How to Delegate and Verify in Public: Verifiable Computation from Attribute-based Encryption.
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
Abstract. The wide variety of small, computationally weak devices, and the growing number of computationally intensive tasks makes it appealing to delegate computation to data centers. However, outsourcing computation is useful only when the returned result can be trusted, which makes verifiable computation (VC) a must for such scenarios. In this work we extend the definition of verifiable computation in two important directions: public delegation and public verifiability, which have important applications in many practical delegation scenarios. Yet, existing VC constructions based on standard cryptographic assumptions fail to achieve these properties. As the primary contribution of our work, we establish an important (and somewhat surprising) connection between verifiable computation and attribute-based encryption (ABE), a primitive that has been widely studied. Namely, we show how to construct a VC scheme with public delegation and public verifiability from any ABE scheme. The VC scheme verifies any function in the class of functions covered by the permissible ABE policies (currently Boolean formulas). This scheme enjoys a very efficient verification algorithm that depends only on the output size. Efficient delegation, however, requires the ABE encryption algorithm to be cheaper than the original function computation. Strengthening this connection, we show a construction of a multi-function verifiable computation scheme from an ABE scheme with outsourced decryption, a primitive defined recently by Green, Hohenberger and Waters (USENIX Security 2011). A multi-function VC scheme allows the verifiable evaluation of multiple functions on the same preprocessed input. In the other direction, we also explore the construction of an ABE scheme from verifiable computation protocols.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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