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Adaptive Special Soundness: Improved Knowledge Extraction by Adaptive Useful Challenge Sampling
- 1.확률적 검증을 쓰는 최신 증명시스템까지 포괄하는 새 지식건전성 프레임워크 AdSS(적응형 특수건전성)를 제안
- 2.기존 접근구조 SS와 술어 SS의 장점을 통합, 최적 지식오차와 거의 최적인 추출확률-실행시간 트레이드오프를 제공
- 3.Kilian의 succinct argument 건전성 관련 TCC'24 미해결 문제를 해결하고 격자기반 Bulletproofs 분석을 개선
왜 중요한가?
zk-SNARK 등 확률적 검증 기법을 쓰는 최신 증명시스템의 보안 증명 공백을 메워, 더 다양한 프로토콜에 통일된 건전성 분석 틀을 제공한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
The knowledge soundness of an interactive proof is often proven via various ``special soundness (SS)'' frameworks which separate knowledge extraction into: (1) extracting accepting transcripts conforming to some structure; (2) recovering a witness from structure-conforming transcripts. However, even access-structure SS [TCC'23], one of the most general, does not handle proof systems employing probabilistic tests, a protocol design technique common in more advanced and especially succinct proo
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