零知识简洁的非交互性知识论证(ZKSNARKS)导致了可以简洁验证的证据,但需要大量的计算资源才能产生。先前的系统外包证明通过Pub-LIC委托,该委托揭示了第三方的见证人,或者更优选地是私人代表团,该代表团使用多方计算(MPC)保留证人隐藏。然而,由于MPC不确定,资源利用率不佳以及ZKSNARK协议的次优设计,当前的私人代表团计划在稳定性和效率上挣扎。在本文中,我们介绍了DFS,这是一种新的ZKSNARK,对公共场景和私人场景都非常友好。先前的工作着重于优化用于iS ZKSNARKS的MPC协议,而DFS使用MPC和ZKSNARK之间的共同设计,以使该协议具有分解计算和MPC的有效性。尤其是DFS在非延长设置中实现线性谚语时间和对数验证成本。对于私人代表团,DFS引入了一个计划,其中MPC中的通信开销为零,并免费获得恶意安全性,这导致了遗留的整体通信;先前的工作需要线性通信。我们的评估表明,DFS与公共代表团中最先进的Zksnark一样有效。当用于私人委托时,它比以前的工作更好。特别是,对于2个24个约束,DFS的总体设备小于500 kb,而先前的工作会产生300 GB,这是线性至电路尺寸的。此外,我们在先前的工作中识别并解决了安全性,EOS(USENIX'23)。
Cylab研讨会(2024年11月)康奈尔安全研讨会(2023年4月)EPFL Spring Lab研讨会(2022年11月)斯坦福大学安全午餐(2022年11月,2022年11月)Microsoft研究加密技术和隐私collocary and Privacy colloquium(2022年11月,2022年11月)ACM CS/LAW(11月)ACM CS/LAW(202222222222222222222)科学(2022年6月)DIMACS关于计算机科学与法律共同开发的研讨会(2022年5月)CS+法律研究演讲,通过西北大学(2022年5月,2022年5月)USENIX安全性(2021年8月)隐私法律学院会议(2021年6月)2021)公爵隐私与安全研讨会(3月2021)斯坦福大学安全研讨会(2021年2月)伯克利密码学(2021年1月)在卡内基·梅隆大学(2021年1月)在卡内基·梅隆大学(2021年1月)现实世界加密货币(2021年1月),2020年1月1日)MIT安全研讨会(2020年12月)在Zurich Cresision and The Offeriation and Offeriation:学科”(2020年11月)东北隐私学者研讨会(2020年11月)DIMACS关于计算机科学与法律共同开发的研讨会(2020年11月)波士顿大学安全研讨会(2020年10月)Cybersecurity Law and Poicy Scholars会议(计划4月2020年,接受讨论的两篇论文,活动推迟到2020年12月,于2019年12月推迟到伯克曼·克莱因互联网与社会中心(2019年12月)桥梁隐私研讨会(2019年12月)Cornell Crypto研讨会(2019年11月2019年11月)Carnegie Mellon University AI AI AI AI AI(2019年10月2019年)Boston Cyboston Cyberiance Semnar(> 200)
格问题的难度为量子安全密码学提供了最有前途的安全基础之一。公钥加密和数字签名的基本方案已接近 NIST 和其他几个标准化机构的标准化,研究前沿已转向构建具有更高级隐私功能的原语。许多此类原语的核心是零知识证明。近年来,格关系的零知识证明(和使用格关系的零知识证明)的效率有了显著提高,目前它们为许多场景提供了可以说是最短、计算效率最高的量子安全证明。非专家(和专家!)使用这些证明的主要困难在于它们有很多活动部件,并且许多内部参数取决于人们试图证明的特定实例。我们的主要贡献是一个零知识和简洁证明库,它由简单易用的 Python 接口下高效灵活的 C 代码组成。没有任何基于格的证明背景的用户应该能够指定他们想要证明的格关系和范数界限,然后该库将自动创建一个带有内在参数的证明系统,使用 LaBRADOR 的简洁证明(Beullens 和 Seiler,Crypto 2023)或 Lyubashevsky 等人的线性大小(尽管对于某些应用来说较小)证明(Crypto 2022)。Python 接口还允许基于格的密码学中使用的常见操作,这将使用户能够在语法简单的 Python 环境中编写和原型化他们的完整协议。我们通过提供盲签名、匿名凭证、最近的 Swoosh 协议(Gaj-land 等人,Usenix 2024)中所需的零知识证明、证明 Kyber 密钥的知识和聚合签名方案的协议实现来展示该库的一些实用性。从大小、速度和内存的角度来看,其中大多数都是最有效的,已知的量子安全实例。
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