How to Hide Circuits in MPC: An Efficient Framework for Private Function Evaluation.
Notice bibliographique
Résumé
We revisit the problem of general-purpose private function evaluation (PFE) wherein a single party P1 holds a circuit C, while each Pi for 1 ≤ i ≤ n holds a private input xi, and the goal is for a subset (or all) of the parties to learn C(x1,..., xn) but nothing else. We put forth a general framework for designing PFE where the task of hiding the circuit and securely evaluating its gates are addressed independently: First, we reduce the task of hiding the circuit topology to oblivious evaluation of a mapping that encodes the topology of the circuit, which we refer to as oblivious extended permutation (OEP) since the mapping is a generalization of the permutation mapping. Second, we design a subprotocol for private evaluation of a single gate (PFE for one gate), which we refer to as private gate evaluation (PGE). Finally, we show how to naturally combine the two components to obtain efficient and secure PFE. We apply our framework to several well-known general-purpose MPC constructions, in each case, obtaining the most efficient PFE construction to date, for the considered setting. Similar to the previous work we only consider semi-honest adversaries in this paper. • In the multiparty case with dishonest majority, we apply our techniques to the seminal GMW protocol [GMW87] and obtain the first general-purpose PFE with linear complexity in the circuit
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».