Fully Distributed Multi-Point Functions for PCGs and Beyond

출처:IACR ePrint (암호학)

AI 인사이트

개발자

1.Waterfall Cuckoo라는 완전분산 멀티포인트함수(DMPF) 구조 제안, 공개 해시로 입력을 빈에 배정
2.희소 DPF가 기존 t개 독립 DPF의 tN 작업량 대신 4N 또는 3N 리프 작업만 요구
3.Ring-LPN PCG용 Reverse Cuckoo(2N 확장) 변형 제시, 해시 평가기 오류를 2^-40 이하로 억제
4.2^20 차수서 초당 181만 골드락스체 OLE 생성, FHE 기준선 대비 처리량 6.57배·통신량 13.6배 개선

왜 중요한가?

분산 키 생성·비밀 공유 계산에 쓰이는 OLE(oblivious linear evaluation) 생성 비용을 크게 줄이는 기법으로, PCG 기반 MPC 프로토콜의 실제 배포 가능성을 끌어올리는 결과다.

본문 미리보기

We give fully distributed multi-point function (DMPF) constructions that share a sparse map over a domain of size $N$. Setup takes secret-shared indices; each later expansion takes new payloads for those indices and returns shares of the map. Our main construction, Waterfall Cuckoo, samples public hashes before assigning the inputs to bins. An occupancy scan followed by bounded repair finds the assignment; a hidden permutation conceals it during routing. Sparse DPFs then provide $4N$ or $3N$ le

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