基于RWLE的同态加密至少两倍因子优化

许多处理敏感数据的现代应用（如医疗保健和政府服务）将计算任务外包给云平台。在此类不可信环境中，隐私至关重要。解决此问题的方法之一是同态加密 (HE)，这是一类支持在无需解密的情况下对加密数据执行某些代数操作的密码学方案。然而，尽管取得了重大进展，现代 HE 方案中的加密仍然带来不可忽略的计算开销，可能影响数据密集型工作负载。为解决这一问题，近期研究表明，利用缓存技术（如 Rache）可以显著提升 HE 方案的性能，同时保持安全性。Rache 不幸的是，其缓存过程的时间复杂度随明文空间大小而扩展。Smuche 是另一种缓存方案，它同时提升了缓存过程的可扩展性，并将加密过程转变为仅使用单次标量乘法的常数时间操作。即便如此，仍有改进空间。在本文中，我们提出了一种名为 Zinc 的加密方法，它完全放弃了多重缓存过程，将其替换为单次标量加法，然后注入与明文空间大小无关的常数时间随机性。这种随机性注入与 Smuche 类似，相比 Rache 有了显著改进，使 Zinc 在不牺牲安全性的前提下实现了效率。我们使用 Microsoft SEAL 实现了该方案，并将其性能与 vanilla CKKS 进行了比较。