How to Compress (Reusable) Garbled Circuits.
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question about (reusable) circuit garbling schemes is: how small can the garbled circuit be? Our main result is a reusable garbling scheme which produces garbled circuits that are the same size as the original circuit plus an additive poly(λ) bits, where λ is the security parameter. Save the additive poly(λ) factor, this is the best one could hope for. In contrast, all previous constructions of even single-use garbled circuits incurred a multiplicative poly(λ) blowup. Our techniques result in constructions of attribute-based and (single key secure) functional encryption schemes where the secret key of a circuit C consists of C itself, plus poly(λ) additional bits. All of these constructions are based on the subexponential hardness of the learning with errors problem. We also study the dual question of how short the garbled inputs can be, relative to the original input. We demonstrate a (different) reusable circuit garbling scheme, based on multilinear maps, where the size of the garbled input is the same as that of the original input, plus a poly(λ) factor. This improves on the result of Applebaum, Ishai, Kushilevitz and Waters (CRYPTO 2013) who showed such a result for single-use garbling. Similar to the above, this also results in attribute-based and (single key secure) functional encryption schemes where the size of the ciphertext encrypting an input x is the same as that of x, plus poly(λ) additional bits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».