基于零化多项式的BGV/BFV同态方案自举算法优化数据集

基于零化多项式的BGV/BFV同态方案自举算法优化数据集包含了在同态密文槽存储有限域/有限环元素的设置以及同态密文槽存储整数的设置下，在基于IBM开发的HElib开源同态库中实现结合零化多项式技术的新型自举算法的吞吐量实验数据以及和HElib原有自举算法的运行效率对比数据。数据集以C++实现了基于有限环上零化多项式约化理论的大素数下BGV全同态加密的新型自举算法，该算法的吞吐量最高提升151倍，单次自举时间从12小时降至14分钟以内。该算法大幅提高了大明文素数p下BGV自举的效率，从原理上将BGV自举的关键步骤位数移除的渐进复杂度从O(p^0.5)减低至常数级。数据处理和收集过程中，通过精准的质量控制方法确保了数据的完整性和正确性。而大素数下的BGV是支撑可并行性（SIMD）参数下的高效 BGV 运算的前提，在大素数下高效地进行自举一直是BGV方案的难题。数据集的潜在利用价值在于为处理该难题提供了坚实的数据支持，彻底解决了大明文素数下BGV自举算法扩展性差的问题，为BGV/BFV同态加密方案的应用落地提供了理论依据。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供了在BGV/BFV同态加密方案中，结合零化多项式技术优化自举算法的实验与对比数据。通过C++实现的新型算法，将自举吞吐量最高提升151倍，单次时间从12小时降至14分钟以内，并显著降低了关键步骤的复杂度。这解决了大明文素数下BGV自举的扩展性难题，为同态加密的应用落地提供了理论支持。