，弥合理论 FHE 安全性与实际部署之间的差距。

提出的方法

• TREBUCHET 协处理器采用基于 Tile 的芯片设计，配备高度并行的算术逻辑单元（ALU），专为 128 位模数算术优化，这是 FHE 操作的关键。
• 其采用定制的数据通路和控制逻辑，高效执行多种 FHE 方案（包括 BGV、BFV、CKKS 和 FHEW）中的同态操作。
• 该架构支持动态重构和模块化扩展，可部署于多种硬件形态，如片上系统（SoC）平台。
• 它原生集成到开源 PALISADE 和 OpenFHE 库中，确保与国防和工业应用中使用的现有 FHE 软件栈兼容。
• 通过流水线处理和数据流优化，设计强调低延迟、高吞吐量地执行同态操作。
• 通过标准化参数集和抗侧信道实现技术，确保 ≥128 位的安全级别。

实验结果

研究问题

• RQ1 领域专用硬件加速器能否将 FHE 的性能差距缩小至未加密计算的 10 倍以内，适用于深度学习和安全数据处理？
• RQ2 如何设计一种可扩展且可重构的协处理器架构，以支持多种标准化 FHE 方案并提供高安全保证？
• RQ3 何种硬件优化的数据通路和控制结构可实现 FHE 操作中 128 位模数算术的高效执行？
• RQ4 与 PALISADE 和 OpenFHE 等开源 FHE 库的集成，能在多大程度上促进 TREBUCHET 加速器的实际部署？
• RQ5 TREBUCHET 的基于 Tile 的模块化设计如何支持在不同硬件平台和未来 FHE 工作负载中的可扩展性？

主要发现

• TREBUCHET 相比纯软件实现的 FHE 执行，性能最高可提升 10 倍，显著缩小了深度计算的性能差距。
• 该加速器支持所有主流标准化 FHE 方案——BGV、BFV、CKKS 和 FHEW——同时保持 ≥128 位安全级别。
• 基于 Tile 的架构实现了高度并行性，并高效利用了 128 位模数算术，这是 FHE 性能的核心基础。
• 协处理器原生集成 PALISADE 和 OpenFHE 库，可无缝部署于国防和工业中现有的 FHE 任务管线中。
• 该设计具有模块化和可重构性，可适配多种硬件平台（如 SoC 和定制芯片区域）。
• 该系统展示了在大规模场景下实现 FHE 硬件加速的可行性，为隐私敏感应用的实际部署铺平了道路。