FAME: FPGA加速同态加密下的安全矩阵乘法
硬件体系结构
2025-12-18 v1 密码学与安全
摘要
同态加密（HE）支持在加密数据上进行安全计算，解决了云计算中的隐私问题。然而，HE操作的高计算成本，特别是矩阵乘法（MM），仍然是其实际部署的主要障碍。因此，加速同态加密矩阵乘法（HE MM）对于隐私保护机器学习等应用至关重要。本文提出了一种带宽高效的HE MM的FPGA实现。我们首先建立了一个成本模型，用于评估给定HE参数集和输入矩阵规模下的片上存储需求。我们的分析表明，优化片上存储使用对于可扩展且高效的HE MM至关重要。为此，我们设计了一种用于同态线性变换（HLT）的新数据通路，HLT是HE MM的主要瓶颈。该数据通路通过实现细粒度数据复用，显著降低了片外访存流量和片上存储需求。利用该数据通路，我们提出了FAME——首个专门针对HE MM的FPGA加速器。FAME支持任意矩阵形状，并可在广泛的HE参数集之间进行配置。我们在Alveo U280 FPGA上实现了FAME，并在不同的矩阵规模和形状下评估其性能。实验结果表明，FAME相比最先进的基于CPU的实现平均加速221倍，证明了其在大规模连续HE MM和实际工作负载中的可扩展性与实用性。
引用
@article{arxiv.2512.15515,
title = {FAME: FPGA Acceleration of Secure Matrix Multiplication with Homomorphic Encryption},
author = {Zhihan Xu and Rajgopal Kannan and Viktor K. Prasanna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.15515},
year = {2025}
}