73、无广播的安全多方计算特性分析

无广播的安全多方计算特性分析

在安全多方计算领域,无广播环境下的计算特性是一个重要的研究方向。本文将深入探讨无广播情况下安全多方计算的相关特性,包括特定条件下功能函数的可计算性、硬币翻转协议的安全性等内容。

1. 对称功能函数的弱支配性证明

1.1 前提假设

假设(\frac{n}{3} \leq t < \frac{n}{2})((\frac{n}{2} \leq t < n)的证明类似),存在一个协议(\pi),它能在点对点模型且有安全信道的情况下(t) - 安全地计算对称功能函数(f)。由于(f)是对称的,除了可忽略的概率外,所有诚实方输出相同的值,所以(\pi)是((1 - neg, t)) - 一致的。

1.2 证明过程

  1. 设(D)是引理 2 保证存在的概率多项式时间(ppt)敌手,(I \subseteq [n])是任意大小为(n - 2t)的子集。当敌手(D)控制({P_i}_{i \in I})时,它可以先固定一个值(y^ _I),然后迫使诚实方的输出为(y^ _I)(除了可忽略的概率)。
  2. 因为(\pi)能(t) - 安全地计算(f),且(n - 2t \leq t),所以存在一个理想模型敌手(S),当它腐败({P_i}_{i \in I})时,能使理想模型计算中诚实方的输出为(y^ I)。而敌手(S)所能做的就是选择腐败方的输入值,因此必然存在输入值({x_i} {i \in I}),使得诚实方的输出为(y^ _I),即(f)是弱((n - 2t)) - 支配的。
  3. 又因为(n -
### EMP-Java 多方安全计算框架概述 EMP-Java 是一种用于实现多方安全计算 (MPC, Multi-Party Computation) 的开源框架,它允许多个参与方在不泄露各自隐私数据的前提下共同完成特定的计算任务。该框架支持多种协议,例如 Yao 协议、GMW 协议以及 Beaver Triple 技术等[^1]。 以下是关于 EMP-Java MPC 框架的一些核心概念及其使用方法: #### 核心功能模块 1. **通信层**: 提供高效的点对点和广播通信机制,能够适配不同的网络环境。 2. **加密算法库**: 集成了丰富的密码学原语,如同态加密、秘密共享、混淆电路等。 3. **协议实现**: 支持主流的安全计算协议,开发者可以根据具体需求选择合适的协议来构建应用逻辑[^2]。 #### 安装与配置指南 为了开始使用 EMP-Java 框架,需按照如下方式进行安装准备: - 确保本地已安装 JDK 8 或更高版本; - 下载最新发布的 EMP-Java SDK 并解压到指定目录下; - 将项目依赖项加入 Maven 工程文件 pom.xml 中以便管理外部库资源[^3]。 ```xml <dependency> <groupId>com.emp</groupId> <artifactId>emp-core</artifactId> <version>0.9.5</version> </dependency> ``` #### 示例代码展示 下面给出一段简单的 Java 程序片段演示如何利用 EMP-Java 执行加法运算操作: ```java import com.emp.core.*; public class Example { public static void main(String[] args)throws Exception{ Party partyA=new TCPClient(0,"localhost",7777); Party partyB=new TCPServer(1,7777); int a=4,b=6; IntegerShare shareX=IntegerShare.create(a,partyA),shareY=IntegerShare.create(b,partyB); IntegerShare result=shareX.add(shareY); // 调用 add 方法执行求和 System.out.println("Result:"+result.open()); // 输出最终结果值 } } ``` 上述例子展示了两个参与者分别持有输入数值 `a` 和 `b`,通过调用框架内的接口完成了远程协作下的整数相加过程[^4]。 #### 性能优化建议 当实际部署大规模场景时可以考虑以下几点提升效率: - 减少不必要的交互轮次以降低延迟影响; - 利用硬件加速特性比如 GPU/FPGA 来加快密钥生成速度; - 对频繁使用的子程序做预处理存储从而节省在线阶段耗时[^5]。
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