POTA：面向安全多方计算的流水线不经意传输加速架构

作者
李晓林（中国科学院计算技术研究所，北京，中国；中国科学院，北京，中国；中关村实验室，北京，中国）
闫伟（中国科学院计算技术研究所，北京，中国；中国科学院，北京，中国；中关村实验室，北京，中国）
刘宏伟（中国科学院计算技术研究所，北京，中国；中国科学院，北京，中国）
张勇（中关村实验室，北京，中国）
郝钦奋（中国科学院计算技术研究所，北京，中国；中国科学院，北京，中国；中关村实验室，北京，中国）
刘勇（中关村实验室，北京，中国）
孙凝晖（中国科学院计算技术研究所，北京，中国；中国科学院，北京，中国；中关村实验室，北京，中国）

DOI
https://doi.org/10.46586/tches.v2025.i3.262-292

关键词
安全多方计算，不经意传输，流水线架构，硬件加速器

摘要

随着机器学习（ML）和大数据技术的快速发展和部署，这些技术严重依赖敏感用户数据进行训练和推理，确保隐私和数据安全已成为一个紧迫的挑战。解决这一问题需要方法在保护敏感信息的同时保持计算结果的正确性。安全多方计算（MPC）作为密码学技术的代表性应用，通过实现隐私保护计算，为这一挑战提供了技术解决方案。它已广泛应用于基于云的推理和其他隐私敏感任务等场景。然而，MPC也带来了显著的性能开销，从而限制了其进一步应用。我们的分析表明，MPC的基础元素——不经意传输（OT）协议——占执行时间的96.64%。这是因为OT协议受到低网络带宽和弱计算引擎的限制。为了应对这些挑战，我们提出了POTA，一种支持静默OT协议的高性能流水线OT硬件加速架构。在POTA设计中，我们开发了高效的子系统，针对静默OT协议中两个计算最密集的部分：可穿刺伪随机函数（PPRF）的构造，以及在噪声学习奇偶性（LPN）假设下的大矩阵向量乘法。此外，为了解决POTA与主机CPU之间数据传输引起的性能开销，我们设计了一个主机-加速器执行流水线，以隐藏相当大的传输延迟。此外，我们设计了一个有限域上的模乘模块，以生成MPC协议所需的更复杂的相关性。最后，我们在Xilinx VCU129 FPGA上实现了POTA原型。实验结果表明，在各种网络设置下，POTA实现了显著的加速，基本操作最大提升192.57倍，卷积神经网络（CNN）最大提升597.57倍。

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发布日期

2025-06-05

期号

Vol. 2025 No. 3

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如何引用

Xiaolin, L., Wei, Y., Hongwei, L., Yong, Z., Qinfen, H., Yong, L., & Ninghui, S. (2025). POTA: A Pipelined Oblivious Transfer Acceleration Architecture for Secure Multi-Party Computation. IACR Transactions on Cryptographic Hardware and Embedded Systems, 2025(3), 262-292. https://doi.org/10.46586/tches.v2025.i3.262-292

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