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A study on implementing the BLAS interface in the MPC context
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AI
DOI：10.1016/j.jisa.2025.104036.png)
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摘要
En 中文
线性代数（LA）在涉及敏感数据计算（例如机器学习（ML））且计算隐私为期望属性的领域中发挥着重要作用。基础线性代数子程序（BLAS）是最常用线性代数函数的接口。它使硬件供应商能够为其销售硬件及其上运行的操作系统提供优化实现。安全多方计算（MPC/SMPC）是一类交互式密码学协议，允许多个参与者对其私有输入安全地评估任意公开函数，从而实现隐私保护计算。在本文中，我们探讨了在MPC背景下实现BLAS接口的需求和当前可能性，以实现计算过程及其可能敏感的数据输入的隐私保护。我们的重点是确定提供几乎可无缝替换CBLAS接口的要求，即C编程语言的BLAS接口，该接口是目前最常用的接口。我们相信，在MPC方面实现处理敏感数据的现代框架中的这一关键部分，将对隐私领域产生影响。接下来，我们回顾了目前一些最流行的MPC框架如何未能满足我们的目标。通过评估中最合适的框架，我们实现了并基准测试了所有Level-1 CBLAS接口函数。这是基于现有MPC框架可实现的接口最大可能子集，同时满足我们最重要的要求。最后，我们强调了当前MPC协议和框架实现中存在的差距，这些差距阻碍了我们实现完整的CBLAS接口，并讨论了可以在未来工作中研究以填补这些差距的可能解决方案。
Keyword:
Cryptography
Privacy
SMPC
MPC
BLAS
CBLAS
期刊
IF:
3.7
论文数:
2.0K
被引数:
4.9K
机构
引用论文
More efficient oblivious transfer and extensions for faster secure computation.png)
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