抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,プライベートな重ヒット問題を解くための新しいシステムであるPoplarを提案した。この問題において,多くのクライアントとデータ収集サーバの小さな集合がある。各クライアントは個人ビットストリングを保持する。サーバは,任意のクライアントのストリングに関する学習を学習することなく,すべてのポピュラーストリングの集合を回復することを望んだ。例えば,Webブラウザベンダーは,ユーザのホームページを学習することなく,ホームページが一般的であると見出すために,Poplarを使用できる。また,より単純な私的部分集合-ヒストグラム問題も考慮し,その中で,サーバは,クライアントにこの集合を明らかにすることなく,多くのクライアントが特定の集合で文字列をどのように保持するかを望む。ポプラは2つのデータ収集サーバを使用し,プロトコル実行において,各クライアントはサーバに単一メッセージだけを送る。ポプラは,サーバの1つによって任意の誤行動に対してクライアントプライバシーを保護し,著者らのアプローチは,公開鍵暗号(安全なチャネルを除く),あるいは汎用マルチパーティ計算を必要としない。その代りに,筆者らは,ツリーが単一非ゼロ経路を持つならば,指数的に大きなバイナリツリーのノード上のラベルを秘密に秘密を許す新しい暗号ツールである,増分分散点関数に依存する。この方法に沿って,分散点関数の応用において悪意のあるセキュリティを提供する新しい一般的ツールを開発した。【JST・京大機械翻訳】