# 研究ノート: 阪口裕飛

## 2023/07/14

- 和賀: そろそろ実験の設計をする時期だと思います。
- やりかた:
1. RQを立てる
2. それに答えるのに必要な実験設定などを考える
3. 実験を回す
4. 評価 (RQに答える)
- RQ 1: 実用上問題ない速度で動くか
- 実用的なサンプリングレートとかを考えて比較?
- RQ 2: reverseとblockのどちらが良いか
- 多分「状況による」なので、「状況」を事前に見つもれるかが大事そう
- RQ 3: HomFA(CAV'22)とどちらが良いか
- 普通に比較?
- ...
- 論文の形でまとめ始める?
- 今回やったことをまとめる

## 4/21
- ベンチマークのテスト
- bootstrapping keyを作るのに時間がかかる
- 例: bkeyの生成時間: 16614723[μs]
- 例: skey, bkeyの生成時間を除いた時間: 55982[μs]
=> skey, bkeyの生成時間(各エンコーディングで共通)は除く
- 直列, 並列でdecryptは共通(1, 2μsなので影響はない)

### やったこと
- 10回回して平均を取る
- "p & F(\!p & Fp)"に対する結果(offline), input size:81
- トーラス分割(20回): 55442[μs]
- 2値の直列(20回): 67254[μs]
- 2値の並列(20回): 59938[μs]

## 4/14
- ベンチマークテストの実装
- secret keyを作るのにかかる時間
- bootstrapping keyを作るのにかかる時間
- runnerを構築(オートマトンのstateをTRLWEに変換)するのにかかる時間
- inputのencrypt
- オートマトンを1つ進める(戻す)のにかかる時間
- inputによる結果をdecryptするのにかかる時間

## 4/7
- 2値オートマトン×2を出力できるようにPythonプログラムを変更した
- Anacondaが使えなくなって入れ直したりした。ベストプラクティスがまだよくわからない。

## Encoding 一覧
- 1. 1 TRLWE に n bit 詰める
- Pros: TRLWE の本数が減るので、CMux の数が減る
- Cons: Bootstrapping において（TRLWE をそのまま bootstrapping することはできないので）packing（TLWE -> TRLWE）が必要
- TRLWE --SampleExtract[i]--> TLWE * i --Bootstrapping--> TLWE * i --Packing--> TRLWE
- 2. 1 TRLWE の定数項だけに $2^n$ 値詰める（トーラスを分割）
- Pros: CMux と Bootstrapping の個数が 2 値の場合と変わらない
- Cons: n に対する scalability が無い
- TFHE のパラメタを変えるとパフォーマンスが劣化する
- （n に対してノイズ耐性が指数的に悪化する）
- 暗号学的に n に上限がある
- → 3値だとConsは無視できる
- 3. n TRLWE の、各々の定数項に 1 bit ずつ詰める
- n bit 出力を 1 bit ごとに別々の DFA に分けて、各々を並列に動かすことと等価
- Pros: CAV'22 とほぼ同じコードベースで実現可能
- Cons:
- CMux, Bootstrapping の数は増える
- 新規性？
- 性能評価をするのであれば、これをベースラインにしたい
- 4. 1 TRLWE に ManyLUT を使って n bit 詰める
- ManyLUT: https://nindanaoto.github.io/seccamp/html/2022/8.MultiValueAndPBSmayLUT.html#6
- https://eprint.iacr.org/2022/515.pdf ?
- Pros: Bootstrapping n 回で packing ができる
- Cons: ノイズ的に n <= 4 が必要
- Bootstrapping は BlindRotate + SampleExtract
- TRLWE --SampleExtract[i]--> TLWE * i --BlindRotateとか--> TRLWE * i --そのまま多項式を足す--> TRLWE