202509
security

使用SEAL构建最小BGV全同态加密原型

基于FHE初学者教材,介绍BGV方案核心概念,并使用SEAL库实现加密算术运算的简单原型。

全同态加密(Fully Homomorphic Encryption, FHE)是一种革命性的密码学技术,它允许在不解密的情况下直接对加密数据进行计算,从而实现隐私保护的计算。BGV方案是FHE的重要变体,由Brakerski、Gentry和Vaikuntanathan提出,基于环学习带错误(Ring Learning With Errors, RLWE)问题,支持对加密整数进行精确的模运算,包括加法和乘法。这种方案特别适用于需要精确整数计算的场景,如安全多方计算或隐私保护的数据聚合。

在工程实践中,BGV方案的核心在于噪声管理和参数选择。加密过程会引入噪声,随着同态运算(如乘法)的进行,噪声会指数级增长,最终导致解密错误。为控制噪声,BGV引入模切换(modulus switching)和密钥交换(key switching)机制,前者通过逐步减少系数模数来抑制噪声增长,后者用于重线性化以缩小密文尺寸。这些技术使得BGV成为分级同态加密(leveled homomorphic encryption)的典范,支持有限深度的计算,而无需昂贵的自举操作(bootstrapping)。

Microsoft SEAL库是实现BGV方案的优秀工具,它提供了C++接口,支持BGV、BFV和CKKS等多种FHE方案。从SEAL的官方文档中可以看出,BGV实现于4.1版本,专注于模整数运算。使用SEAL构建最小原型时,需要关注参数设置:多项式度数(poly_modulus_degree)决定了SIMD并行度,通常选8192以平衡性能和安全;系数模数(coeff_modulus)影响噪声预算,选择BFVDefault函数生成的默认值可确保128位安全级别;明文模数(plain_modulus)控制整数范围,对于简单算术选1024即可。

要构建原型,首先安装SEAL库:克隆GitHub仓库,配置CMake(-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DSEAL_BUILD_EXAMPLES=ON),然后构建并安装。原型代码从基本加密开始:生成密钥对,包括公钥、私钥和重线性化密钥。编码输入数据,使用BatchEncoder打包多个整数到单一明文多项式,实现向量级并行运算。加密后,进行同态加法(evaluator.add)和乘法(evaluator.multiply),每次乘法后调用relinearize_inplace以管理密文大小。解密验证结果,检查噪声预算(invariant_noise_budget)以确保计算深度未超出限制。

考虑可落地参数,一个最小原型的安全配置为:poly_modulus_degree=4096(适用于测试),coeff_modulus={60-bit primes chain}(总计218位以支持深度5的乘法),plain_modulus=1<<20(支持-500k到500k整数)。监控点包括:运算前后噪声预算差值>128位时触发模切换;乘法深度不超过log2(输入规模)以避免自举;回滚策略:若噪声溢出,降级到半同态模式,仅支持加法。实际部署中,结合Intel HEXL加速低级内核,提升10-20%性能。

这种原型适用于初学者验证BGV的核心:加密1+2=3,结果解密为3;或(1*2)+3=5,展示乘法噪声增长。通过SEAL的Evaluator类,扩展到矩阵乘法模拟神经网络前向传播,但需注意深度限制,通常<10层无自举。总体,BGV在SEAL中易于上手,推动隐私计算落地,如加密数据库查询或安全投票系统。

(字数约950)