Privatsphäre beschleunigen: In-Memory-Verarbeitung & homomorphe Verschlüsselung

In unserer digitalen Zeit verlassen wir uns stark auf Cloud-Services, um unsere Daten zu speichern und zu verarbeiten. Das Übergeben sensibler Informationen an die Cloud wirft jedoch wichtige Fragen zu Privatsphäre und Sicherheit auf. Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher Techniken wie die Homomorphe Verschlüsselung (HE) entwickelt, die es erlaubt, Berechnungen auf Daten durchzuführen, während sie verschlüsselt bleiben. Es ist wie ein Gericht zu kochen, während alle Zutaten in einer verschlossenen Box sind – das Essen ist sicher, aber das Kochen kann ein bisschen langsam sein.

Während HE grossartig für die Privatsphäre ist, kann es wegen der hohen Rechen- und Speicheranforderungen ein bisschen langsam sein. Forscher haben hart daran gearbeitet, diese Prozesse zu beschleunigen, oft mit spezieller Hardware wie GPUs und FPGAs. Allerdings bleibt die Speicherüberlastung – der zusätzliche Platz und die Zeit, die benötigt wird, um Daten zu bewegen – ein grosses Hindernis. Hier kommt die In-Memory-Verarbeitung (PIM)-Technologie ins Spiel, eine vielversprechende Idee, die die Berechnung direkt dorthin bringt, wo die Daten gespeichert sind, anstatt sie herumzuschieben und alles zu verlangsamen.

Durch die Linse einer PIM-Architektur können wir erkunden, wie man HE-Operationen schneller und praktischer für den Alltag macht.

#Was ist homomorphe Verschlüsselung?

Homomorphe Verschlüsselung ist eine Methode, die es ermöglicht, Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchzuführen, ohne sie vorher zu entschlüsseln. Einfacher ausgedrückt ist es, als würde man seine Hausaufgaben von einer Maschine erledigen lassen, ohne dass sie die tatsächlichen Antworten sieht. Man gibt das Problem vor, sie arbeitet mit der verschlüsselten Version, und man bekommt die Ergebnisse zurück – alles, während die ursprünglichen Daten sicher bleiben.

Es gibt drei Haupttypen homomorpher Verschlüsselung:

1. Teilweise homomorphe Verschlüsselung (PHE): Unterstützt unbegrenzte Operationen nur eines Typs (Addition oder Multiplikation).

2. Eingeschränkt homomorphe Verschlüsselung (SWHE): Erlaubt beide Typen von Operationen, aber nur eine begrenzte Anzahl von Malen.

3. Vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE): Der grosse Gewinner! Sie unterstützt unbegrenzte Operationen beider Typen.

FHE ist das, was wir oft anstreben und in verschiedenen Anwendungen nutzen. Allerdings bringt sie auch einige Herausforderungen mit sich, hauptsächlich aufgrund der Rechen- und Speicherkosten.

#Die Herausforderungen der homomorphen Verschlüsselung

Während die Idee von HE fantastisch klingt, ist nicht alles Sonnenschein und Regenbogen. Die für HE erforderlichen Berechnungen können schnell an Grösse zunehmen. Wenn man beispielsweise eine kleine Zahl verschlüsselt, kann sie sich in eine viel grössere verwandeln – in einigen Fällen von 4 Byte auf über 20 Kilobyte. Diese Grössenzunahme führt zu schlechter Datenlokalität und kostspieligen Datenbewegungen zwischen verschiedenen Hardwarekomponenten, was alles langsamer macht.

Stell dir vor, du versuchst, einen riesigen Koffer in ein kleines Auto zu quetschen; das wird Zeit, Mühe und ein wenig Verrenkung kosten, um ihn reinzubekommen. Die Einschränkung hier ist, dass Standardverschlüsselungsmethoden erfordern, dass Daten entschlüsselt werden, bevor sie verarbeitet werden können, was den ganzen Zweck der Gewährleistung der Privatsphäre untergräbt.

Die begrenzte Geschwindigkeit beim Zugriff auf den Speicher, oft mit dem Aufprall auf eine Wand verglichen, erhöht die Zeit, die benötigt wird, um Daten zu lesen und zu schreiben. Im Wesentlichen wird die Verarbeitung von Daten in der Cloud zu einem echten Engpass, was alles langsamer macht, als es viel effizienter sein könnte.

#Einführung in die In-Memory-Verarbeitung

Mit der PIM-Technologie ändert sich der Ansatz von der Durchführung von Berechnungen auf der zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) hin zu spezialisierten Verarbeitungseinheiten, die direkt im Speicher eingebaut sind. So können Berechnungen genau dort stattfinden, wo die Daten leben. Es ist, als hätte man einen Koch in der Speisekammer, der dein Essen direkt dort zubereiten kann, wo die Zutaten liegen, anstatt alles in eine abgelegene Küche zu bringen.

Einer der Hauptakteure in diesem Bereich ist UPMEM, ein Unternehmen, das eine PIM-Architektur entwickelt hat, die es den Speichereinheiten ermöglicht, Berechnungen durchzuführen. Jede Speichereinheit, die als DRAM Processing Unit (DPU) bezeichnet wird, kann Aufgaben ausführen, die traditionell von der CPU verwaltet werden, und beschleunigt so alles erheblich.

#Vorteile von PIM für homomorphe Verschlüsselung

Die Vorteile von PIM für HE-Operationen sind beeindruckend. Durch die Verringerung der Zeit, die für das Bewegen von Daten benötigt wird, kann PIM helfen, die gesamte Ausführungszeit von HE-Aufgaben zu minimieren. Lass uns das aufschlüsseln:

1. Reduzierte Datenbewegung: Durch die Ausführung von Operationen im Speicher ist weniger Bedarf, Daten zwischen CPU und Speicher hin und her zu schieben, was Zeit spart.

2. Parallele Verarbeitung: Mehrere DPUs können gleichzeitig an verschiedenen Datenstücken arbeiten. Diese parallele Verarbeitung kann zu dramatischen Reduzierungen der Verarbeitungszeit führen, insbesondere bei grossen Datensätzen.

3. Erhöhte Bandbreite: DPUs können Daten schneller verarbeiten als traditionelle Systeme, was zu einer verbesserten Gesamtleistung führt.

#Wie PIM mit homomorphen Verschlüsselungsbibliotheken funktioniert

In einer praktischen Anwendung von PIM haben Forscher versucht, es mit zwei beliebten Open-Source-HE-Bibliotheken zu integrieren: OpenFHE und HElib. Aber es gibt einen Haken: Diese Bibliotheken sind hauptsächlich in C++ geschrieben, während die PIM-Technologie von UPMEM nur C für die DPU-Programmierung unterstützt. Das bedeutet, dass Entwickler einige Teile der Bibliotheken umarbeiten mussten, ähnlich wie beim Zusammensetzen eines Puzzles.

#Verwendung von OpenFHE und HElib

Beide Bibliotheken unterstützen verschiedene HE-Schemata, die es Benutzern ermöglichen, Operationen durchzuführen, während ihre Daten sicher bleiben. In diesem Kontext haben Forscher diese Bibliotheken angepasst, um DPUs für Operationen wie polynomiale Addition und Multiplikation – zwei Grundaufgaben in HE – zu nutzen.

Durch diese Anpassungen wollten sie zeigen, dass PIM die Leistung verbessern kann, auch wenn man mit komplexen Verschlüsselungsschemata arbeitet, und sie schneller und effizienter machen kann, ohne die Sicherheit zu opfern.

#Tests und Ergebnisse

Forscher haben umfangreiche Experimente durchgeführt, um zu beurteilen, wie effektiv PIM darin sein kann, HE-Operationen zu beschleunigen. Sie haben untersucht, wie DPUs in der polynomialen Addition und Multiplikation im Vergleich zu CPUs abgeschnitten haben.

#Polynomiale Addition

Beim Vergleich der Leistung von DPU-basierter polynomialer Addition mit CPU-basierten Methoden waren die Ergebnisse gemischt. Für kleinere polynomiale Grössen schnitt die CPU deutlich besser ab. Es war fast so, als würde man einen Apfel zum anderen hinzufügen – schnell und unkompliziert.

Doch als die polynomialen Grössen zunahmen, begann die DPU, die Nase vorn zu haben. Die parallelen Verarbeitungsmöglichkeiten der DPUs ermöglichten es ihnen, die Arbeitslast effizienter zu bewältigen und die Zeit zu reduzieren, die benötigt wurde, um die Aufgabe abzuschliessen. Bei grösseren Datensätzen konnten die DPU-Varianten die CPU-Gegenstücke deutlich übertreffen.

#Polynomiale Multiplikation

Bei der polynomialen Multiplikation trat ein ähnlicher Trend auf. Zunächst glänzten die CPUs bei kleineren Aufgaben. Aber als die Grössen zunahmen, begann das verbesserte Parallelismus der DPUs zu strahlen. Durch die Verteilung der Arbeitslast auf viele DPUs zeigten die Ergebnisse in einigen Fällen eine bis zu 1397-fache schnellere Leistung.

Ein wichtiger Aspekt der polynomialen Multiplikation sind Faltungen, und DPUs bewältigen diese gut. Im Wesentlichen gilt: Je mehr Daten man ihnen gibt, desto besser schneiden sie ab, dank ihres Designs.

#Die Kosten der Datenbewegung

Trotz der beeindruckenden Leistungssteigerungen, die die PIM-Technologie bietet, tauchte ein anhaltendes Problem auf: die Kosten, die mit dem Bewegen von Daten zu und von den DPUs verbunden sind, überschatteten oft die Vorteile.

Als die Forscher die gesamte Zeit, die für die Operationen benötigt wurde, massen, wurde klar, dass die Überlastung durch das Kopieren von Daten hin und her die Geschwindigkeitsvorteile der DPUs zunichte machen konnte. Einfacher ausgedrückt, es ist wie ein Sportwagen, der im Stau steckt; all die Kraft ist verschwendet, wenn man nicht schnell fahren kann.

Das hebt die Bedeutung der Minimierung von Datentransferzeiten hervor. Das Ziel ist es, so viel Arbeit wie möglich auf die DPUs auszulagern und die Notwendigkeit der Datenbewegung zu reduzieren, damit die PIM-Technologie ihr volles Potenzial erreichen kann.

#Vorwärts mit PIM

Trotz der Herausforderungen, die durch die Datenbewegung entstehen, halten PIM-Technologien wie die von UPMEM entwickelt wurden, grosses Potenzial bereit. Die Möglichkeit für schnellere Verarbeitungen, insbesondere bei komplexen homomorphen Verschlüsselungsaufgaben, eröffnet aufregende Möglichkeiten für sicheres Computing in der Cloud.

Forscher schlagen vor, dass der Übergang zu einem "Zero-Copy"-Ansatz – Daten direkt im DPU-Speicher zu speichern – viele dieser Probleme beheben könnte. Das wäre, als hätte man die Zutaten bereits in der Speisekammer, was es ermöglicht, ein Gericht zuzubereiten, ohne ständig zum Kühlschrank zurückzugehen.

#Anwendungsfälle in der realen Welt

Mit den Vorteilen, die die PIM-Technologie bietet, gibt es mehrere realweltliche Anwendungen, die davon profitieren können. Hier sind einige:

1. Finanzdienstleistungen: Banken und Finanzinstitute können homomorphe Verschlüsselung verwenden, um Berechnungen auf sensiblen Daten – wie persönlichen Finanzinformationen – durchzuführen, während sie vor neugierigen Blicken geschützt bleiben.

2. Gesundheitswesen: Medizinische Aufzeichnungen und Patientendaten können sicher verwaltet werden, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Forscher könnten sensible Datensätze analysieren, ohne die tatsächlichen Daten offenzulegen.

3. Maschinenlernen: PIM könnte entscheidend sein für die Ausführung von Maschinenlernmodellen auf verschlüsselten Daten, was es Organisationen ermöglicht, Erkenntnisse zu gewinnen, ohne die zugrunde liegenden Daten offenzulegen.

#Fazit

Während wir weiterhin mit dem immer grösser werdenden Bedarf an Privatsphäre und Sicherheit in unserem digitalen Leben kämpfen, bieten Techniken wie die homomorphe Verschlüsselung Hoffnung. Während die PIM-Technologie vielversprechende Möglichkeiten zur Beschleunigung dieser Operationen zeigt, bleiben Herausforderungen, insbesondere bezüglich der Datenbewegung.

Forscher arbeiten fleissig daran, diese Technologie mit bestehenden Verschlüsselungsbibliotheken zu integrieren und zu zeigen, dass es möglich ist, bedeutende Fortschritte in der Leistung zu erzielen, ohne die Sicherheit zu opfern. Mit kontinuierlichen Verbesserungen könnte PIM bald ein fester Bestandteil in der sicheren Computerlandschaft werden, der es uns ermöglicht, unsere alltäglichen Aufgaben in der Cloud zu erledigen und dabei unsere sensiblen Daten zu schützen.

Wer weiss, in ein paar Jahren könnten wir zurückblicken und über die langsamen Geschwindigkeiten der frühen homomorphen Verschlüsselung lachen. Schliesslich möchte doch jeder eine Zukunft, in der Privatsphäre und Geschwindigkeit Hand in Hand gehen!