Детальная информация

Целью работы является решение задачи безопасной логистической регресии над SNP с помощью в некоторой степени гомоморфного шифрования. Предметом исследования будет эффективность схемы в некоторой степени гомоморфного шифрования CKKS, затраты по объему используемой памяти и скорости работы, погрешность при решении задачи в зашифрованном виде относительно незашифрованного варианта. Задачи, решаемые в ходе исследования: A) Изучение схемы в некоторой степени гомоморфного шифрования CKKS B) Реализация алгоритма логистической регрессии над SNP с применением в некоторой степени гомоморфного шифрования C) Профилирование решения и замер метрик качества  В ходе работы была изучена схема в некоторой степени гомоморфного шифрования CKKS, реализован алгоритм безопасной логистической регрессии с помощью в некоторой степени гомоморфного шифрования. Реализованы операции, ускоряющие работу алгоритма. Алгоритм протестирован на нескольких наборах параметров и конфигурациях данных. Были приведены дальнейшие направления разработки алгоритма. Сделан вывод о неподготовленности к решению задачи логистической регрессии с помощью гомоморфного шифрования в практических исследованиях.

The purpose of the study is securely solving logistic regression problem with SNP data using somewhat homomorphic encryption. The subject of the work is the effectiveness of CKKS somewhat homomorphic encryption scheme, its memory usage and performance as well as error compared to solving the problem without homomorphic encryption. The research set the following goals: A) Studying CKKS somewhat homomorphic encryption scheme B) Implementing logistic regression algorithm with SNP data using somewhat homomorphic encryption C) Benchmarking the solution During the work CKKS somewhat homomorphic encryption scheme was studied. Algorithm of secure logistic regression using somewhat homomorphic encryption was implemented as well as several algorithm optimizations. Algorithm was tested on different sets of parameters and data. Further development directions were suggested. The study point to conclusion that securely solving the problem of logistic regression using homomorphic encryption in real studies is not possible at the moment.