Fast Networks for High-Performance Distributed Trust
Yicheng Liu, Rafail Ostrovsky, Scott Shenker, Sam Kumar
组织越来越需要通过在组合数据集上执行计算来协作,同时保持数据相互隐藏。 某些类型的协作,如协作数据分析和人工智能,需要超出当前分布式信任加密技术的性能水平。 这是因为组织在不同的信任域中运行软件,这可能需要它们通过WAN或公共互联网进行通信。 在本文中,我们探讨了如何使用快速数据中心类型的LAN运行此类应用程序。 我们表明,通过仔细重新设计LAN的分布式信任框架,我们可以比使用LAN实现更高的性能。 然后,我们开发分布式但近亲信任(DBPT)的部署模型,允许各方使用LAN,同时保持物理和逻辑上的差异。 这些发展使安全的协作数据分析和人工智能更加实用,并为开发高性能分布式信任的系统和密码理论设定了新的研究方向。
Organizations increasingly need to collaborate by performing a computation on their combined dataset, while keeping their data hidden from each other. Certain kinds of collaboration, such as collaborative data analytics and AI, require a level of performance beyond what current cryptographic techniques for distributed trust can provide. This is because the organizations run software in different trust domains, which can require them to communicate over WANs or the public Internet. In this paper,...