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Janus-FHE: Reducing Microarchitectural Leakage in GPU-Based Homomorphic Encryption
- 1.HEonGPU의 BFV 재선형화 시 공유 L2 캐시 활동이 키 맥락에 따라 재현 가능하게 달라짐을 발견
- 2.최적화된 HEonGPU 바이너리의 규칙적 제어흐름이 소스가 아닌 컴파일러 의존적임을 규명
- 3.JANUS-FHE는 고정폭 큰정수 연산과 Kronecker 치환으로 실행 구조를 공개 파라미터에만 의존하게 재설계
- 4.N=8192에서 JANUS는 0.350ms로 HEonGPU(0.153ms)보다 2.29배 느리지만 규칙성을 확보
왜 중요한가?
동형암호 연산을 공유 GPU에서 수행할 때 메타데이터가 마이크로아키텍처 수준에서 노출될 수 있음을 구체적으로 보여주고, 실행 규칙성을 소스 차원에서 보장하는 설계 원칙을 제시한다.
본문 미리보기
Homomorphic Encryption (HE) enables secure cloud computing through computations on encrypted data, but the physical execution of HE workloads on shared GPUs can still expose relevant metadata through microarchitectural behavior. We present a case study of BFV relinearization in HEonGPU, a state-of-the-art GPU HE library, and show that repeated executions exhibit structured, reproducible variation in shared-L2 activity across relinearization-key contexts. Our analysis further shows that the regul
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