Defesa de Tese de Doutorado: gFHE – GPU Fully Homomorphic Encryption – An Optimized Python Library

Hora: 14h

Orientadores:
Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Carla Osthoff Ferreira de Barros - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Raphael Carlos Santos Machado - Universidade Federal Fluminense - UFF
Anderson Fernandes Pereira dos Santos - Instituto Militar de Engenharia - IME

Suplentes:
Kary Ann del Carmen Ocaña Gautherot - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Moisés Vidal Ribeiro - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF

Resumo:

Nesta tese, nós apresentamos uma biblioteca otimizada baseada em RLWE do sistema FHE pr oposto originalmente por Cheon, Kim, Kim e Song (CKKS). Esta biblioteca foi escrita em linguagem Python que, infelizmente, não possui performance semelhante a de linguagens como C e C++ apesar de seu uso crescente entre a população. Para contornar esse problema, a nossa biblioteca conta com otimizações matemática e computacional usando o processamento paralelo em GPUs. Com a implementação, obtivemos um speedup de 968x em relação a mesma implementação na biblioteca HElib da IBM. Na execução sem paralelismo, obtivemos uma redução no tempo de execução de 87.68% em relação a implementação na biblioteca HElib.