Secure multi-party computation (MPC) allows multiple parties to comput的简体中文翻译

Secure multi-party computation (MPC

Secure multi-party computation (MPC) allows multiple parties to compute a known function over inputs held by each party, without any party having to reveal its private input. Unfortunately, traditional MPC algorithms do not scale well to large numbers of parties. In this paper, we describe several recent MPC algorithms that are designed to handle large networks. All of these algorithms rely on recent techniques from the Byzantine agreement literature on forming and using quorums. Informally, a quorum is a small set of parties, most of which are trustworthy. We describe the advantages and disadvantages of these scalable algorithms, and we propose new ideas for improving practicality of current techniques. Finally, we conduct simulations to measure bandwidth cost for several current MPC algorithms.
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安全多方计算(MPC)允许多方在每一方持有的输入上计算已知函数,而无需任何一方透露其私有输入。不幸的是,传统的MPC算法不能很好地扩展到大量参与者。在本文中,我们描述了几种旨在处理大型网络的最新MPC算法。所有这些算法都依赖于拜占庭协议文献中有关形成和使用仲裁的最新技术。非正式上,法定人数是一小部分参与者,其中大多数是可信任的。我们描述了这些可伸缩算法的优缺点,并提出了改善当前技术实用性的新思路。最后,我们进行仿真以测量几种当前MPC算法的带宽成本。
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安全的多方计算 (MPC) 允许多方通过每个方持有的输入计算已知函数,而无需任何一方显示其私有输入。遗憾的是,传统的 MPC 算法无法很好地扩展到大量方。本文介绍了几种最近设计用于处理大型网络的MPC算法。所有这些算法都依赖于拜占庭协议文献中关于形成和使用仲裁的最新技术。非正式地,法定人数是一小群当事人,大多数是值得信任的。我们描述了这些可扩展算法的优点和缺点,并提出了提高当前技术实用性的新思路。最后,我们进行仿真,以测量几种当前MPC算法的带宽成本。
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安全多方计算(MPC)允许多方计算一个已知函数,而不需要任何一方透露其私有输入。不幸的是,传统的MPC算法不能很好地扩展到大量参与方。在这篇文章中,我们描述了一些最近设计用来处理大型网络的MPC算法。所有这些算法都依赖于拜占庭协议文献中关于形成和使用Quorum的最新技术。非正式地说,法定人数是一小部分聚会,大多数都是值得信赖的。我们描述了这些可伸缩算法的优缺点,并为提高现有技术的实用性提出了新的思路。最后,我们对目前几种MPC算法的带宽代价进行了仿真。
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