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Enregistrement W4416549569 · doi:10.1145/3719027.3765054

Pool: A Practical OT-based OPRF from Learning with Rounding

2025· article· W4416549569 sur OpenAlexaff
Alex Davidson, Amit Deo, Louis Thibault

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Data Security
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoundingPseudorandom number generatorOraclePseudorandom function familyComputationRandom oracleRandom number generationThread (computing)Set (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose Pool: a conceptually simple post-quantum (PQ) oblivious pseudorandom function (OPRF) protocol, that is round-optimal (with input-independent preprocessing), practically efficient, and has security based on the well-understood hardness of the learning with rounding (LWR) problem. Specifically, our design permits oblivious computation of the LWR-based pseudorandom function Fsk(x) = ⌉ H(x)⊤ ⋅ sk ⌋q,p, for random oracle H: {0,1} * → ℤ qn and uniformly chosen sk∈ {0,1} n. For 128-bits of semi-honest security, the Pool OPRF has an online communication cost of 11.9 kB, and a computational runtime of less than 3 ms on a single thread (via an open-source software implementation). This is more efficient (in either online communication cost or runtime) than constructions from well-known PQ PRFs, and is competitive even with constructions that only conjecture PQ security on lesser-known assumptions. As a result, our design gives high-performance, post-quantum variants of established OPRF applications in multi-party computation and private set operation protocols.

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), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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