@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00203291,
 author = {牧田, 哲也 and 宍戸, 哲平 and 和田, 康孝 and 木村, 啓二},
 issue = {8},
 month = {Feb},
 note = {深層学習技術の発展と広がりに伴い，これを利用した多くのサービスが提供されつつある．これらのサービスの実現方式として，ユーザデバイスからクラウドにデータを送信し，その後クラウドで処理を行い出力を得るクラウド型サービスもある．クラウド型サービスとしてヘルスケアサービスのようなユーザの秘密情報を扱うサービスを提供する場合， クラウド上でこれら秘密情報を安全に扱えなければならない． このための技術として準同型暗号が注目されている．準同型暗号とは，暗号文を平文に戻すことなく計算結果を得ることのできる暗号であり，秘密を保持したままでのデータ処理が可能となる． しかしながら，準同型暗号を用いた演算は暗号化により大きくなったデータの演算になるため，非常に大きな時間がかかる．本稿では，深層学習の主要計算となる行列積に着目し， これを完全準同型暗号ライブラリ「HElib」上で実現した場合の高速化手法を検討した結果について報告する．HElib 上の行列積演算高速化の第一歩として KeySwitching における Horner 法計算と暗号文化された値の演算部に対して SIMD 化による高速化を行った．その結果，Horner 法計算部では約 3.4 倍，暗号文の演算部では加算部で最大 5.53倍，乗算部で最大 3.73 倍の速度向上をそれぞれ得ることができた．},
 title = {準同型暗号による行列積の高速化の検討},
 year = {2020}
}