脉冲神经 P 系统中的隐私保护线性计算
密码学与安全
2023-09-26 v1 人工智能
摘要
脉冲神经 P 系统（Spiking Neural P systems）是一类直接受生物神经元启发的膜计算模型。除这一新计算模型在理论上取得的进展外，P 系统在形式化验证、人工智能或密码学等领域也有众多应用。受 SN P 系统所有用例的启发，本文提出一种新的隐私保护协议，使客户端能够利用远程服务器上托管的 SN P 系统计算线性函数。我们的协议允许客户端借助服务器计算形如 t_1k + t_2 的函数，而不泄露 t_1、t_2 或 k，且服务器不知晓结果。我们还给出了一个可实现任意自然数上线性函数的 SN P 系统，以及我们的协议在诚实但好奇（honest-but-curious）安全模型下的若干安全性考量。
引用
@article{arxiv.2309.13803,
title = {Privacy-preserving Linear Computations in Spiking Neural P Systems},
author = {Mihail-Iulian Plesa and Marian Gheorghe and Florentin Ipate},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.13803},
year = {2023}
}
备注
In Proceedings FROM 2023, arXiv:2309.12959