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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Kowada, Luis Antonio | - |
Autor(es): dc.contributor | Lima, Raphael Bernardino Ferreira | - |
Autor(es): dc.contributor | Clua, Esteban Gonzalez | - |
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Gabriel Cardoso | - |
Autor(es): dc.creator | Fernandes, Victor Faria | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-01-03T11:43:30Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-01-03T11:43:30Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-02 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-02 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/34889 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/920532 | - |
Descrição: dc.description | Com a promulgação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil em 2020, o país ingressou no grupo de nações que colocam a privacidade em destaque, consolidando o controle e a segura preservação dos dados como conquistas fundamentais. Essa estrutura de proteção das informações tem como alicerce as cifras criptográficas, a qual é tema de discussões há mais de 2000 anos desde a cifra de César. Um dos mais recentes marcos na proteção de dados foi a criação da primeira cifra totalmente homomórfica por Craig Gentry em 2009, permitindo a realização de computações em textos cifrados de forma privada. Este trabalho tem como objetivo promover um panorama das cifras homomórficas por meio de uma revisão bibliográfica, além de construir uma implementação eficiente da cifra totalmente homomórfica nivelada “GSW”, destacando os desafios, parâmetros de segurança e estratégias de otimização, especialmente por meio placas gráficas de alto desempenho aliada à linguagem CUDA. Os resultados obtidos demonstraram uma notável melhora no desempenho com a utilização de GPU‘s NVIDIA, atingindo um speed up de 2x. Para enriquecer o estudo, apresentamos uma aplicação prática da cifra no problema de tratamento de imagens privadas. Mostrando assim a viabilidade da utilização dessa cifra em ambiente produtivo e seu potencial em aplicações comerciais. | - |
Descrição: dc.description | With the enactment of the General Data Protection Law (LGPD) in 2020, Brazil joined the group of nations emphasizing privacy, solidifying control and secure preservation of data as fundamental achievements. The foundation of this information protection framework lies in cryptographic algorithms, a topic that has been under discussion for over 2000 years since the Caesar cipher. One of the most recent milestones in this regard was the creation of the first fully homomorphic cipher by Craig Gentry in 2009, allowing computations on encrypted texts in a private manner. This work aims to provide an overview of homomorphic ciphers through a literature review and to build an efficient implementation of the “GSW” leveled fully homomorphic cipher, highlighting challenges, security parameters, and optimization strategies, especially through high-performance graphics processing units (GPUs) using the CUDA language. The results obtained showed significant improvements in performance with the use of NVIDIA GPUs, achieving a 2x speedup. In order to enrich the study, we present a practical application of the cipher in the private image processing problem, demonstrating the feasibility of using this cipher in a productive environment and its potential commercial applications. | - |
Descrição: dc.description | 47 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Criptografia totalmente homomórfica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Criptografia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Privacidade | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação privada | - |
Palavras-chave: dc.subject | Criptografia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Unidade de processamento gráfico | - |
Palavras-chave: dc.subject | Full homomorphic encryption | - |
Palavras-chave: dc.subject | Cryptography | - |
Palavras-chave: dc.subject | Privacy | - |
Palavras-chave: dc.subject | Private computing | - |
Título: dc.title | Implementação em GPU de cifra homomórfica nivelada baseada no esquema GSW | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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