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龙图腾网获悉南京大学;上海航天测控通信研究所申请的专利基于同态加密门自举技术的硬件平台及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116938432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310374140.4，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权基于同态加密门自举技术的硬件平台及方法是由李丽;钱俊;傅玉祥;宋文清;王丹;李杰;沈霁;何书专;李伟设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于同态加密门自举技术的硬件平台及方法在说明书摘要公布了：发明提供了一个基于同态加密门自举技术的硬件平台及方法，该硬件平台在原TFHE方案的基础上对其算法进行了硬件实现，并给出了具体的硬件架构。该平台能够快速准确的对经过同态运算后噪声达到噪声容限的密文进行噪声刷新，使得其噪声下降以进行后续的同态运算。该发明主要应用于需要快速自举的同态加密的相关应用，例如云上计算、云上神经网络预测等。

本发明授权基于同态加密门自举技术的硬件平台及方法在权利要求书中公布了：1.一个基于同态加密门自举技术的硬件平台，其特征在于，包括： 主要主控模块，负责控制整个自举操作的流程以及计算模块和存储模块的输入输出和控制信号； 计算模块，分为三大模块，分别是盲旋模块、提取模块和密钥转换模块，计算模块主要负责平台的数据运算； 访存转换模块，包括索引生成模块和地址转换数据分发模块，索引生成模块功能是生成计算模块中需要读写的数据的索引，地址转换数据分发模块功能是将生成的索引根据无冲突访存方案转换为存储模块的地址并且作为数据从存储到计算的通道，使数据能够被分发至对应的蝶形单元； 存储模块，负责存储自举运算的输入密文、自举需要的相关密钥和运算模块中间的运算结果； 所述计算模块的运算步骤如下： 步骤一：高噪声的容错学习密文经过预计算与自举密钥从存储模块一起输入盲旋模块，输出盲旋后的环上容错学习密文； 步骤二：将盲旋后的TLWE密文输入提取模块，将TLWE密文提取为新的LWE密文后输出； 步骤三：将新的LWE密文和存储中的密钥转换密钥输入密钥转换模块，将其加密密钥转换为初始密文的加密密钥，输出新的由原密钥加密的低噪声LWE密文； 所述盲旋模块用于实现了TFHE算法中的盲旋算法，在密文上进行参数n次迭代的旋转运算，每次旋转运算的运算步骤如下： 步骤一：初始化累加器ACC，累加器的数据形式为由2个1024阶多项式构成的向量，当n=1时，其为容错学习密文中第n+1个数据b构成的多项式向量，当n1时，其为上次旋转的累加器ACC的结果； 步骤二：将累加器ACC乘以由输入的容错学习密文样本中对应数据构成的多项式，进行初步旋转； 步骤三：将初步旋转后的累加器进行Gadget分解，分解为由6个1024阶多项式构成的向量； 步骤四：将分解后的多项式向量与对应的自举密钥BK进行内积运算，即进行进一步旋转，得到一个新的由2个1024阶多项式构成的向量； 步骤五：将得到的向量加上初始化的累加器ACC的值，得到本次旋转后的累加器ACC的结果； 所述盲旋模块由三个运算模块以及计数器、加法器、选择器构成，三个运算模块分别为初步旋转模块、分解模块和内积模块，初步旋转模块用于将输入的容错学习样本的对应数据进行两次取模运算和一次加法运算，将其结果所对应的累加器ACC中多项式对应阶数的系数与顺序取得多项式的系数相加，即可得到初步旋转后的多项式向量的系数； 所述分解模块用于并行化进行2个多项式系数的分解，每个多项式系数被分解为3个，所以共有6个并行化的分解电路，每个分解电路由加法器和移位器构成； 所述内积模块用于加速内积运算中的多项式模乘运算，采用了快速傅里叶变换，所以内积模块的运算步骤为： 步骤一：将输入的每个分解后的多项式系数以及对应的自举密钥BK中多项式系数补0后进行FFT运算， 步骤二：将每个分解后的多项式和其对应的BK中的多项式两两在频域上相乘后再每三个进行相加， 步骤三：将相加后的结果送入两个IFFT计算模块，即可得到内积运算的结果， 内积模块由12个FFT运算模块、2个IFFT运算模块和6个乘法器、2个加法器构成，其中每6个FFT运算模块和1个IFFT运算模块负责多项式向量中一个多项式的运算，在这6个FFT运算模块中，3个负责分解后的多项式向量中的一半多项式的系数的FFT运算，3个负责对应自举密钥BK中对应的多项式系数的FFT运算。

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