論文の概要: CryptDough: A Unified Analytics Engine for Secure Multiparty Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.17529v1
- Date: Tue, 18 Aug 2026 08:50:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-19 21:40:53.274996
- Title: CryptDough: A Unified Analytics Engine for Secure Multiparty Computation
- Title(参考訳): CryptDough: セキュアなマルチパーティ計算のための統合分析エンジン
- Abstract要約: CryptDoughは、セキュアマルチパーティ計算(MPC)のための統合分析エンジンである
複数の不信な関係者がプライベートな入力でデータ分析パイプラインを共同で実行し、結果以外には何も学べない。
我々は、CryptDoughが最先端のMPCシステムの機能を一般化し、それらがサポートする分析に競争力を持つことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.143278251997494
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present CryptDough, a unified analytics engine for secure multiparty computation (MPC). CryptDough enables multiple distrusting parties to jointly execute a data analysis pipeline on their private inputs and learn nothing beyond the result (e.g., aggregate statistics). Unlike existing MPC solutions that support a single threat model or workload type, CryptDough provides built-in support for cross-domain analytics (relational, time series, ML inference) under various threat models, all within the same system runtime. CryptDough contributes (i) a hierarchical system design that facilitates modularity and extensibility through progressive lowering of abstractions, and (ii) the concept of virtual vectors that enable users to write single-threaded code across all layers of the software stack, while pushing the complexity of communication, parallelization, and memory management down to the execution engine. We show that CryptDough generalizes the functionality of state-of-the-art MPC systems and remains competitive on the analytics they support, often outperforming them by more than $2\times$.
- Abstract(参考訳): 安全なマルチパーティ計算(MPC)のための統合分析エンジンであるCryptDoughを提案する。
CryptDoughは、複数の不信任当事者がプライベートな入力に対してデータ分析パイプラインを共同で実行し、結果以外に何も学べないようにする(例えば、集計統計)。
単一の脅威モデルやワークロードタイプをサポートする既存のMPCソリューションとは異なり、CryptDoughは、さまざまな脅威モデルの下で、すべて同じシステムランタイム内で、クロスドメイン分析(リレーショナル、時系列、ML推論)を組み込みでサポートする。
CryptDoughが貢献
一 抽象の段階的な低下によるモジュラリティ及び拡張性を促進する階層的なシステム設計、及び
i) ユーザがソフトウェアスタックのすべての層にまたがってシングルスレッドのコードを書けるようにし、通信、並列化、メモリ管理の複雑さを実行エンジンにプッシュする仮想ベクトルの概念。
我々は、CryptDoughが最先端のMPCシステムの機能を一般化し、彼らがサポートしている分析システムに競争力を持ち続けており、しばしば2\times$よりも優れています。
関連論文リスト
- Two-Way Confidential VMs (2cVM): Collaborative Confidential Computing for Mutually Distrustful Parties [2.617654879276715]
完全同型暗号やセキュアなマルチパーティ計算といった暗号手法は、強い機密性をもたらす。
本稿では,ハードウェア信頼型実行環境とワークロード内分離層を組み合わせた2層アーキテクチャであるTwo-Way Confidential Virtual Machine (2cVM)を提案する。
通常のConfidential Virtual Machinesとは異なり、2cVMは、共居住者のワークロード間の相互隔離を強制し、参加者がデータとコードのコントロールを確実にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-09T09:15:15Z) - Heuristic-Based Merging of HPC Traces to Extend Hardware Counter Coverage [0.08399688944263843]
本稿では,異なるハードウェアカウンタを備えた複数の実行トレースをマージする手法を提案する。
提案手法は,MPIの構造,タイミング,通信パターンを解析することにより,実行中のバーストにマッチする。
出力は、すべてのマージカウンタを備えた新しい合成トレースであり、HPC性能予測と従来の性能解析の両方に使用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-15T10:36:15Z) - Beyond Short-Horizon: VQ-Memory for Robust Long-Horizon Manipulation in Non-Markovian Simulation Benchmarks [96.60530830276281]
RuleSafeは、スケーラブルなLLM支援シミュレーションフレームワーク上に構築された、新しいオペレーティングベンチマークである。
VQ-Memoryはベクトル量子化変分オートエンコーダを用いたコンパクトで構造化された時間表現である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-10T11:13:54Z) - Detecting Cryptographically Relevant Software Packages with Collaborative LLMs [0.0]
PQC(Crypto-agility and post-quantum Cryptography)への移行は、不均一なIT環境における暗号資産の信頼性の高い在庫を必要とする。
本研究では,暗号資産発見ツールとしての大規模言語モデル (LLM) について検討する。
データプライバシを維持するため、このアプローチは、外部サーバに依存することなくオンプレミスで動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-07T13:24:53Z) - Every Step Counts: Decoding Trajectories as Authorship Fingerprints of dLLMs [63.82840470917859]
本稿では,dLLMの復号化機構をモデル属性の強力なツールとして利用できることを示す。
本稿では、デコードステップ間の構造的関係を捉え、モデル固有の振る舞いをよりよく明らかにする、DDM(Directed Decoding Map)と呼ばれる新しい情報抽出手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-02T06:25:10Z) - Loong: Synthesize Long Chain-of-Thoughts at Scale through Verifiers [103.4410890572479]
スケーラブルな合成データ生成と検証のためのオープンソースのフレームワークであるLoong Projectを紹介します。
LoongBenchは、12のドメインにまたがる8,729の人為的なサンプルを含む、キュレートされたシードデータセットである。
LoongEnvはモジュラー合成データ生成環境であり、新しい質問応答コードのトリプルを生成する複数のプロンプト戦略をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-03T06:42:40Z) - MCP-Orchestrated Multi-Agent System for Automated Disinformation Detection [84.75972919995398]
本稿では,関係抽出を用いてニュース記事の偽情報を検出するマルチエージェントシステムを提案する。
提案したエージェントAIシステムは、(i)機械学習エージェント(ロジスティック回帰)、(ii)Wikipedia知識チェックエージェント、(iv)Webスクラッドデータアナライザの4つのエージェントを組み合わせる。
その結果、マルチエージェントアンサンブルはF1スコア0.964で95.3%の精度を達成し、個々のエージェントや従来のアプローチよりも大幅に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-13T19:14:48Z) - Decompiling Smart Contracts with a Large Language Model [51.49197239479266]
Etherscanの78,047,845のスマートコントラクトがデプロイされているにも関わらず(2025年5月26日現在)、わずか767,520 (1%)がオープンソースである。
この不透明さは、オンチェーンスマートコントラクトバイトコードの自動意味解析を必要とする。
バイトコードを可読でセマンティックに忠実なSolidityコードに変換する,先駆的な逆コンパイルパイプラインを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-24T13:42:59Z) - Scalable APT Malware Classification via Parallel Feature Extraction and GPU-Accelerated Learning [0.3277163122167433]
本稿では、悪意のある実行可能ファイルを既知のAPT(Persistent Advanced Threat)グループにマッピングするためのフレームワークを提案する。
この分析の主な特徴は、オプコードとしても知られる実行可能ファイルに存在するアセンブリレベルの命令である。
従来のディープラーニングモデルは、マルウェアサンプルを分類できるモデルを作成するために適用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-22T00:05:05Z) - Reasoning with LLMs for Zero-Shot Vulnerability Detection [0.9208007322096533]
textbfVulnSageは,多種多様な大規模オープンソースソフトウェアプロジェクトから収集した,総合的な評価フレームワークである。
このフレームワークは、関数レベル、ファイルレベル、関数間の複数の粒度解析をサポートする。
Baseline、Chain-of-context、Think、Think & verifyの4つの異なるゼロショットプロンプト戦略を採用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-22T23:59:17Z) - HasTEE+ : Confidential Cloud Computing and Analytics with Haskell [50.994023665559496]
信頼性コンピューティングは、Trusted Execution Environments(TEEs)と呼ばれる特別なハードウェア隔離ユニットを使用して、コテナントクラウドデプロイメントにおける機密コードとデータの保護を可能にする。
低レベルのC/C++ベースのツールチェーンを提供するTEEは、固有のメモリ安全性の脆弱性の影響を受けやすく、明示的で暗黙的な情報フローのリークを監視するための言語構造が欠如している。
私たちは、Haskellに埋め込まれたドメイン固有言語(cla)であるHasTEE+を使って、上記の問題に対処します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T00:56:23Z) - MULTIGAIN 2.0: MDP controller synthesis for multiple mean-payoff, LTL and steady-state constraints [41.94295877935867]
コントローラ合成ツールMultiGAINのメジャー拡張であるMultiGAIN 2.0を提案する。
確率論的モデルチェッカー PRISM 上に構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T08:59:51Z)
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。