TenSEAL 다운로드 - TenSEAL 소스 코드 다운로드

TenSEAL

C/C++

v0.3.15

다운로드

Tenseal은 Microsoft Seal 위에 구축 된 텐서에서 동성 암호화 작업을 수행하기위한 도서관입니다. C ++를 사용하여 대부분의 작업을 구현하여 Python API를 통해 사용하기 쉽습니다.

특징

? BFV를 사용한 정수의 벡터의 암호화/암호 해독
? ️ CKK를 사용하여 실수의 벡터의 암호화/암호 해독
암호화 된 암호화 벡터 및 암호화 된 배송 벡터의 요소별 추가, 뺄셈 및 곱셈
? 도트 제품 및 벡터 매트릭스 곱셈
tenseal.sealapi

용법

암호화 된 데이터에 대한 기본 작업을 보여주고 머신 러닝 응용 프로그램에 대한 고급 사용량을 자습서 섹션에서 찾을 수 있습니다.

 import tenseal as ts

# Setup TenSEAL context
context = ts . context (
            ts . SCHEME_TYPE . CKKS ,
            poly_modulus_degree = 8192 ,
            coeff_mod_bit_sizes = [ 60 , 40 , 40 , 60 ]
          )
context . generate_galois_keys ()
context . global_scale = 2 ** 40

v1 = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ]
v2 = [ 4 , 3 , 2 , 1 , 0 ]

# encrypted vectors
enc_v1 = ts . ckks_vector ( context , v1 )
enc_v2 = ts . ckks_vector ( context , v2 )

result = enc_v1 + enc_v2
result . decrypt () # ~ [4, 4, 4, 4, 4]

result = enc_v1 . dot ( enc_v2 )
result . decrypt () # ~ [10]

matrix = [
  [ 73 , 0.5 , 8 ],
  [ 81 , - 5 , 66 ],
  [ - 100 , - 78 , - 2 ],
  [ 0 , 9 , 17 ],
  [ 69 , 11 , 10 ],
]
result = enc_v1 . matmul ( matrix )
result . decrypt () # ~ [157, -90, 153]

설치

PIP 사용

$ pip install tenseal

PYPI에 마지막 패키지 버전을 설치합니다. 플랫폼에 준비된 패키지가 없으면 문제를 열어주세요.

소스에서 빌드하십시오

지원되는 플랫폼 및 해당 요구 사항은 다음과 같습니다.

Linux : GNU G ++의 최신 버전 (> = 6.0) 또는 Clang ++ (> = 5.0).
MacOS : Xcode Toolchain (> = 9.3)
Windows : Microsoft Visual Studio (> = 10.0.40219.1, Visual Studio 2010 SP1 이상).

저장소에서 Tenseal을 설치하려면 먼저 플랫폼 (위에 나열된) 및 CMAKE (3.14 이상)에 대한 요구 사항을 설치해야합니다. 그런 다음 프로젝트의 루트 디렉토리에서 다음 명령을 실행하여 타사 라이브러리를 가져와야합니다.

$ git submodule init
$ git submodule update

Tenseal은 직렬화에 프로토콜 버퍼를 사용하며 프로토콜 버퍼 컴파일러도 필요합니다.

Windows에있는 경우 먼저 Visual Studio를 사용하여 SEAL 라이브러리를 빌드해야합니다. SEAL.sln third_party/SEAL 의 Sln을 사용하여 프로젝트 nativesrcSEAL.vcxproj Configuration=Release 및 Platform=x64 구축해야합니다. 자세한 내용은 Microsoft Seal 구축 지침을 확인하십시오.

그런 다음 빌드와 설치를 트리거 할 수 있습니다

$ pip install .

Docker를 사용하십시오

Docker Image를 사용하여 Tenseal이 설치된 환경을 사용할 수 있습니다.

$ docker container run --interactive --tty openmined/tenseal

참고 : openmined/tenseal 은 마지막 릴리스에서 이미지를 가리키며 마스터 브랜치에서 구축 된 이미지에 openmined/tenseal:dev 사용하십시오.

사용자 정의 이미지를 구축 할 수도 있습니다. 프로젝트 작업을하는 개발자에게는 편리 할 수 있습니다.

$ docker build -t tenseal -f docker-images/Dockerfile-py38 .

이 docker 이미지가 내장 된 후 컨테이너로 대화식으로 실행하려면 실행할 수 있습니다.

$ docker container run -it tenseal

바젤 사용

다른 Bazel 프로젝트 에서이 라이브러리를 사용하려면 작업 영역 파일에 다음을 추가하십시오.


git_repository(
   name = "org_openmined_tenseal",
   remote = "https://github.com/OpenMined/TenSEAL",
   branch = "master",
   init_submodules = True,
)

load("@org_openmined_tenseal//tenseal:preload.bzl", "tenseal_preload")

tenseal_preload()

load("@org_openmined_tenseal//tenseal:deps.bzl", "tenseal_deps")

tenseal_deps()

벤치 마크

실행하여 언제라도 구현을 벤치마킹 할 수 있습니다.

$ bazel run -c opt --spawn_strategy=standalone //tests/cpp/benchmarks:benchmark

모든 PR 합병의 벤치 마크가 여기에 업로드됩니다.

튜토리얼

시작하기
튜토리얼 1- 암호화 된 데이터에 대한 로지스틱 회귀의 교육 및 평가
튜토리얼 2- 대략적인 숫자로 작업
튜토리얼 3- 벤치 마크
튜토리얼 4- MNIST의 암호화 된 컨볼 루션

출판물

A. Benaissa, B. Retiat, B. Cebere, Ae Belfedhal, "텐트 : 동종 암호화를 사용한 암호화 된 텐서 작업을위한 도서관", ICLR 2021 분산 및 개인 기계 학습에 관한 워크숍 (DPML 2021).

 @misc{tenseal2021,
    title={TenSEAL: A Library for Encrypted Tensor Operations Using Homomorphic Encryption}, 
    author={Ayoub Benaissa and Bilal Retiat and Bogdan Cebere and Alaa Eddine Belfedhal},
    year={2021},
    eprint={2104.03152},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CR}
}