検証可能な分散集約関数

概要

現代のインターネットは、ユーザーに関する情報を収集することをインセンティブにするシステムに基づいて構築されています。プライバシーの損失を最小限に抑えるために、これらのシステムがアプリケーションに必要な情報以上の情報を収集しないようにすることが望ましいです。マルチパーティ計算の約束は、データを収集者に個々の測定値を明らかにすることなく集約できるということです。本研究では、「検証可能な分散集約関数 (VDAFs)」に対して実証可能なセキュリティ処理を提供し、IETFによって標準化が検討されているマルチパーティ計算プロトコルのクラスについて述べています。 本研究では、VDAFsの分析のための形式的な枠組みを提案し、それを2つの構成に適用します。1つ目は、標準化の候補の1つであるPrio3です。このVDAFは、Corrigan-GibbsおよびBonehによるPrioシステム (NSDI 2017) に基づいています。Prio3が私たちのセキュリティ目標を達成することを証明し、仕様書にわずかな変更で済みます。2つ目の構成は、本論文で導入されたDoplarです。Doplarは、BonehらのPoplarシステム (IEEE S&P 2021) のラウンド削減型で、これ自体が標準化の候補です。この改善のコストは、全体的な帯域幅と計算量のわずかな増加です。