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Statistically Secure Asynchronous MPC with Linear Communication and $\mathcal{O}(n^5)$ Additive Overhead (원문, 새 창)
AI 인사이트
대상 독자:개발자
- 비동기 MPC의 통신 복잡도를 O(n^5) 가산 오버헤드로 줄인 통계적 안전 프로토콜 제안
- Crypto'24 Goyal 등의 O(n^14) 대비 오버헤드를 크게 낮춰 동기식 최고기록(O(n^6))에 근접
- ACS(공통집합 합의) 기능 가정하에 게이트당 선형 통신·베이버 트리플 생성 새로 설계
- 보안 파라미터가 클 때(n≥√(κlogκ))는 동기식 최고 결과까지 능가
왜 중요한가
분산 환경에서 신뢰 없는 다자간 연산(MPC)의 통신 비용은 실용화의 핵심 장벽인데, 비동기 설정에서 통신 오버헤드를 큰 폭으로 줄여 대규모 참여자 MPC의 실제 배포 가능성을 높인다.
본문 미리보기
Secure multiparty computation (MPC) allows distrusted parties to jointly evaluate a common function while keeping their inputs private. In this work, we focus on improving the communication complexity of information-theoretic asynchronous MPC with optimal resilience ($t < n/3$). The current state-of-the-art work in this setting by Goyal, Liu-Zhang, and Song [Crypto’24] achieves amortized linear communication per gate with $\Omega(n^{14})$ elements additive overhead. In comparison, the best-known
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- #MPC
- #다자간계산
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