实验室郑培嘉老师最新研究成果被ACM CCS2024录用

近日，实验室郑培嘉副教授课题组的研究论文被第31届国际计算机与通信安全会议（ACM Conference on Computer and Communications Security，ACM CCS2024）录用。

论文题目为“Two-Tier Data Packing in RLWE-based Homomorphic Encryption for Secure Federated Learning”（《安全联邦学习下基于RLWE同态加密的双层数据打包方法》），第一作者为计算机学院2022级硕博连读研究生周玉飞，通讯作者为计算机学院郑培嘉副教授（周玉飞的指导老师），与中山大学网络空间安全学院操晓春教授、深圳北理莫斯科大学黄继武教授合作完成。这是中山大学首次以第一完成单位在ACM CCS会议上发表学术成果。基于同态加密的安全联邦学习指的是将联邦学习过程中需要交换的模型参数或梯度信息使用同态加密进行保护，从而在联邦学习的训练中不泄露本地数据集的隐私。但同态加密带来的通信开销和计算开销较大，如何提高计算和通信效率一直是一个重要的挑战。作者基于RLWE的同态加密提出了一种新颖的数据打包策略TwoPack。从底层的代数结构出发，作者提出了分层次的双重打包策略，即整数层和多项式层，将更多的数据打包进同一个密文中。在不改变同态加密安全级别的前提下，增加了数据的并行度。在此基础上，作者将所提的TwoPack技术分别融合进cross-silo和cross-device下的安全联邦学习方案，并设计了相应的适配技术，提升了现有安全聚合的效率。该项数据打包技术不仅对安全联邦学习有重要的意义，还可广泛适用于其他隐私计算任务。

据悉，ACM CCS于1993年首次举办，已有三十多年历史，是国际公认的信息安全领域顶级会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议。ACM CCS近十年录用率约为18%，被录用的稿件反映了信息安全领域国际最前沿的研究水平。本届ACM CCS将于2024年10月14日至18日在美国盐湖城召开。