Garbled Circuits Checking Garbled Circuits: More Efficient and Secure Two-Party Computation.
Notice bibliographique
Résumé
Applying cut-and-choose techniques to Yao’s garbled circuit protocol has been a promising approach for designing efficient Two-Party Computation (2PC) with malicious and covert security, as is evident from various optimizations and software implementations in the recent years. We revisit the security and efficiency properties of this popular approach and propose alternative constructions and definitions that are more suitable for use in practice. • We design an efficient fully-secure malicious 2PC protocol for two-output functions that only requires O(t|C|) symmetric-key operations (with small constant factors) where |C | is the circuit size and t is a statistical security parameter. This is essentially the optimal complexity for protocols based on cut-and-choose, resolving a main question left open by the previous work on the subject. Our protocol utilizes novel techniques for enforcing garbler’s input consistency and handling twooutput functions that are more efficient than all prior solutions. • Motivated by the goal of eliminating the all-or-nothing nature of 2PC with covert security (that privacy and correctness are fully compromised if the adversary is not caught in the challenge phase), we propose a new security definition for 2PC that strengthens the guarantees provided by the standard
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».