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본 논문은 데이터 프라이버시가 중요한 클라우드 애플리케이션에서 벌크 비트 단위 연산의 효율성을 높이는 새로운 동형 암호화(HE) 알고리즘인 HULK를 제안합니다. 기존 HE 방식의 높은 지연 시간 문제를 해결하기 위해, HULK는 저비용 동형 덧셈을 사용하여 해밍 가중치를 계산하고 이를 단일 지표 다항식으로 디코딩하여 빠른 연산을 가능하게 합니다.
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원문 바로가기데이터베이스 분석, 그래프 분석, 유전체 분석과 같은 광범위한 중요한 클라우드 애플리케이션들은 벌크 비트 단위 연산(예: AND, OR, XOR)을 수행하는 데 상당한 시간을 할애합니다. 이러한 애플리케이션들은 종종 매우 민감한 데이터로 작동하므로, 데이터 프라이버시는 중요한 관심사입니다. 동형 암호화(HE)는 복호화가 필요 없이 암호화된 데이터에 대한 안전한 계산을 가능하게 하여 신뢰할 수 없고 공유되는 환경에서 개인정보를 보장합니다. 우리는 세 가지 도메인(헬스케어, 그래프, 데이터베이스 분석)에 걸친 13가지 종단 간 애플리케이션을 분석했으며, 벌크 비트 단위 연산이 헬스케어 및 그래프 워크로드의 실행 시간 중 62~100%를 차지한다는 것을 관찰했습니다. 핵심 문제는 기존 HE 접근 방식들이 높은 지연 시간을 가진 동형 연산(예: 곱셈 또는 조회 테이블)을 수행하고 데이터 크기를 크게 증가시킨다는 것입니다. 우리의 목표는 이러한 비용이 많이 드는 연산의 사용을 줄이는 효율적인 HE 알고리즘을 설계하여, 동형 암호화된 데이터에서 빠른 벌크 비트 단위 연산을 가능하게 하는 것입니다. 이를 위해 우리는 HULK를 제안하며, 이는 두 가지 핵심 단계를 수행합니다: (1) 동형 곱셈 없이 패킹된 암호문 슬롯의 암호화된 피연산자 비트의 해밍 가중치(Hamming weight)를 계산하는 저비용 동형 덧셈을 사용하여 벌크 비트 단위 연산을 구성하고, (2) 이 해밍 가중치로부터 단일 지표 다항식(indicator polynomial)으로 AND, OR 또는 XOR의 결과를 디코딩하여 결과를 표준 인코딩 상태로 유지합니다. 헬스케어, 그래프 및 데이터베이스 분석 분야의 13가지 종단 간 애플리케이션 전반에 걸쳐, HULK는 이전 연구에서 사용된 산술 접근 방식보다 CPU에서 최대 7.26배, GPU에서 6.65배 향상되었으며, 평균적으로 헬스케어/그래프/데이터베이스 분석의 경우 각각 (CPU) 2.32x/1.78x/1.45x 및 (GPU) 2.08x/1.70x/1.51x로 향상되었습니다. 대표적인 애플리케이션에서 축소 깊이(reduction depth)를 증가시켰을 때, HULK의 속도 향상은 최신 GPU 기준선 대비 10.10배까지 증가합니다.