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Enregistrement W2978198527

There Are 10 Types of Vectors (and Polynomials): Efficient Zero-Knowledge Proofs of "One-Hotness" via Polynomials with One Zero.

2019· preprint· en· W2978198527 sur OpenAlexaff
William R. Black, Ryan Henry

Notice bibliographique

RevueIACR Cryptology ePrint Archive · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas meter proverVerifiable secret sharingMathematical proofZero-knowledge proofSoundnessComputer scienceTheoretical computer scienceProtocol (science)Discrete mathematicsBounded functionCryptographyMathematicsAlgorithm
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new 4-move special honest-verifier zero-knowledge proof of knowledge system for proving that a vector of Pedersen commitments opens to a so-called one-hot'' vector (i.e., to a vector from the standard orthonormal basis) from Zpn. The need for such proofs arises in the contexts of symmetric private information retrieval (SPIR), end-to-end verifiable voting (E2E), and privacy-preserving data aggregation and analytics, among others. The key insight underlying the new protocol is a simple observation regarding the paucity of roots of polynomials of bounded degree over a finite field. The new protocol is fast and yields succinct proofs: For vectors of length n, the prover evaluates Θ(Θlgn) group operations plus Θ(n) field operations and sends just Θ(Θlgn) group and field elements, while the verifier evaluates one n-base multiexponentiation plus Θ(llgn) additional group operations and sends just 2(λ+lgn) bits to obtain a soundness error less than 2-λ. (A 5-move variant of the protocol reduces prover upload to just λlgn bits for the same soundness error.) We have implemented both our new protocol and its closest competitors from the literature; in accordance with our analytic results, experiments confirm that the new protocols handily outperform existing protocols for all but the shortest of vectors (roughly, for vectors with more than 16-32 elements).

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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