非均匀信息下多项式的个人保密计算
信息论
2025-01-28 v1 math.IT
摘要
本文解决了在用户数据分布不均匀的场景下的安全分布式计算问题，拓展了假设数据分布均匀的现有框架，这在实际数据中往往难以实现。鼓舞我们针对数据存储和计算广泛依赖单一服务提供商的现实情况，我们提出一种保私隐方案，实现对非均匀数据分布上多项式计算的信息论安全保证。我们的框架基于完美子集隐私概念，运用线性哈希技术将非均匀数据转换为近似均匀分布，从而实现稳健且安全的计算。我们推导了泄漏上界，表明在本方案下，任何用户数据子集对不可信服务提供商（不仅限于协作工作者，还包括（且更重要的是）管理员）的泄漏仍可忽略。
引用
@article{arxiv.2501.15645,
title = {Individual Confidential Computing of Polynomials over Non-Uniform Information},
author = {Saar Tarnopolsky and Zirui and Deng and Vinayak Ramkumar and Netanel Raviv and Alejandro Cohen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.15645},
year = {2025}
}
备注
Parts of this work were submitted to ISIT 2025