58、可验证私有多项式评估:原理、攻击与安全模型解析

可验证私有多项式评估:原理、攻击与安全模型解析

1. 引言

在密码学领域,可验证私有多项式评估(PPE)是一个重要的研究方向。它涉及到在保护多项式和用户数据隐私的同时,确保计算结果的正确性。本文将深入探讨PPE的相关概念、对现有方案的密码分析以及新的安全模型。

2. 相关概念与工具
2.1 基本密码学假设
  • 离散对数假设(DL) :设 $p$ 是根据安全参数 $\lambda \in N$ 生成的素数,$G$ 是阶为 $p$ 的乘法群,$g \in G$ 是生成元。离散对数假设表明,存在一个可忽略函数 $\epsilon$,使得对于所有 $x \stackrel{\$}{\leftarrow} Z_p^*$ 和 $A \in poly(\lambda)$,有 $Pr [x’ \leftarrow A(g^x) : x = x’] \leq \epsilon(\lambda)$。
  • 决策性Diffie - Hellman假设(DDH) :同样基于素数 $p$、乘法群 $G$ 和生成元 $g$,决策性Diffie - Hellman假设指出,存在可忽略函数 $\epsilon$,对于所有 $(x, y, z) \leftarrow (Z_p^*)^3$ 和 $A \in poly(\lambda)$,有 $|Pr [b \leftarrow A(g^x, g^y, g^z) : b = 1] - Pr [b \leftarrow A(g^x, g^y, g^{x \cdot y}) : b = 1]| \leq \epsilon(\lambda)$
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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