Scalable and privacy-preserving rectangular matrix multiplication with FHE by divide-and-conquer approach

dc.contributor.author
Obradors Ambros , Ausiàs Pau
dc.date.accessioned
2025-11-07T20:09:44Z
dc.date.available
2025-11-07T20:09:44Z
dc.date.issued
2025-11-06T14:53:43Z
dc.date.issued
2025-11-06T14:53:43Z
dc.date.issued
2025
dc.identifier
http://hdl.handle.net/10230/71789
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10230/71789
dc.description.abstract
Treball de fi de Grau en Enginyeria Informàtica
dc.description.abstract
Directora: Zaira Pindado Tost
dc.description.abstract
Data privacy and security are crucial in today’s world. While encryption secures data at rest and in transit, fully homomorphic encryption (FHE) offers a solution for secure processing by enabling direct computation on encrypted data. However, FHE’s practical application is limited by significant computational overhead, especially in fundamental operations like matrix multiplication. The CKKS scheme, designed for approximate arithmetic, faces challenges with matrix multiplication due to data packing constraints and the need for expensive homomorphic rotations. This dissertation addresses the efficient homomorphic multiplication of rectangular matrices within ciphertexts. It proposes and implements a divideand-conquer strategy, contrasting with the zero-padding approach. The research benchmarks this implementation across various dimensions, offering a framework for improved homomorphic rectangular matrix multiplication.
dc.description.abstract
La privadesa i la seguretat de les dades s´on crucials en el m´ on actual. El xifratge totalment homom` orfic (FHE) permet realitzar c`alculs directament sobre dades xifrades. No obstant aix` o, l’aplicaci´o pr`actica de FHE es veu limitada per una sobrec`arrega computacional significativa, especialment en operacions fonamentals com la multiplicaci´ o de matrius L’esquema CKKS, dissenyat per a l’aritm`etica aproximada, s’enfronta a desafiaments amb la multiplicaci´ o de matrius a causa de les restriccions d’empaquetament de dades i la necessitat de costoses rotacions homom`orfiques. Aquesta tesi aborda la multiplicaci´ o homom`orfica eficient de matrius rectangulars dins de CKKS. Proposa i implementa una estrat`egia de “divide and conquer”, contrastant-la amb l’enfocament de farciment amb zeros. La investigaci´ o avalua aquesta implementaci´ o en diverses dimensions, oferint un marc per a una millora en la multiplicaci´ o homom` orfica de matrius rectangulars.
dc.format
application/pdf
dc.language
eng
dc.rights
Llicència CC Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject
Xifratge (Informàtica)
dc.title
Scalable and privacy-preserving rectangular matrix multiplication with FHE by divide-and-conquer approach
dc.type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis


Fitxers en aquest element

FitxersGrandàriaFormatVisualització

No hi ha fitxers associats a aquest element.

Aquest element apareix en la col·lecció o col·leccions següent(s)