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Efficient Private Set Intersection and Searchable Encryption using Homomorphic Bloom Filters (원문, 새 창)
AI 인사이트
대상 독자:개발자
- RLWE 기반 FHE의 평문 공간에 블룸 필터를 직접 임베딩하는 Homomorphic Bloom Filters(HBF) 제안
- 깊이 1짜리 동형 미싱비트 회로만으로 매칭을 수행해 패턴 누설 없는 검색·PSI 구현
- 검색 가능 암호화 스킴은 서버 측 회전·부트스트래핑이 전혀 필요 없고 키워드 수 증가에도 비용 불변
- PSI 프로토콜은 각 블룸필터 비교를 단일 암호문-평문 곱셈으로 축소
왜 중요한가
암호화 검색과 PSI는 후양자 안전성과 실용적 효율을 동시에 만족시키기 어려웠는데, HBF는 얕은 동형 회로만으로 구조적 패턴 누설 없이 두 요건을 모두 충족시켜 포스트퀀텀 시대의 암호화 데이터베이스 검색·매칭 서비스에 실질적 성능 개선 경로를 제시한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
Existing encrypted search and private set intersection (PSI) protocols struggle to reconcile post-quantum security with practical efficiency, often leaking search and access patterns or requiring prohibitively deep fully homomorphic encryption (FHE) circuits. We address these limitations by introducing a new Homomorphic Bloom Filters (HBF) framework, a quantum-resilient framework that embeds length-$m$ Bloom filters directly into the plaintext space of an RLWE-based FHE scheme, enabling shallow
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