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题名基于容错学习问题的全同态加密算法和硬件优化综述
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作者
河人华
李冰
杜一博
王颖
李晓维
韩银和
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机构
首都师范大学数学科学学院
北京国家应用数学中心(首都师范大学)
中国科学院计算技术研究所
中国科学院大学
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出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第7期1738-1753,共16页
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基金
国家自然科学基金项目(62204164)
北京市教育委员会项目(KM202310028001)。
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文摘
随着云计算、量子计算等技术的飞速发展,数据隐私面临严峻威胁.越来越多的用户将数据和应用程序存储在云端,但传统的安全技术难以保障云计算环境中的数据安全.在此背景下,引入全同态加密算法成为有效的解决方案之一.同时,基于格理论的全同态加密技术具有天然的抗量子攻击能力,能够在加密状态下对数据进行任意计算,有效地为量子计算时代数据安全提供保障.尽管全同态加密有广阔的应用前景,但它存在计算和存储巨额开销的问题.为了推动全同态加密算法的应用和落地,算法和硬件领域的研究人员提出了多种解决方案并取得显著进展.归纳了主流的全同态加密技术以及分析整理算法计算库和全同态硬件加速的近5年相关工作的进展,最后展望了全同态加密技术.
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关键词
全同态加密
同态加密算法
全同态加密算法库
全同态加密硬件加速器
容错学习
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Keywords
fully homomorphic encryption
homomorphic encryption algorithm
homomorphic encryption library
fully homomorphic encryption hardware accelerator
learning with errors
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分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP303
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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