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 We study both the practical and theoretical efficiency of private information retrieval (PIR) protocols in a model wherein several untrusted servers work to obliviously service remote clients’ requests for data and yet no pair of servers colludes in a bid to violate said obliviousness. In exchange for such a strong security assumption, we obtain new PIR protocols exhibiting remarkable efficiency with respect to every cost metric—download, upload, computation, and round complexity—typically considered in the PIR literature. The new constructions extend a multiserver PIR protocol of Shah, Rashmi, and Ramchandran (ISIT 2014), which exhibits a remarkable property of its own: to fetch a b -bit record from a collection of r such records, the client need only download b + 1 bits total. We find that allowing “a bit more” download (and optionally introducing computational assumptions) yields a family of protocols offering very attractive trade-offs. In addition to Shah et al.’s protocol, this family includes as special cases (2-server instances of) the seminal protocol of Chor, Goldreich, Kushilevitz, and Sudan (FOCS 1995) and the recent DPF-based protocol of Boyle, Gilboa, and Ishai (CCS 2016). An implicit “folklore” axiom that dogmatically permeates the research literature on multiserver PIR posits that the latter protocols are the “most efficient” protocols possible in the perfectly and computationally private settings, respectively. Yet our findings soundly refute this supposed axiom: These special cases are (by far) the least performant representatives of our family, with essentially all other parameter settings yielding instances that are significantly faster.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| 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