例子与边界
协议与模17计算
每方 P i 独立抽取 r i 1 , r i 2 ← F q ,令 r i 3 = x i − r i 1 − r i 2 ,保留自己的份额并私发 r i j 给 P j 。第二轮每方按固定次序把列和 c j = ∑ i r i j 发送给所有方,作为公开记录;在本页的被动模型下,每个接收者都得到同一列和值。最后各方输出 ∑ j c j 。正确性逐次执行成立:
∑ j c j = ∑ j ∑ i r i j = ∑ i x i = s . 在 F 17 中,输入 ( 4 , 7 , 2 ) 的一次执行为:
输入方
输入
给 P 1
给 P 2
给 P 3
P 1
4
3
5
13
P 2
7
6
8
10
P 3
2
9
1
9
行和模 17 为 ( 4 , 7 , 2 ) ,列和为 ( 1 , 14 , 15 ) ,总和为 30 mod 17 = 13 。整表仅供读者核算,真实执行不会公开它。模和只有在另有输入范围保证总和不跨模数时,才能直接解释为普通整数总和。
完整视图与统一的模拟器
固定腐化位置 k ∈ { 1 , 2 , 3 } ,将其他两名参与者按编号记为 u , v ,其他两列按编号记为 j , ℓ 。视图采用如下完整编码:
View k Π ( x ) = ( k , x k , r k 1 , r k 2 , r k 3 , a , b , c 1 , c 2 , c 3 , s ) , a = r u k , b = r v k . 其中 ( r k 1 , r k 2 ) 就是本地随机带;整行 ( r k 1 , r k 2 , r k 3 ) 包含向其他方发出的消息及自存份额,( a , b ) 是带发送者身份的接收消息。发送行与接收消息共同保留了腐化方掌握的信息,各字段连同固定时序能重建全部本地状态。
模拟器 S k ( x k , s ) 采用同一套索引规则:
独立均匀抽取 r k 1 , r k 2 ,计算 r k 3 = x k − r k 1 − r k 2 。
再独立均匀抽取 a , b ,计算 c k = r k k + a + b 。
独立均匀抽取 c j ,令 c ℓ = s − c k − c j 。
按真实视图的字段、身份和次序输出上述记录。
它仅凭 ( x k , s ) 共抽取五个独立均匀域元素。虽然协议把第三份写成相减,整行实际是在平面 r i 1 + r i 2 + r i 3 = x i 的 q 2 个点上均匀分布;固定任意一列后,另外两列中的任一项仍可自由均匀取值。因此同一构造在相同假设下处理全部三个腐化位置 k = 1 , 2 , 3 。
完整联合分布的逐点计数证明
固定任意输入 x 。真实抽样有 q 6 种等可能的随机带。称一个候选视图合法,是指它的腐化行和为 x k 、c k = r k k + a + b 且 c 1 + c 2 + c 3 = s 。每个合法视图由五个自由字段 ( r k 1 , r k 2 , a , b , c j ) 唯一指定。
对一个固定合法视图,任选隐藏份额 r u j = t ∈ F q ,其余三个隐藏项必须为
r v j = c j − r k j − t , r u ℓ = x u − a − t , r v ℓ = x v − b − r v j . 这些值满足两条诚实行和,剩余列和也成立,因为全表总和与公开总和同为 s 。反过来,任何完成表都由其中的 t 唯一确定,故恰有 q 个完成表。每个完成表又对应唯一的原始六个随机币,即各行前两项。因此每个合法视图的真实概率是 q / q 6 = q − 5 ;不合法视图的概率为零。模拟器独立抽取五个自由字段,给同一合法视图的概率也恰为 q − 5 ,其支持集完全相同。
正确性已经逐次成立,于是对每个 q , k , x , z 都有
( View k Π ( x ) , ( s , s , s ) , z ) = d ( S k ( x k , s ) , ( s , s , s ) , z ) . 这里 ( s , s , s ) 是全部参与方输出,z 是同一份辅助信息。等式逐个固定输入及辅助信息成立,所以对任意输入先验及与输入相关的 z 混合后仍成立;协议随机币按模型独立生成。对手在视图上进行任意后处理 A ( View , z ) ,也保留同分布,甚至无界终点观察者的区分优势都是零;若后处理使用随机币,两侧使用相同的额外随机币分布。公开列和是模拟器从 ( x k , s ) 合成的协议记录,因此理想功能仍只输出规定的总和。
若 C = ∅ ,观察者只有公开列和及输出。真实 ( c 1 , c 2 , c 3 ) 在和为 s 的平面上均匀:前两列和分别是相互独立均匀随机币之和,第三项由总和决定。模拟器从 s 出发抽 c 1 , c 2 并置 c 3 = s − c 1 − c 2 即可。这补齐了 | C | ≤ 1 中的空腐化情况。
复算完整记录与辨认泄漏
上表中 P 1 的随机带为 ( 3 , 5 ) ,发送行为 ( 3 , 5 , 13 ) ,接收份额为 ( 6 , 9 ) ,公开列和为 ( 1 , 14 , 15 ) ,输出为 13 。给定 ( x 1 , s ) = ( 4 , 13 ) ,S 1 可抽到 ( r 11 , r 12 , a , b , c 2 ) = ( 3 , 5 , 6 , 9 , 14 ) ,算出 c 1 = 1 , c 3 = 15 ,得到相同完整记录;该记录在两侧的概率均为 17 − 5 。
把输入改为 ( 4 , 8 , 1 ) ,并把隐藏表改为
( 3 5 13 6 8 11 9 1 8 ) ( mod 17 ) , 行和已变为 ( 4 , 8 , 1 ) ,但 P 1 的输入、随机带、发送行、接收列、公开列和及输出全部不变。单独这个例子展示一次记录如何兼容不同输入;前面的 q − 5 证明进一步保证所有这些记录的概率都相同。
本单元的检验终点是:能从 ( 4 , 13 ) 写出上述五次抽样,补出一个合法隐藏表,解释为什么有 17 个完成表,并指出允许泄漏为 x 2 + x 3 = 9 ( mod 17 ) 。若辅助信息给出 x 2 = 7 ,则 x 3 = 2 正是允许信息的推论。两方腐化时也能从总和推出剩余输入,但这一观察只解释输出泄漏;该模型的完整安全性仍需自己的模拟证明。恶意修改消息、自适应暴露状态及并发组合分别需要匹配相应观察接口的证明。
推论与应用
MPC 用于隐私统计、联合数据分析、拍卖和门限密码。秘密共享支持在份额上做线性运算;一般函数还可能使用混淆电路、同态加密 理路 同态加密与紧致求值 Homomorphic encryption 在公钥加密上加入公开求值接口,分开求值正确性、紧致性、深度参数与输入保密,并用非紧致反例解释真正外包了什么。 或不经意传输,零知识证明 理路 零知识证明 Zero-knowledge proof 证明者使验证者相信陈述为真而不泄露额外知识的交互证明。 可在合适构造中证明参与者遵守约束。不同构件不改变同一审查问题:真实执行中出现的每项信息或权限,能否由理想接口解释?
Beaver单门乘法 理路 Beaver三元组乘法 Beaver triple multiplication · Multiplication triples 借助一次性随机乘法三元组,只打开两个掩码差值并用局部线性修正输出积共享,给出含预处理份额及全部广播的单次完美模拟。 给出共享上的非线性执行:输入两份Shamir共享与一次性随机三元组,打开完整差值向量后输出同次数积共享。其单次被动模拟同时重建腐化方预处理份额、所有广播及输出相关性;复用掩码会泄漏秘密差值,错误c=ab关系会直接偏移乘积,均不能由三方求和的证明覆盖。
一个较窄的任务是计算型私有检索 理路 单服务器计算私有信息检索 Computational private information retrieval · Single-server computational PIR 用加密索引与公开查表电路构造单服务器计算PIR,证明查询隐私并分别核算通信、服务器工作和数据库隐私边界。 :客户端加密索引,服务器求值查表,首先保护的是索引不被服务器识别。若还要向持私钥的客户端隐藏服务器电路或答案以外的数据,就须检查电路隐私 理路 同态求值的电路隐私 Circuit privacy 在客户端知道私钥与输入随机币的观察模型中定义电路隐私,用一位标签反例和精确平移分布距离解释为何CPA与噪声刷新都不够。 及查询合法性;仅有输入加密并不等于整个双方功能已具模拟安全。
一般 MPC 可按计算安全 理路 计算安全 Computational security 仅要求任何资源受限攻击者的成功优势足够小的安全概念。 或信息论安全衡量,并分别规定隐私、正确性与输出公平性。加密等实现构件的作用最终由模拟证明落实。使用组合定理时,还须核对环境、信道、设置、会话和腐化条件;UC 安全要求模拟器在这些条件下持续回应在线环境,而本页完成的是单次执行的终点比较。
OT与两门混淆电路 理路 不经意传输与两门混淆电路 Oblivious transfer and garbled circuits · 1-out-of-2 OT · 两门混淆电路 在理想OT下逐位计算AND后接XOR,并用独立表项掩码证明双方静态半诚实视图的完美模拟。 转向双方的非线性功能:先AND再XOR,逐位构造标签、门表和双方模拟器。独立表项掩码给出理想OT下的完美模拟;固定会话组合 理路 固定会话下的安全组合 Fixed-session secure composition · Two-subroutine composition 在明确隔离的两个在线子程序会话中构造统一模拟器,逐次替换并累加区分优势与资源预算。 另行规定在线替换所需的封装与环境条件。