Säker tvåpartsberäkning gör det möjligt för två otillförlitliga parter att gemensamt beräkna en godtycklig funktion på sina respektive privata indata samtidigt som de inte avslöjar någon information utöver resultatet. Befintliga kryptografiska kompilatorer kan automatiskt generera säkra beräkningsprotokoll från högnivåspecifikationer, men är ofta begränsade i deras användning och effektivitet av genererade protokoll eftersom de är baserade på antingen förvrängda kretsar eller (additivt) homomorphic kryptering endast. I detta dokument presenterar vi TASTY, ett nytt verktyg för automatisering, dvs. att beskriva, generera, utföra, benchmarking, och jämföra, effektiva säkra tvåparts beräkning protokoll. TASTY är en ny kompilator som kan generera protokoll baserade på homomorfisk kryptering och effektiva förvrängda kretsar samt kombinationer av båda, som ofta ger de mest effektiva protokoll som finns tillgängliga idag. Användaren ger en beskrivning på hög nivå av de beräkningar som ska utföras på krypterade data på ett domänspecifikt språk. Detta omvandlas automatiskt till ett protokoll. TASTY erbjuder de senaste teknikerna och optimeringarna för praktisk säker tvåpartsberäkning med låg nätlatens. Dessutom gör det möjligt att effektivt utvärdera kretsar som genereras av den välkända Fairplay kompilatorn. Vi använder TASTY för att jämföra protokoll för säker multiplikation baserat på homomorfisk kryptering med dem baserade på förvrängda kretsar och högeffektiv Karatsuba multiplikation. Vidare visar vi hur TASTY förbättrar online-latensen för att säkert utvärdera AES-funktionaliteten i en storleksordning jämfört med tidigare programimplementeringar. TASTY gör det möjligt att automatiskt generera effektiva säkra protokoll för många integritetsbevarande program där vi överväger användningsfall för privata set skärningspunkt och ansiktsigenkänning protokoll.
TASTY REF är ett verktyg för säker tvåpartsberäkning, som automatiskt konverterar mellan GC och HE representation.
TASTY: tool for automating secure two-party computations
{'venue': "CCS '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}