論文の概要: MPC-Friendly Commitments for Publicly Verifiable Covert Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07461v1
- Date: Wed, 15 Sep 2021 17:52:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-16 14:54:31.266254
- Title: MPC-Friendly Commitments for Publicly Verifiable Covert Security
- Title(参考訳): 公に検証可能なカバーセキュリティのためのMPCフレンドリーなコミット
- Authors: Nitin Agrawal, James Bell, Adri\`a Gasc\'on, Matt J. Kusner
- Abstract要約: 本稿では,2要素計算におけるコミットメントを効率よく検証する問題に対処する。
当社の工事は, PVC (Public Verible Covert) セキュリティモデルで運用されている。
我々は, 必要な非線形操作の観点から, 建設が厳密であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.430876603766965
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the problem of efficiently verifying a commitment in a two-party
computation. This addresses the scenario where a party P1 commits to a value
$x$ to be used in a subsequent secure computation with another party P2 that
wants to receive assurance that P1 did not cheat, i.e. that $x$ was indeed the
value inputted into the secure computation. Our constructions operate in the
publicly verifiable covert (PVC) security model, which is a relaxation of the
malicious model of MPC appropriate in settings where P1 faces a reputational
harm if caught cheating.
We introduce the notion of PVC commitment scheme and indexed hash functions
to build commitments schemes tailored to the PVC framework, and propose
constructions for both arithmetic and Boolean circuits that result in very
efficient circuits. From a practical standpoint, our constructions for Boolean
circuits are $60\times$ faster to evaluate securely, and use $36\times$ less
communication than baseline methods based on hashing. Moreover, we show that
our constructions are tight in terms of required non-linear operations, by
proving lower bounds on the nonlinear gate count of commitment verification
circuits. Finally, we present a technique to amplify the security properties
our constructions that allows to efficiently recover malicious guarantees with
statistical security.
- Abstract(参考訳): 本稿では,二者間計算におけるコミットメントを効率的に検証する問題に対処する。
これは、パーティP1がその後のセキュアな計算で使用されるために$x$にコミットするシナリオに対処し、P1が不正ではないという保証を受けようとする別のパーティP2、すなわち、実際にセキュアな計算に入力された値である。
本研究は, P1が不正行為に遭った場合, 悪質なMPCモデルの緩和を図った, PVC(Public Verible Covert)セキュリティモデルで実施する。
我々は,PVCフレームワークに適したコミットメントスキームを構築するために,PVCのコミットメントスキームとインデックス付きハッシュ関数の概念を導入し,非常に効率的な回路となる演算回路とブール回路の両方の構成を提案する。
実用的な見地からすると、boolean回路の構成はセキュアに評価するために60\times$で、ハッシュに基づくベースラインメソッドよりも36\times$で通信を行ないます。
さらに, 提案手法は, 非線形ゲート数, コミットメント検証回路の下位境界を証明し, 必要非線形操作に関して厳密であることを示す。
最後に, 統計的セキュリティを用いて, 不正な保証を効率よく回収することのできる, セキュリティ特性を増幅する手法を提案する。
関連論文リスト
- RISecure-PUF: Multipurpose PUF-Driven Security Extensions with Lookaside Buffer in RISC-V [12.294919757082608]
RISecure-PUFは、既存のPhysical Unclonable Functionを利用するセキュリティ拡張である。
モデリング攻撃に対する証明可能なセキュリティを確保するために、一方通行ハッシュ関数が統合されている。
RISecure-PUFは、ハードウェアオーバーヘッドが無視できるバッチシナリオで、少なくとも$2.72times$を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-21T11:26:23Z) - Provably Robust Conformal Prediction with Improved Efficiency [29.70455766394585]
コンフォーマル予測は、保証されたカバレッジで不確実性セットを生成する強力なツールである。
逆の例は、不正なカバレッジ率の予測セットを構築するために共形メソッドを操作することができる。
本稿では,PTT(Post-Training Transformation)とRCT(Robust Conformal Training)という2つの新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T15:49:01Z) - SOCI^+: An Enhanced Toolkit for Secure OutsourcedComputation on Integers [50.608828039206365]
本稿では,SOCIの性能を大幅に向上させるSOCI+を提案する。
SOCI+は、暗号プリミティブとして、高速な暗号化と復号化を備えた(2, 2)ホールドのPaillier暗号システムを採用している。
実験の結果,SOCI+は計算効率が最大5.4倍,通信オーバヘッドが40%少ないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T05:19:32Z) - East: Efficient and Accurate Secure Transformer Framework for Inference [7.887332345182056]
本稿では,効率的なセキュアトランスフォーマー推論を実現するためのフレームワークemphEastを提案する。
Ironと比較して、1.2$times$ローランタイム内で、約1.8$times$ロー通信を実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-19T06:26:14Z) - Online Safety Property Collection and Refinement for Safe Deep
Reinforcement Learning in Mapless Navigation [79.89605349842569]
オンラインプロパティのコレクション・リファインメント(CROP)フレームワークをトレーニング時にプロパティを設計するために導入する。
CROPは、安全でない相互作用を識別し、安全特性を形成するためにコストシグナルを使用する。
本手法をいくつかのロボットマップレスナビゲーションタスクで評価し,CROPで計算した違反量によって,従来のSafe DRL手法よりも高いリターンと低いリターンが得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-13T21:19:36Z) - Efficient Policy Iteration for Robust Markov Decision Processes via
Regularization [49.05403412954533]
ロバストな意思決定プロセス(MDP)は、システムのダイナミクスが変化している、あるいは部分的にしか知られていない決定問題をモデル化するためのフレームワークを提供する。
最近の研究は、長方形長方形の$L_p$頑健なMDPと正規化されたMDPの等価性を確立し、標準MDPと同じレベルの効率を享受する規則化されたポリシー反復スキームを導出した。
本研究では、政策改善のステップに焦点をあて、欲求政策と最適なロバストなベルマン作用素のための具体的な形式を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-28T04:05:20Z) - Safe Online Bid Optimization with Return-On-Investment and Budget
Constraints subject to Uncertainty [87.81197574939355]
最適化問題と学習問題の両方について検討する。
我々は、潜在的に線形な数の制約違反を犠牲にして、サブ線形後悔を保証するアルゴリズム、すなわちGCBを提供する。
より興味深いことに、我々はGCB_safe(psi,phi)というアルゴリズムを提供し、サブ線形擬似回帰と安全性w.h.p.の両方を、耐性 psi と phi を受け入れるコストで保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-18T17:24:20Z) - Security and Privacy Enhanced Gait Authentication with Random
Representation Learning and Digital Lockers [3.3549957463189095]
慣性センサーによってキャプチャされた歩行データは、ユーザ認証において有望な結果を示している。
既存のほとんどのアプローチでは、登録された歩行パターンをパターンと一致させるために安全に保存しているため、重要なセキュリティとプライバシの問題が発生している。
本稿では,歩行データからユーザ認証のためのランダムキーを生成するゲイト暗号システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T06:34:42Z) - Safe Reinforcement Learning with Linear Function Approximation [48.75026009895308]
我々は、状態と行動の未知の線形コスト関数として安全を導入し、それは常に一定の閾値以下でなければならない。
次に,線形関数近似を用いたマルコフ決定過程(MDP)について,SLUCB-QVIおよびRSLUCB-QVIと呼ぶアルゴリズムを提案する。
SLUCB-QVI と RSLUCB-QVI は、Emphno safety violation で $tildemathcalOleft(kappasqrtd3H3Tright)$ regret, almost matching を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T08:46:57Z) - Provably Efficient Safe Exploration via Primal-Dual Policy Optimization [105.7510838453122]
制約付きマルコフ決定過程(CMDP)を用いた安全強化学習(SRL)問題について検討する。
本稿では,関数近似設定において,安全な探索を行うCMDPの効率の良いオンラインポリシー最適化アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-01T17:47:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。