Oblivious decision program evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the authors design efficient protocols for a number of ‘oblivious decision program (DP) evaluation’ problems. Consider a general form of the problem where a client who holds a private input interacts with a server who holds a private DP (e.g. a decision tree or a branching program) with the goal of evaluating his input on the DP without learning any additional information. Many known private database query problems such as symmetric private information retrieval and private keyword search can be formulated as special cases of this problem. Most of the existing works on the same problem focus on optimising communication. However, in some environments (supported by a few experimental studies), it is the computation and not the communication that may be the performance bottleneck. In this study, we design ‘computationally efficient’ protocols for the above general problem, and a few of its special cases. In addition to being one‐round and requiring a small amount of work by the client (in the RAM model), the proposed protocols only require a small number of exponentiations (independent of the server's input) by both parties. The proposed constructions are, in essence, efficient and black‐box reductions of the above problem to 1‐out‐of‐2 oblivious transfer. It is proved that the proposed protocols secure (private) against ‘malicious’ adversaries in the standard ideal/real‐world simulation‐based paradigm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle