Scaling Homomorphic Applications in Deployment
作者: Ryan Marinelli, Angelica Chowdhury
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2025-09-30
备注: 5 pages, 6 figures, 1 pseudo code
💡 一句话要点
通过部署优化提升同态加密应用的可扩展性，以电影推荐为例。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 同态加密 容器化 编排 性能优化 电影推荐
📋 核心要点
- 全同态加密（FHE）虽然提供了强大的隐私保护，但其计算开销巨大，限制了其在实际生产环境中的应用。
- 本文通过容器化和编排技术，优化FHE应用的部署配置，旨在缓解FHE的计算瓶颈，提升其可扩展性。
- 通过电影推荐应用的案例研究，验证了所提出的部署优化方法在提升FHE应用性能方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本文旨在评估加密生态系统在生产环境中的就绪程度，为此开发了一个概念验证的同态加密应用。具体而言，实现了一个电影推荐应用，并通过容器化和编排将其投入生产。通过调整部署配置，并借助额外的基础设施优化，缓解了全同态加密（FHE）的计算限制。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决全同态加密（FHE）应用在生产环境中部署时面临的可扩展性问题。现有方法由于FHE固有的计算复杂性，导致性能瓶颈，难以满足实际应用的需求。
核心思路：论文的核心思路是通过优化部署配置和利用基础设施，来缓解FHE的计算限制。具体而言，采用容器化和编排技术，实现资源的有效管理和分配，从而提升FHE应用的整体性能。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 开发基于FHE的电影推荐应用；2) 将应用容器化，例如使用Docker；3) 使用编排工具（如Kubernetes）进行部署和管理；4) 通过调整部署参数（如资源分配、并行度等）进行性能优化。
关键创新：论文的关键创新在于将容器化和编排技术应用于FHE应用的部署优化，探索了如何通过基础设施层面的优化来提升FHE应用的性能和可扩展性。这与传统的侧重于算法层面的FHE优化方法有所不同。
关键设计：论文的关键设计包括：选择合适的FHE库（具体库未知），设计高效的同态加密计算流程，以及根据实际负载情况动态调整容器的资源分配。具体的参数设置和优化策略未知，需要在实验部分进一步探索。
📊 实验亮点
论文通过电影推荐应用的案例研究，验证了所提出的部署优化方法在提升FHE应用性能方面的有效性。具体的性能数据（如吞吐量、延迟等）以及与基线的对比情况未知，需要在实验结果部分进一步分析。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要保护用户隐私的推荐系统，例如医疗健康、金融服务等领域。通过优化同态加密应用的部署，可以在不泄露用户数据的前提下，提供个性化的服务，具有重要的实际价值和广阔的应用前景。未来的研究可以进一步探索更高效的部署策略和自动化优化方法。
📄 摘要（原文）
In this endeavor, a proof-of-concept homomorphic application is developed to determine the production readiness of encryption ecosystems. A movie recommendation app is implemented for this purpose and productionized through containerization and orchestration. By tuning deployment configurations, the computational limitations of Fully Homomorphic Encryption (FHE) are mitigated through additional infrastructure optimizations Index Terms: Reinforcement Learning, Orchestration, Homomorphic Encryption