隐私计算论文合集「多方安全计算系列」第一期
当前,隐私计算领域正处于快速发展的阶段,涌现出了许多前沿的SOTA算法和备受关注的顶会论文。为了方便社区小伙伴学习最新算法、了解隐私计算行业最新进展和应用,隐语开源社区在GitHub创建了Paper推荐项目awesome-PETs(PETs即Privacy-Enhancing Technologies ,隐私增强技术),精选业内优秀论文,按技术类型进行整理分类,旨在为隐私计算领域的学习研究者提供一个高质量的学习交流社区。
awesome-pets包含:安全多方计算(MPC)、零知识证明(ZKP)、联邦学习(FL)、差分隐私(DP)、可信执行环境(TEE)、隐私求交(PSI)、机器学习系统的攻击和防御、多媒体隐私与安全等系列主题论文!欢迎收藏项目。
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本期带来安全多方计算 (MPC)系列论文推荐,更多系列主题Paper将持续更新!
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例:Quieter OT Extension from Small-Field Silent VOLE in the Minicrypt Model,_Lawrence Roy,_Crypto 2022, eprint, Roy22,https://eprint.iacr.org/2022/192
活动礼品:
“禁止焦虑系列”马克杯 X 5份**
蚂蚁庄园小鸡公仔 X 5份
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