One of the main tools for building

One of the main tools for building SMC protocols is
to encode the function f as a circuit and then simulate
an evaluation of this circuit using digitally-masked values,
as in the Fairplay system [5, 29]. By then unmasking
only the output value(s), the different parties can learn
the value of f without revealing any of their own data
values. Unfortunately, from a practical standpoint, SMC
systems like Fairplay suffer from a major efficiency problem,
since encoding entire computations as circuits can involve
significant blow-ups in space (and simulation time). These
blow-ups can be managed more efficiently, however, by
using data-oblivious algorithms to drive SMC computations
where only the primitive operations (such as MIN, MAX,
AND, ADD, or compare-exchange) are implemented as
simulated circuits. That is, each time such an operation is
encountered in such a computation, the parties perform an
SMC computation to compute its masked value, with the
rest of the steps of the algorithm performed in an oblivious
way. Thus, for a problem like sorting, which in turn can
be used to generate random permutations, in a privacypreserving
way, being able to implement the high-level logic
in a data-oblivious manner implies that simulating only
the low-level primitives using SMC protocols will reveal
no additional information about the input values. This
zero-additional-knowledge condition follows from the fact
that data-oblivious algorithms use their low-level primitive
operations in ways that don’t depend on input data values.
Therefore, we would like to have a simple data-oblivious
sorting algorithm, so as to drive efficient SMC protocols that
use sorting as a subroutine.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หนึ่งในเครื่องมือสำคัญสำหรับการสร้างโพรโทคอ SMCการเข้ารหัส f ฟังก์ชันเป็นวงจร และจำลองแล้ววงจรนี้ใช้ค่ามาสก์แบบดิจิตอล การประเมินในระบบ Fairplay [5, 29] โดยการเจาะแล้วเฉพาะค่าเอาท์พุท บุคคลแตกต่างกันสามารถเรียนรู้ค่าของ f โดยไม่เปิดเผยข้อมูลของตนเองอย่างใดอย่างหนึ่งค่า อับ จากมุมมองจริง SMCระบบเช่น Fairplay ประสบจากปัญหาประสิทธิภาพที่สำคัญตั้งแต่การประมวลผลทั้งหมดที่เข้ารหัสเป็นวงจรที่สามารถเกี่ยวข้องกับblow-ups สำคัญในพื้นที่ (จำลอง) เหล่านี้blow-ups สามารถจัดการได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม โดยใช้ข้อมูลขยี้อัลกอริทึมในการประมวลผลที่ SMC ไดรฟ์ซึ่งเฉพาะการดำเนินการแบบดั้งเดิม (เช่น MIN, MAXและ เพิ่ม หรือเปรียบเทียบอัตราแลกเปลี่ยน) จะนำมาใช้เป็นจำลองวงจร นั่นคือ แต่ละครั้งเช่นการดำเนินการที่เป็นพบในเช่นคำนวณการ ฝ่ายปฏิบัติการSMC คำนวณเพื่อคำนวณค่าของหน้ากาก มีการดำเนินการส่วนที่เหลือของขั้นตอนของอัลกอริทึมในการลบเลือนวิธี ดังนั้น สำหรับปัญหาเช่นการเรียงลำดับ ซึ่งจะสามารถใช้ในการสร้างวิธีเรียงสับเปลี่ยนแบบสุ่ม ในการ privacypreservingวิธีการ ความสามารถในการใช้ตรรกะพื้นฐานในลักษณะขยี้ข้อมูลหมายถึงการจำลองเท่านั้นนำระดับล่างที่ใช้โปรโตคอ SMC จะเปิดเผยไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าที่ป้อนเข้า นี้ดังนี้เงื่อนไขศูนย์เพิ่มเติมความรู้จากข้อเท็จจริงว่า อัลกอริทึมข้อมูลขยี้ใช้ดั้งเดิมของพวกเขาระดับต่ำการดำเนินงานในลักษณะที่ไม่ขึ้นกับค่าข้อมูลป้อนเข้าดังนั้น เราต้องการให้ข้อมูลลบเลือนง่ายการเรียงลำดับขั้นตอนวิธี เพื่อให้ไดรฟ์มีประสิทธิภาพ SMC protocols ที่ใช้การเรียงลำดับเป็น subroutine

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หนึ่งในเครื่องมือหลักสำหรับการสร้างโปรโตคอล SMC คือ
การเข้ารหัสฟังก์ชัน f เป็นวงจรแล้วจำลอง
การประเมินวงจรนี้ใช้ค่าแบบดิจิทัลที่สวมหน้ากาก
เป็นในระบบ Fairplay [5, 29] จากนั้นเปิดโปง
เฉพาะมูลค่าการส่งออก (s), บุคคลที่แตกต่างกันสามารถเรียนรู้
ค่าของ f โดยไม่เปิดเผยข้อมูลใด ๆ ของตัวเอง
ค่า แต่น่าเสียดายที่จากมุมมองในทางปฏิบัติ SMC
ระบบเช่น Fairplay ทุกข์ทรมานจากปัญหาที่มีประสิทธิภาพที่สำคัญ
ตั้งแต่การเข้ารหัสการคำนวณทั้งหมดเป็นวงจรสามารถมีส่วนร่วม
อย่างมีนัยสำคัญพัดอัพในพื้นที่ (และเวลาการจำลอง) เหล่านี้
ระเบิดอัพสามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่โดย
ใช้อัลกอริทึมข้อมูลลบเลือนไปขับรถคำนวณ SMC
ที่มีเพียงการดำเนินงานดั้งเดิม (เช่น MIN แม็กซ์
และเพิ่มหรือเปรียบเทียบ-Exchange) จะดำเนินการตาม
วงจรจำลอง นั่นคือทุกครั้งที่ดำเนินการดังกล่าวจะ
พบในการคำนวณดังกล่าวฝ่ายดำเนินการ
คำนวณ SMC ในการคำนวณมูลค่าของหน้ากากกับ
ส่วนที่เหลือของขั้นตอนของขั้นตอนวิธีการดำเนินการในลบเลือน
วิธี ดังนั้นสำหรับปัญหาเช่นการเรียงลำดับซึ่งจะสามารถ
นำมาใช้ในการสร้างพีชคณิตแบบสุ่มใน privacypreserving
วิธีที่ความสามารถในการใช้ตรรกะระดับสูง
ในลักษณะข้อมูลลบเลือนหมายความว่าการจำลองเท่านั้น
วิทยาการระดับต่ำโดยใช้ SMC โปรโตคอลที่จะเปิดเผย
ไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าการป้อนข้อมูล นี้
สภาพศูนย์เพิ่มเติมความรู้ต่อไปจากความจริงที่
ว่าอัลกอริทึมข้อมูลลบเลือนใช้ระดับต่ำดั้งเดิมของพวกเขา
การดำเนินงานในรูปแบบที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับค่าการป้อนข้อมูล
ดังนั้นเราจึงต้องการที่จะมีข้อมูลลบเลือนง่าย
ขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับเพื่อให้เป็นไปไดรฟ์ที่มีประสิทธิภาพโปรโตคอล SMC ที่
ใช้คัดแยกย่อยเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นหนึ่งในเครื่องมือหลักสำหรับอาคาร SMC โปรโตคอล คือเข้ารหัสฟังก์ชัน f เป็นวงจร แล้วจำลองการประเมินวงจรนี้ใช้แบบดิจิทัลมีค่าเป็นระบบการเล่นที่ยุติธรรม [ 5 , 29 ] โดยการเปิดโปงเพียงมูลค่าส่งออก ( s ) , ฝ่ายต่างๆ สามารถเรียนรู้ค่า F โดยไม่เปิดเผยข้อมูลใด ๆของตนเองค่า แต่จากมุมมองในทางปฏิบัติ , SMC ,ระบบการเล่นที่ยุติธรรมประสบปัญหาประสิทธิภาพหลักเนื่องจากการคำนวณทั้งหมดเป็นวงจรที่สามารถเกี่ยวข้องกับการเข้ารหัสพบระเบิดขึ้นในพื้นที่ ( และเวลาจำลอง ) เหล่านี้ระเบิด UPS ที่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น , อย่างไรก็ตาม , โดยโดยใช้ข้อมูลลบเลือนอัลกอริทึมเพื่อขับรถวิธีการ บตท.ซึ่งมีเพียงดั้งเดิมปฏิบัติการ ( เช่น min , max ,และ เพิ่ม หรือเปรียบเทียบตรา ) จะใช้เป็นวงจรจำลอง นั่นคือในแต่ละครั้ง เช่น การผ่าตัด คือพบในเช่นการคำนวณ ฝ่ายดําเนินการการคำนวณหาค่าของ บตท. ใส่หน้ากากด้วยส่วนที่เหลือของขั้นตอนของขั้นตอนวิธีการในการลบเลือนวิธี ดังนั้น สำหรับปัญหาที่เกิดขึ้น เช่น การเรียงลำดับ ซึ่งจะสามารถถูกใช้เพื่อสร้างลำดับสุ่มใน privacypreservingวิธี สามารถใช้ตรรกะพื้นฐานในลักษณะที่แสดงให้เห็นว่าข้อมูลลบเลือนจำลองเท่านั้นระดับ primitives ใช้ SMC โปรโตคอลจะเปิดเผยไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใส่ค่า นี้ศูนย์เพิ่มเติมเงื่อนไขความรู้ คือ จากความจริงข้อมูลที่ใช้ในอัลกอริทึมของพวกเขาดั้งเดิมลบเลือนดำเนินการในวิธีที่ไม่ต้องพึ่งพาข้อมูลค่าดังนั้นเราจึงต้องการที่จะมีข้อมูลลบเลือนง่ายขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับเพื่อไดรฟ์ที่มีประสิทธิภาพโปรโตคอล บตท.ใช้เรียงเป็น subroutine .