Information-theoretic topological secure aggregation (TSA)\cite{zhang2026information_regular} enables distributed users to compute neighborhood sums over arbitrary networks without revealing individual inputs, while remaining communication-efficient. It has broad applications, including secure model aggregation in decentralized federated learning (FL). Existing TSA formulations rely on arbitrarily correlated keys generated by a trusted key server, which introduces a single point of failure. In this paper, we instead study TSA with \tit{pairwise} secret keys, where each user pair $(i,j)$ shares an independent key $S_{i,j}$. Such keys can be established through inter-user communication, eliminating the need for a key server and improving robustness. Focusing on a ring topology with $K$ users, we characterize the minimum per-user communication rate: \tit{to securely compute one bit of the desired input sum, each user must send at least $1$ bit to its neighbors when $K=3,4$, and at least $2$ bits for all $K\ge 5$}. The higher rate in larger networks arises because each user must simultaneously satisfy two independent key-alignment constraints from its two neighborhoods, which cannot be resolved within a single broadcast symbol under pairwise key independence. We propose a linear pairwise-masking scheme that achieves these rates and prove its optimality via tight entropic converse bounds that exploit the dependency structure of the keys. Notably, for all $K\ge 4$, only a subset of the $\binom{K}{2}$ pairwise keys -- specifically, those between users at ring distance $2$ -- is sufficient to achieve optimality, revealing a nontrivial role of topological sparsity in secure aggregation.


翻译:信息论拓扑安全聚合(TSA)\cite{zhang2026information_regular}使分布式用户能够在任意网络上计算邻域和,同时保护个人输入隐私并保持通信高效。该技术具有广泛的应用,包括去中心化联邦学习中的安全模型聚合。现有TSA方案依赖可信密钥服务器生成任意相关密钥,这引入了单点故障。本文研究基于\emph{配对}密钥的TSA,其中每对用户$(i,j)$共享独立密钥$S_{i,j}$。此类密钥可通过用户间通信建立,从而消除密钥服务器需求并提升鲁棒性。针对包含$K$个用户的环形拓扑,我们刻画了最小每用户通信速率:\emph{为安全计算一比特目标输入和,当$K=3,4$时每个用户需向邻居发送至少1比特,当$K\ge5$时需至少2比特}。大型网络中更高的速率源于每个用户需同时满足两个邻域独立的密钥对齐约束,这在配对密钥独立性条件下无法通过单个广播符号解决。我们提出线性配对掩码方案实现该速率,并通过利用密钥依赖结构的紧熵逆界证明其最优性。值得注意的是,当$K\ge4$时,仅需$\binom{K}{2}$对配对密钥的一个子集(具体为环形距离为2的用户间密钥)即可实现最优,揭示了拓扑稀疏性在安全聚合中的非平凡作用。

0
下载
关闭预览

相关内容

《可信密态计算白皮书》正式发布!48页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2022年9月29日
重磅!工信部《数据传输安全白皮书》发布,90页pdf
专知会员服务
87+阅读 · 2022年8月6日
专知会员服务
117+阅读 · 2021年1月8日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
Seq2seq强化,Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
深度学习应用于网络空间安全所面临的十大问题与机遇
计算机研究与发展
22+阅读 · 2018年6月7日
神经网络可解释性最新进展
专知
18+阅读 · 2018年3月10日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
网络安全态势感知浅析
计算机与网络安全
18+阅读 · 2017年10月13日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
《可信密态计算白皮书》正式发布!48页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2022年9月29日
重磅!工信部《数据传输安全白皮书》发布,90页pdf
专知会员服务
87+阅读 · 2022年8月6日
专知会员服务
117+阅读 · 2021年1月8日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员