Mixed-protocol multi-party computation framework towards complex computation tasks with malicious security
Mixed-protocol multi-party computation framework towards complex computation tasks with malicious security
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针对具有恶意安全性的复杂计算任务的混合协议多方计算框架
DOI：
10.1016/j.csi.2021.103570
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发表时间：
2022-03
影响因子：
5
通讯作者：
Xueqiao Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yulin Wu;Xuan Wang;Willy Susilo;Guomin Yang;Zoe Lin Jiang;Junyi Li;Xueqiao Liu
• 依托标准模型，利用同态承诺技术，在恶意模型中构建了六种份额转换协议。 • 构建恶意安全混合协议MPC框架，这是第一个依赖标准模型的恶意安全混合协议MPC框架。 • 提供比文献中所有先前混合协议MPC 框架更高的安全保证。 • 提供六种份额转换协议的计算和通信成本的理论分析，作为未来开发者的重要参考。随着过去几十年安全多方计算（MPC）的快速发展，MPC的应用已经从完成简单的计算任务（例如私有集交集）转向复杂的计算任务（例如保护隐私的机器学习）。当更严格的隐私保护要求面对更复杂和大规模的计算（例如大数据分析）在许多领域的应用时，这是必然趋势。虽然复杂的计算任务不容易从头到尾用一种类型的 MPC 协议进行评估，但通过将复杂的任务分解为许多简单的子任务并按顺序使用适当类型的 MPC 协议评估每个子任务，可以更有效地评估它们。因此，我们在这项工作中提出了一种混合协议 MPC 框架，用于处理具有恶意安全性的复杂计算任务。特别是，我们利用同态承诺技术在恶意模型中构建了六种类型的份额转换协议。然后，我们基于这些共享转换协议构建了恶意安全混合协议MPC框架。这是第一个依赖于标准模型的恶意安全混合协议MPC框架，提供了比以往所有文献作品更高的安全保证。此外，与之前仅支持恶意模型中固定数量的参与方或仅处理有限类型的份额转换的工作相比，这是第一个针对恶意模型中的 n 方的通用混合协议 MPC 框架。此外，我们还提供了六种份额转换协议的计算和通信成本的理论分析，为未来打算通过这种具有恶意安全性的混合协议 MPC 框架来实现一些复杂计算任务的开发人员提供重要参考。
• Construct six types of share conversion protocols in the malicious model with the homomorphic commitments technique relying on the standard model. • Construct the maliciously secure mixed-protocol MPC framework, which is the first maliciously secure mixed-protocol MPC framework relying on the standard model. • Provide a higher security guarantee than all the previous mixed-protocol MPC frameworks in the literature. • Provide theoretical analysis of computation and communication costs for the six types of share conversion protocols as an important reference for future developers. With the rapid development of secure multi-party computation (MPC) over past decades, applications of MPC has been moving from completing simple computation tasks (e.g., private set intersection) to complex computation tasks (e.g., privacy-preserving machine learning). This is an inevitable trend when more strict privacy protection requirements face more complex and large-scale computation such as big data analytics being applied in many fields. Although the complex computation tasks are not easy to be evaluated with one type of MPC protocols from beginning to the end, it can be more efficiently evaluated by decomposing the complex task into many simple sub-tasks and evaluating each of them with the proper type of MPC protocol in sequence. Therefore, we propose a mixed-protocol MPC framework towards complex computation tasks with malicious security in this work. In particular, we utilize the homomorphic commitment technique to construct six types of share conversion protocols in the malicious model. Then, we construct the maliciously secure mixed-protocol MPC framework based on these share conversion protocols. This is the first maliciously secure mixed-protocol MPC framework relying on the standard model, providing a higher security guarantee than all the previous works in the literature. Also, this is the first general mixed-protocol MPC framework for n parties in the malicious model, in comparison to previous works that either only support fixed number of parties in the malicious model, or only handle limited types of share conversions. Furthermore, we provide the theoretical analysis of the computation and communication costs for the six types of share conversion protocols, as an important reference for future developers, who intend to implement some complex computation task by following this mixed-protocol MPC framework with malicious security.
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DOI：
10.1007/978-3-642-42045-0_23
发表时间：
2013-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
L. Brandao
通讯作者：
L. Brandao
DOI：
10.1007/978-3-642-14623-7_30
发表时间：
2010-08
期刊：
IACR Cryptol. ePrint Arch.
影响因子：
--
作者：
I. Damgård;Claudio Orlandi
通讯作者：
I. Damgård;Claudio Orlandi
DOI：
10.1007/978-3-319-56617-7_14
发表时间：
2017-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
X. Wang;A. Malozemoff;Jonathan Katz
通讯作者：
X. Wang;A. Malozemoff;Jonathan Katz
云计算中针对恶意用户的两方隐私保护集交集协议
影响因子：
5
作者：
Cao Xuefei;Li Hui.;Dang Lanjun;Lin Yin
通讯作者：
Lin Yin
DOI：
10.1145/2508859.2516698
发表时间：
2013-11
期刊：
Proceedings of the 2013 ACM SIGSAC conference on Computer & communications security
影响因子：
--
作者：
Abhi Shelat;Chih-Hao Shen
通讯作者：
Abhi Shelat;Chih-Hao Shen