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Enregistrement W4385522546 · doi:10.56553/popets-2023-0107

Trifecta: Faster High-Throughput Three-Party Computation over WAN Using Multi-Fan-In Logic Gates

2023· article· en· W4385522546 sur OpenAlexafffund
S. Rasoul Faraji, Florian Kerschbaum

Notice bibliographique

RevueProceedings on Privacy Enhancing Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRoyal Bank of CanadaAmazon Web Services
Mots-clésPrecomputationComputer scienceComputationThroughputLatency (audio)Computer networkConstant (computer programming)Reduction (mathematics)Wide area networkDistributed computingAlgorithmTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-party computation (MPC) has been a very active area of research, and recent industrial deployments exist. Practical MPC is currently limited to low-latency, high-throughput network setups, i.e., local-area networks (LAN). However, many use cases require the participation of different entities located in different data centers, i.e., communication over wide-area networks (WAN). Although, constant-round MPC exists, it has very high communication cost. In this paper we investigate the reduction of the round complexity of secret-shared based multi-party computation. We propose a new three-party computation protocol that allows to compute multi-fan-in gates in one round without any precomputation. Our protocol outperforms related work, including constant-round protocols, over WANs. For example, we improve throughput of AES-128 over WAN by a factor of more than 2.2x compared to related work.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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