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Going Faster: Privacy-Preserving Shortest paths from Start to End (Extended Version)
- 1.비밀 공유 그래프에서 최단경로의 '경로 자체'까지 안전하게 복원하는 두 개의 새 SMPC 프로토콜을 제안
- 2.예측자 추적(predecessor-following) 최적화로 기존 대비 최대 23배 가속
- 3.패딩 재정렬을 그래프 변환으로 대체해 속도를 수십~수백 배 향상, 2번째 프로토콜이 1번째보다 5~49% 빠름
왜 중요한가?
그동안 최단경로 '길이'만 계산 가능했던 프라이버시 보존 그래프 분석의 공백을 메워, 의료·금융 등 민감 그래프 데이터의 실전 활용 범위를 넓힌다.
본문 미리보기
Finding shortest paths in graphs is a fundamental combinatorial optimization problem with numerous applications, e.g., in graph centrality measures, computational biology, and business process analysis. To address privacy constraints in such applications, Secure Multi-Party Computation (SMPC) protocols can compute the lengths of shortest paths on secret-shared graphs. Many such protocols have been proposed in the past, but they only compute the lengths of the shortest paths and not the paths the
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