EVENTO
gFHE GPU Fully Homomorphic Encryption An Optimized Python Library
Tipo de evento: Defesa de Tese de Doutorado
Nesta tese, nós apresentamos uma biblioteca otimizada baseada em RLWE do sistema FHE proposto 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.Para assistir acesse:meet.google.com/xjz-qanb-fop
Data Início: 26/04/2024 Hora: 14:00 Data Fim: 26/04/2024 Hora: 17:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Virtual
Aluno: Renato José Policani Borseti - - LNCC
Orientador: Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Participante Banca Examinadora: Anderson Fernandes Pereira dos Santos - Instituto Militar de Engenharia - IME Carla Osthoff Ferreira de Barros - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Raphael Carlos Santos Machado - Universidade Federal Fluminense - UFF
Suplente Banca Examinadora: Kary Ann del Carmen Ocaña Gautherot - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Moisés Vidal Ribeiro - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF
