Homomorphic cryptography applied in SIR and SIRV models

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lunkes, Aline de Lurdes Zuliani
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC
Texto Completo: https://tede.lncc.br/handle/tede/386
Resumo: In this work, we deal with the theoretical calculation of the complexities of the Partial Homomorphic Encrypt (PHE) and Fully Homomorphic Encrypt (FHE) schemes. Based on this, we have a strong result in cryptography for security and privacy. Given the Nth degree truncated polynomial ring (NTRU) and Learning with Errors (LWE) algorithms (considered of the best FHE algorithms), the χ distribution, and the error arising from LWE algorithm, we establish the equivalence between NTRU and LWE. In other words, one can break the NTRU if and only if one can break the LWE and vice versa. Finally, yet significant, we present a case study utilizing FHE to numerically solve systems related to the SIR (susceptible-infected-removed population) and SIRV (susceptible-infected-removed- vaccinated population) population models. For this, we use the Forward Euler Method and the Finite Difference Method. These methods were implemented in Python to obtain the desired results based on the dynamics of the populations involved, and by comparing the results obtained with and without the use of encryption, we applied homomorphic encryption to public health data
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spelling Homomorphic cryptography applied in SIR and SIRV modelsCriptografiaCriptografia homomórficaPHE (Criptografia parcialmente homomórfica)FHE (Criptografia totalmente homomórfica)CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAOIn this work, we deal with the theoretical calculation of the complexities of the Partial Homomorphic Encrypt (PHE) and Fully Homomorphic Encrypt (FHE) schemes. Based on this, we have a strong result in cryptography for security and privacy. Given the Nth degree truncated polynomial ring (NTRU) and Learning with Errors (LWE) algorithms (considered of the best FHE algorithms), the χ distribution, and the error arising from LWE algorithm, we establish the equivalence between NTRU and LWE. In other words, one can break the NTRU if and only if one can break the LWE and vice versa. Finally, yet significant, we present a case study utilizing FHE to numerically solve systems related to the SIR (susceptible-infected-removed population) and SIRV (susceptible-infected-removed- vaccinated population) population models. For this, we use the Forward Euler Method and the Finite Difference Method. These methods were implemented in Python to obtain the desired results based on the dynamics of the populations involved, and by comparing the results obtained with and without the use of encryption, we applied homomorphic encryption to public health dataNeste trabalho tratamos do cálculo teórico das complexidades da Parcial Esquemas de criptografia homomórfica (PHE) e criptografia totalmente homomórfica (FHE). Baseado nisso, temos um forte resultado em criptografia para segurança e privacidade. Dado o enésimo algoritmos de anel polinomial truncado de grau (NTRU) e aprendizado com erros (LWE) (considerado um dos melhores algoritmos FHE), a distribuição χ e o erro decorrente Algoritmo LWE, estabelecemos a equivalência entre NTRU e LWE. Em outras palavras, pode-se quebrar o NTRU se e somente se for possível quebrar o LWE e vice-versa. Finalmente, ainda significativo, apresentamos um estudo de caso utilizando FHE para resolver numericamente sistemas relacionados a o SIR (população suscetível-infectada-removida) e SIRV (suscetível-infectado-removido- população vacinada) modelos populacionais. Para isso, usamos o Método Forward Euler e o Método das Diferenças Finitas. Esses métodos foram implementados em Python para obter os resultados desejados com base na dinâmica das populações envolvidas, e comparando nos resultados obtidos com e sem o uso de criptografia, aplicamos criptografia para dados de saúde públicaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoLaboratório Nacional de Computação CientíficaCoordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento (COPGA)BrasilLNCCPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalOliveira, Fábio Borges deOliveira, Fábio Borges dePortugal, RenatoMachado, Raphael Carlos SantosMarquezino, Franklin de LimaLara, Pedro Carlos da SilvaLunkes, Aline de Lurdes Zuliani2024-02-09T18:12:33Z2023-12-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfLUNKES, A. L. Z. Homomorphic cryptography applied in SIR and SIRV models. 2023. 103 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2023.https://tede.lncc.br/handle/tede/386enghttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCC2024-02-10T04:37:30Zoai:tede-server.lncc.br:tede/386Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2024-02-10T04:37:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false
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