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Enregistrement W2407643022

How to Compress (Reusable) Garbled Circuits.

2013· preprint· en· W2407643022 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIACR Cryptology ePrint Archive · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCiphertextIBMKey (lock)Computer scienceEncryptionHomomorphic encryptionLearning with errorsElectronic circuitMultilinear mapScheme (mathematics)Functional encryptionMultiplicative functionBoolean circuitTheoretical computer scienceSecurity parameterArithmeticAlgorithmMathematicsComputer networkLogic gateComputer securityElectrical engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0060,014
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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