Leakage-Resilient Secret Sharing in Non-Compartmentalized Models.
Notice bibliographique
Résumé
Leakage-resilient secret sharing has mostly been studied in the compartmentalized models, where a leakage oracle can arbitrarily leak bounded number of bits from all shares, provided that the oracle only has access to a bounded number of shares when the leakage is taking place. We start a systematic study of leakage-resilient secret sharing against global leakage, where the leakage oracle can access the full set of shares simultaneously, but the access is restricted to a special class of leakage functions. More concretely, the adversary can corrupt several players and obtain their shares, as well as applying a leakage function from a specific class to the full share vector. We explicitly construct such leakage-resilient secret sharing with respect to affine leakage functions and low-degree multi-variate polynomial leakage functions, respectively. For affine leakage functions, we obtain schemes with threshold access structure that are leakage-resilient as long as there is a substantial difference between the total amount of information obtained by the adversary, through corrupting individual players and leaking from the full share vector, and the amount that the reconstruction algorithm requires for reconstructing the secret. Furthermore, if we assume the adversary is non-adaptive, we can even make the secret length asymptotically equal to the difference, as the share length grows. Specifically, we have a threshold scheme with parameters similar to Shamir’s scheme and is leakage-resilient against affine leakage. For multi-variate polynomial leakage functions with degree bigger than one, our constructions here only yield ramp schemes that are leakage-resilient against such leakage. Finally, as a result of independent interest, we show that our approach to leakage-resilient secret sharing also yields a competitive scheme compared with the state-of-the-art construction in the compartmentalized models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».