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完全同态加密（FHE）是在加密数据上执行计算的强大工具。Cheon-Kim-Kim-Song（CKKS）方案是近似FHE的实例化，对于具有真实和复数的机器学习应用程序特别有效。al-尽管CKK具有明确的效率优势，但混乱始终围绕着准确描述图书馆中的应用，并安全地实例化了这些问题的计划，尤其是在Li和Micciancio（Eurocrypt'21）的关键恢复攻击之后，用于IND-CPA D设置。目前在IND-CPA D的应用程序不合时宜的，通用的定义以及软件库中CKK的高效，特定于应用程序的实例之间存在差距，这导致了Guo等人的最新攻击。（USENIX SECurity'24）。要缩小此差距，我们介绍了应用程序意识到的同构加密（AAHE）的概念，并设计了相关的安全性定义。该模型更紧密地与实践中的方案实施和使用的方式更加紧密，同时还可以识别和解决流行库中潜在的漏洞。然后，我们提供了一种应用程序规范语言（ASL），并制定指南，以实现AAHE模型，以实现CKKS实际应用的IND-CPA D安全性。我们在OpenFhe库中提出了ASL的概念证明实现，以显示Guo等人的攻击方式。可以反驳。更重要的是，我们表明我们的新模型和ASL可用于确切方案的安全有效实例化，并应对Cheon等人最近的IND-CPA D攻击。（CCS'24）和Checri等。（加密24）。
应用程序意识近似同质加密
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