研究人员开发了 HERTA,这是一种新颖的自动化测试工具,旨在识别全同态加密 (FHE) 框架中的漏洞。FHE 允许在加密数据上进行计算,这对于金融和医疗保健等行业的隐私至关重要,但其复杂性常常导致实现错误。HERTA 采用变形测试和 FHE 特定关系来发现可能 silently 损坏数据的逻辑错误。使用 HERTA 对三个领先的 FHE 框架进行的评估发现了 21 个以前未知的错误,其中一些错误已被开发人员修复,这凸显了这些缺陷对基于 FHE 的服务构成的关键安全风险。 AI
影响 增强了隐私保护计算框架的安全性和可靠性。
排序理由 学术论文,详细介绍了一个新工具及其评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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