Design and Optimization of Cloud Native Homomorphic Encryption Workflows for Privacy-Preserving ML Inference

📄 arXiv: 2510.24498v1 📥 PDF

作者: Tejaswini Bollikonda

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-10-28

备注: 6 pages 2 figures, 2 tABLES

💡 一句话要点

提出云原生同态加密工作流优化方案，解决隐私保护机器学习推理难题。

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 同态加密 云原生 机器学习推理 隐私保护 Kubernetes

📋 核心要点

  1. 现有机器学习云推理面临用户数据隐私泄露风险，同态加密虽能保护数据，但计算开销大、集成复杂。
  2. 论文提出云原生同态加密工作流框架，结合容器化HE模块和Kubernetes编排，实现弹性伸缩和并行计算。
  3. 实验结果表明，该系统相比传统HE管道，推理速度提升3.2倍，内存利用率降低40%。

📝 摘要（中文）

随着机器学习模型越来越多地部署在云基础设施中，推理过程中用户数据的保密性构成了一个重大的安全挑战。同态加密（HE）作为一种引人注目的密码学技术，能够在加密数据上进行计算，从而在不解密敏感输入的情况下生成预测。然而，HE集成到大规模云原生管道中仍然受到高计算开销、编排复杂性和模型兼容性问题的限制。本文提出了一个系统的框架，用于设计和优化支持隐私保护ML推理的云原生同态加密工作流。所提出的架构将容器化的HE模块与基于Kubernetes的编排集成，从而能够在分布式环境中实现弹性伸缩和并行加密计算。此外，采用包括密文打包、多项式模调整和算子融合在内的优化策略，以最大限度地减少延迟和资源消耗，同时保持密码学完整性。实验结果表明，与传统的HE管道相比，所提出的系统实现了高达3.2倍的推理加速和40%的内存利用率降低。这些发现展示了部署安全ML-as-a-Service（MLaaS）系统的实用途径，该系统保证了零信任云条件下数据的机密性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在云原生环境中部署隐私保护机器学习推理时，同态加密带来的高计算开销、复杂的编排以及模型兼容性问题。现有方法难以在保证数据隐私的同时，实现高效的云端推理服务。

核心思路：论文的核心思路是利用云原生架构的弹性伸缩能力，结合同态加密的特性，通过优化计算流程和资源分配，降低同态加密带来的性能损耗。通过容器化HE模块和Kubernetes编排，实现并行加密计算，提高整体推理效率。

技术框架：整体架构包含以下几个主要模块：1) 容器化的同态加密模块，负责执行加密计算；2) 基于Kubernetes的编排系统，负责管理和调度容器化模块，实现弹性伸缩；3) 优化策略模块，包括密文打包、多项式模调整和算子融合等，用于降低计算复杂度和资源消耗。整个流程包括数据加密、加密数据推理和结果解密三个阶段。

关键创新：论文的关键创新在于将同态加密与云原生架构相结合，并提出了一系列针对同态加密的优化策略。与传统方法相比，该方法能够更好地利用云平台的资源，实现更高效的隐私保护机器学习推理。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 密文打包策略，将多个数据打包成一个密文进行计算，减少计算次数；2) 多项式模调整策略，选择合适的模数，降低计算复杂度；3) 算子融合策略，将多个算子合并成一个算子进行计算，减少中间数据的传输和存储。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的系统相比传统的同态加密管道，实现了高达3.2倍的推理加速和40%的内存利用率降低。这些显著的性能提升证明了该方法在实际应用中的可行性和有效性。通过优化策略，显著降低了同态加密带来的计算开销，为大规模部署隐私保护机器学习推理服务奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融、医疗等对数据隐私要求极高的领域。例如，在金融风控中，可以在不暴露用户敏感信息的前提下，利用机器学习模型进行风险评估。在医疗诊断中，可以在保护患者隐私的同时，实现远程诊断和个性化治疗。该研究为构建安全可靠的MLaaS平台提供了技术支撑。

📄 摘要（原文）

As machine learning (ML) models become increasingly deployed through cloud infrastructures, the confidentiality of user data during inference poses a significant security challenge. Homomorphic Encryption (HE) has emerged as a compelling cryptographic technique that enables computation on encrypted data, allowing predictions to be generated without decrypting sensitive inputs. However, the integration of HE within large scale cloud native pipelines remains constrained by high computational overhead, orchestration complexity, and model compatibility issues. This paper presents a systematic framework for the design and optimization of cloud native homomorphic encryption workflows that support privacy-preserving ML inference. The proposed architecture integrates containerized HE modules with Kubernetes-based orchestration, enabling elastic scaling and parallel encrypted computation across distributed environments. Furthermore, optimization strategies including ciphertext packing, polynomial modulus adjustment, and operator fusion are employed to minimize latency and resource consumption while preserving cryptographic integrity. Experimental results demonstrate that the proposed system achieves up to 3.2times inference acceleration and 40% reduction in memory utilization compared to conventional HE pipelines. These findings illustrate a practical pathway for deploying secure ML-as-a-Service (MLaaS) systems that guarantee data confidentiality under zero-trust cloud conditions.