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一種最小化安全多方計算任務(wù)的方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

1.成都東軟學(xué)院 計算科學(xué)與工程系;2.四川工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP309

基金項目:

教育部產(chǎn)學(xué)研項目基金資助(2018A03007);四川省2020年度教育科研重大課題(SCJG20A004-4);四川工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院2020年科研創(chuàng )新團隊階段成果。


A method to optimize the efficiency of secure multiparty computation
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    摘要:

    安全多方計算(Secure multi-party computation:MPC)允許在不公開(kāi)各參與方私有數據的情況下完成聯(lián)合計算。然而,現有的計算任務(wù)往往涉及到多方海量數據集的分析與處理,使得MPC的實(shí)際可用性顯著(zhù)降低。提高M(jìn)PC數據處理體量,是目前研究的主要方向之一。為提高M(jìn)PC處理大規模數據的能力,將MPC算法與數據并行分析框架相結合,基于最小化多方計算任務(wù)的思想,提出安全多方計算效率優(yōu)化技術(shù)。創(chuàng )建算法的有向無(wú)環(huán)圖,標注MPC節點(diǎn)及非MPC節點(diǎn),采用靜態(tài)分析、查詢(xún)重寫(xiě)轉換和分區啟發(fā)式等技術(shù),最小化MPC計算量,提高計算的并發(fā)程度。以多方線(xiàn)性回歸為例,討論適應大數據分析的安全多方計算技術(shù)。實(shí)驗結果表明提出的安全多方計算優(yōu)化技術(shù)在確保計算精度的條件下能夠顯著(zhù)降低計算耗時(shí)。算法提高了系統的效率,增強了MPC的實(shí)用能力。

    Abstract:

    Secure multi-party computing (MPC) allows joint computing without disclosing the private data of each participant. However, the existing computing tasks often involve the analysis and processing of multi-party massive data sets, which significantly reduces the actual availability of MPC. Improving the volume of MPC data processing is one of the main research directions at present. In order to improve the ability of MPC to process large-scale data, the MPC algorithm is combined with the data parallel analysis framework. Based on the idea of minimizing multi-party computing tasks, a secure multi-party computing efficiency optimization technology is proposed. The directed acyclic graph of the algorithm is created, the MPC nodes and non MPC nodes are marked, and the techniques of static analysis, query rewriting transformation and partition heuristic are used to minimize the amount of MPC calculation and improve the concurrency of calculation. Taking multi-party linear regression as an example, this paper discusses the secure multi-party computing technology suitable for big data analysis. The experimental results show that the proposed secure multi-party computing optimization technology can significantly reduce the computing time under the condition of ensuring the computing accuracy. The algorithm improves the efficiency of the system and enhances the practical ability of MPC.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

姚友罡,肖 錚.一種最小化安全多方計算任務(wù)的方法計算機測量與控制[J].,2022,30(7):201-206.

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歷史
  • 收稿日期:2021-12-09
  • 最后修改日期:2022-04-18
  • 錄用日期:2022-01-24
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-07-19
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