Efficient Server-Aided 2PC for Mobile Phones
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Secure Two-Party Computation (2PC) protocols allow two parties to compute a function of their private inputs without revealing any information besides the output of the computation. There exist low cost general-purpose protocols for semi-honest parties that can be efficiently executed even on smartphones. However, for the case of malicious parties, current 2PC protocols are significantly less efficient, limiting their use to more resourceful devices. In this work we present an efficient 2PC protocol that is secure against malicious parties and is light enough to be used on mobile phones. The protocol is an adaptation of the protocol of Nielsen et al. (Crypto, 2012) to the Server-Aided setting, a natural relaxation of the plain model for secure computation that allows the parties to interact with a server (e.g., a cloud) who is assumed not to collude with any of the parties. Our protocol has two stages: In an offline stage - where no party knows which function is to be computed, nor who else is participating - each party interacts with the server and downloads a file. Later, in the online stage, when two parties decide to execute a 2PC together, they can use the files they have downloaded earlier to execute the computation with cost that is lower than the currently best semi-honest 2PC protocols. We show an implementation of our protocol for Android mobile phones, discuss several optimizations and report on its evaluation for various circuits. For example, the online stage for evaluating a single AES circuit requires only 2.5 seconds and can be further reduced to 1 second (amortized time) with multiple executions.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».