Perpustakaan Digital ITB

Penerapan kecerdasan artifisial pada perangkat edge membutuhkan komputasi yang efisien sekaligus perlindungan terhadap data sensitif. Fully Homomorphic Encryption (FHE) memungkinkan komputasi terhadap data terenkripsi, tetapi biaya komputasi, kebutuhan memori, dan pergerakan data masih menjadi kendala pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Penelitian ini merancang dan merealisasikan akselerator TFHE berbasis karakteristik komputasi bit rendah. Operasi linier berbobot ternary dipetakan menjadi penjumlahan, pengurangan, dan pengabaian operand pada Ciphertext Linear Engine, sedangkan fungsi diskrit dievaluasi menggunakan Programmable Bootstrapping (PBS). Arsitektur diimplementasikan pada FPGA ZCU104 sebagai satu datapath yang mendukung beberapa profil keamanan melalui konfigurasi runtime pada 150 MHz. Profile A/std128 dan Profile B/std192 berhasil menjalankan jalur PBS lengkap menggunakan material kunci TFHE nyata, sedangkan Profile C/std256 diverifikasi hingga Key Switching dengan keterbatasan memori eksternal evaluation key. Evaluasi aplikasi menggunakan demonstrator keyword spotting biner YES/NO menghasilkan balanced accuracy 92,113% dan F1-score 91,765%. FPGA menerima dua belas akumulator terenkripsi dan menjalankan backend keputusan dengan 23 PBS, sementara reformulasi SAT2 mempertahankan keluaran untuk seluruh 4096 kombinasi bit tersembunyi. Profile B membutuhkan waktu dan energi sekitar 2,34 kali Profile A, sedangkan daya masukan papan rata-rata hampir sama. Lebih dari 99,98% lalu lintas pembacaan berasal dari bootstrapping key dan key switching key, sehingga pergerakan evaluation key menjadi salah satu biaya dominan. Hasil menunjukkan bahwa karakteristik bit rendah dapat membentuk organisasi akselerator TFHE, sedangkan peningkatan profil keamanan terutama meningkatkan waktu komputasi, kebutuhan memori, pergerakan data, dan energi.