論文の概要: Think Locally Before Computing Jointly: Efficient Secure Multi-Party Computation via Maximizing Local Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17072v1
• Date: Mon, 12 Oct 2026 16:37:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-18 03:23:39.455206
• Title: Think Locally Before Computing Jointly: Efficient Secure Multi-Party Computation via Maximizing Local Processing
• Title（参考訳）: 共同計算に先立って考える:局所処理の最大化による効率的なセキュアなマルチパーティ計算
• Abstract要約: 我々はGCベースのマルチパーティ計算(MPC)のためのオーナシップ・アウェア・最適化を導入する。 完全非線形ゲートではなく,共同評価を必要とする非線形ゲートを最小化する。 実験により、共同評価された計算を減らし、エンドツーエンドのGC性能を改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.777011444412728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Secure multi-party computation (MPC) lets parties evaluate a function over private inputs without revealing them. In garbled-circuit (GC) protocols, prior optimization has largely treated the number of non-linear gates, especially AND gates, as a proxy for cryptographic cost, and has focused on minimizing multiplicative complexity. We identify an orthogonal source of savings: a gate need not be garbled when one party knows or can locally compute its inputs; that party can evaluate it outside the secure protocol, even when the gate is non-linear. We introduce ownership-aware optimization for GC-based MPC, which minimizes non-linear gates requiring joint evaluation rather than total non-linear gates. We formalize this objective in a cost model and implement a compiler-integrated, gate-level framework that restructures Boolean circuits to increase party-local computation while preserving secure-computation semantics. The method is automated and general-purpose, and composes with existing multiplicative-complexity optimization. Experiments show that it reduces jointly evaluated computation and improves end-to-end GC performance on circuits with party-local structure, revealing protocol-cost savings missed by conventional GC cost models.
• Abstract（参考訳）: セキュアなマルチパーティ計算(MPC)により、関係者はプライベート入力よりも機能を評価することができる。 garbled-circuit(GC)プロトコルでは、プリエント最適化は暗号コストのプロキシとして非線形ゲート、特にANDゲートの数を主に扱い、乗法的複雑性の最小化に重点を置いている。 我々は、保存の直交的な源を識別する: ゲートは、あるパーティがその入力を知っていれば、あるいはローカルに計算できるときに、ガーブロードされる必要はない; ゲートが非線形である場合でも、セキュアなプロトコルの外部で評価することができる。 我々はGCベースのMPCのオーナシップ・アウェア・オプティマイゼーションを導入し、全非線形ゲートではなく、共同評価を必要とする非線形ゲートを最小化する。 我々は,この目的をコストモデルで定式化し,セキュアな計算セマンティクスを保ちながら,ブール回路を再構成して局所的な計算量を増加させるコンパイラ統合ゲートレベルフレームワークを実装した。 この方法は自動化され汎用的であり、既存の乗法・複素性最適化で構成される。 実験により,従来のGCコストモデルでは欠落したプロトコルコストの削減が明らかとなり,共同評価計算の削減と,パーティローカルな回路上でのエンドツーエンドGC性能の向上が示された。

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