安全多方计算的理论突破

安全多方计算（MPC）是一种允许多方在不泄露私有信息的前提下共同计算聚合函数的范式，其应用涵盖拍卖设计、密码学、数据分析等领域。2023年，ACM分布式计算Dijkstra奖授予了三篇1980年代末关于MPC的奠基性论文。

其中一篇获奖论文《可验证秘密共享与诚实多数的多方协议》源自某中心密码学组高级首席科学家Tal Rabin的博士论文。该研究与其导师Michael Ben-Or共同完成，首次在信息论安全设定下将MPC的容错率提升至理论极限值（约1/2恶意参与者），突破了此前1/3的限制。

信息论安全的核心机制

论文的核心创新是"信息检查"协议，该机制在无需计算复杂度假设的前提下，模拟了数字签名的关键特性：

1. 双随机数验证：发送方向中介提供(s,y)，向接收方提供满足y=bs+c的随机对(b,c)。恶意中介无法伪造有效s'
2. 2. 零知识证明扩展：通过多项式函数生成多组(bi,ci)，中介随机验证半数样本以确保系统一致性

从弱秘密共享到可验证方案

研究团队进一步提出：

• 弱秘密共享：确保多方要么正确重构值，要么计算失败
• • 多项式承诺机制：通过零知识证明验证所有共享值位于同一T阶多项式上
• • 理论极限证明：该容错率在后来的35年间被证明是信息论安全下的最优解

量子时代的现实意义

随着量子计算机发展可能威胁传统加密体系，该研究提出的信息论安全方法正获得新的应用价值。目前某中心研究团队正将MPC技术应用于提升系统安全与隐私保护能力，相关成果为后量子密码学标准制定提供了理论基础。

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