面向工业级部署的轻量级、匿名且保密的基因组计算
密码学与安全
2021-10-05 v1
摘要
本文研究了在利用 SPDZ 的联邦框架下匿名且保密的基因组病例-对照计算。我们的贡献主要包括以下三方面：\begin{itemize} \item 在第一方面，提出并分析了在利用乘法同态密钥管理协议（mHKMs）的三方计算中形式化的高效 Beaver 三元组生成器（BTGs）构造。有趣的是，我们能够证明 BTGs 与 mHKMs 之间的等价性。随后我们提出了一种轻量级 BTGs 构造，并表明若底层乘法同态加密在语义上安全，则该构造能抵抗半诚实敌手。\item 在第二方面，引入并形式化了 SPDZ 的解耦模型，将 BTGs 与 MPC 服务器（MPCs）显式分离，其中 BTGs 旨在生成 Beaver 三元组，而 MPCs 处理输入数据。随后引入了一个新概念，称为盲三元组分发协议，用于安全分发生成的 Beaver 三元组，并由 mHKMs 构造。我们通过表明 mHKMs 不仅可用于生成 Beaver 三元组也可用于安全分发三元组这一有用概念，展示了其威力。\item 在第三方面，提出了一种轻量级基因组病例-对照计算模型，同时实现匿名性与保密性。随后利用上述 BTGs 提出了一种高效截断算法，消除了现有最优方案中涉及的计算代价高昂的 PRandBitL() 和 PRandInt() 协议，从而大幅有益于我们计算残差向量以用于工业级部署。\end{itemize}
引用
@article{arxiv.2110.01390,
title = {A Lightweight, Anonymous and Confidential Genomic Computing for Industrial Scale Deployment},
author = {Huafei Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01390},
year = {2021}
}