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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明提供了一种基于GPU优化全同态加密电路自举的并行计算方法，以提升TFHE方案中电路自举过程中的多项式乘法的运行效率。该方法在原TFHE电路自举方案的基础上利用GPU并行计算的优势将TFHE电路自举中的多项式乘法实现了并行化，同时，为了更快的加速这一过程，该方法缩减了电路自举中的步骤并且减少了CPU和GPU之间的数据传递次数。该方法根据TFHE中电路自举过程的密文等级将在相同密文等级下运行的算法步骤进行合并，降低了算法的计算复杂度。并设计了一种提前对方案步骤中所需要的密钥的预处理方式，使得支持其步骤的合并，减少了数据在GPU和CPU之间的传递次数。

主权项：1.一种基于GPU优化全同态加密电路自举的并行计算方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：根据消息μ所属的消息空间μ∈β＝{0，1}，利用构造密文等级为n1的初始TLWE密文，其多项式形式为其中a和b均为32位整型数；在CPU上初始化生成各个步骤所需参数和各类密钥preKS，BK，BKFFT和privKS，并传递到GPU上；步骤2：利用preKS密钥将密文s1从n1级别转变为级别为n0的密文其中a初始值全为0，b与密文s1中相等，对应的消息μ∈β，在获取s0密文时，同时将其中的每一项转换为整数形式：步骤3：初始化ACC密文样例：生成基本向量参数和这里的c均为64位的整数；根据参数EL1生成向量值M＝unit1＜＜64-w+1×Bg1，其中0≤w＜EL1，Bg1为TRGSW密文在密文等级n1下噪声的数量级，EL1表示级别为n1的TRGSW密文包含的TRLWE密文的数量；对于每一个TRLWE密文来说，会产生一个w和M，共产生EL1个M，对于每一个M则又会有一组VEC和一组ACC： 对于上述产生的密文s0的第n0项b来说，若bn2，则VEC2的初始化为： 若b≥n2，则VEC2的初始化为： 而ACC初始化为一个64位的TRLWE密文样例，大小为n2，表示成矩阵的形式为： 该矩阵数值的前K-1行初始化均为0，第K行的数值为ACCcKi＝VEC2ci,0≤i＜n2；初始化ACC在电路自举过程之前提前进行，并将值一同传递至GPU中；步骤4：电路自举，利用ACC将s0转变成n2级别的64位整数形式的TLWE密文s2；步骤5：利用s2获取级别为n1的32位的TRGSW密文。

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