Los investigadores proponen Porcupine, un compilador para el cifrado homomórfico


El cifrado homomórfico (HE) es una tecnología de protección de datos con la que se pueden realizar cargas de trabajo computacionales directamente sobre datos cifrados. HE permite la computación remota segura, ya que los proveedores de servicios en la nube pueden computar datos sin mostrar contenido altamente sensible. A pesar de su atractivo, los problemas de rendimiento y programabilidad siguen siendo un obstáculo para la amplia aceptación de las universidades.

Para aprovechar el potencial de HE, es probable que sea necesario desarrollar un compilador que pueda traducir una base de código de texto sin cifrar sin cifrar en código cifrado en un abrir y cerrar de ojos. En este paso, investigadores de Facebook, la Universidad de Nueva York y Stanford Porcupine desarrollaron un «compilador de sintetizador» para HE. Dicen que esto da como resultado una aceleración de hasta un 51% en comparación con el código impulsado heurísticamente y totalmente optimizado a mano.

Refiriéndose a un código de texto sin formato, Porcupine sintetiza el código HE que realiza el mismo cálculo, explican los investigadores. Internamente, Porcupine modela el ruido del comando, la latencia, el comportamiento y la semántica del programa HE con un componente llamado Quill. Con Quill, Porcupine puede buscar núcleos HE que se haya demostrado que son correctos y, al mismo tiempo, minimizar la latencia y la acumulación de ruido del código. El resultado es una suite que automatiza y optimiza la asignación y planificación de texto sin formato a código HE.

En experimentos, los investigadores evaluaron a Porcupine utilizando una variedad de programas de procesamiento de imágenes y álgebra lineal. Según los investigadores, Porcupine pudo encontrar las mismas implementaciones optimizadas para programas pequeños que las líneas de base escritas a mano. En programas más grandes y complejos, Porcupine descubrió optimizaciones como la factorización e incluso optimizaciones específicas de la aplicación con filtros separables.

«Nuestros resultados demuestran la efectividad y generalidad de nuestro enfoque de compilación basado en síntesis y motivan aún más los beneficios del pensamiento automatizado en las universidades tanto para el rendimiento como para la productividad», escribieron los investigadores. «Porcupine abstrae los detalles de la creación de un cálculo HE correcto para que los desarrolladores de aplicaciones puedan centrarse en otras consideraciones de diseño».

La locura por la educación superior ha llevado a una industria local de nuevas empresas con el objetivo de llevarlas a los sistemas de producción. Duality Technologies, con sede en Newark, Nueva Jersey, recientemente financiada por uno de los Intel Venture Capital Arms, está presentando su plataforma HE como una solución de protección de datos para «muchas» empresas, especialmente en industrias reguladas. Los bancos pueden realizar investigaciones interinstitucionales sobre delitos contra la privacidad, el punto de venta de la empresa, mientras que los académicos pueden acceder a él para colaborar en la investigación de registros de pacientes.

Pero ÉL no ofrece una fórmula mágica. Incluso las técnicas líderes solo pueden calcular funciones polinomiales, algo que no es un iniciador para las muchas funciones de activación en el aprendizaje automático que no son polinomiales. Además, las operaciones con datos cifrados solo pueden implicar sumas y multiplicaciones de números enteros, lo cual es un desafío cuando los algoritmos de aprendizaje requieren cálculos de punto flotante.

VentureBeat

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