We consider an asynchronous network of $n$ parties connected to each other via secure channels, up to $t$ of which are byzantine. We study common coin tossing, a task where the parties try to agree on an unpredictable random value, with some chance of failure due to the byzantine parties' influence. Coin tossing is a well-known and often-studied task due to its use in byzantine agreement. In this work, we present a committee-based method to transform strong (rarely failing) binary common coins into weaker ones that asymptotically require less communication. For any $k > 2$ and $\varepsilon > 0$, we can transform a strong binary coin that costs $\widetilde{O}(n^k)$ bits of communication into a weak binary coin that costs $\widetilde{O}(\varepsilon^{-2k}n^{3 - 2/k})$ bits. This latter coin tolerates $\varepsilon n$ fewer byzantine parties than the strong coin it is based on, and it fails with an arbitrarily small constant probability. With our method, we obtain a secure-channel-based perfectly secure coin for $t \leq (\frac{1}{4} - \varepsilon)n$ faults that costs $\widetilde{O}(n^{2.5})$ bits, as well as a coin based on cryptographic hashing for $t \leq (\frac{1}{3} - \varepsilon)n$ faults that costs $\widetilde{O}(n^{7/3}κ)$ bits. These are to our knowledge the first PKI-free asynchronous common coins that cost $o(n^3)$ bits of communication but still succeed with at least constant probability against $t = Θ(n)$ adaptive byzantine faults.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【PKDD 2021】PaGNN:基于交互结构学习的链路预测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
贝叶斯神经网络(系列)第一篇
AI研习社
14+阅读 · 2019年3月1日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
ISI新研究:胶囊生成对抗网络
论智
18+阅读 · 2018年3月7日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
Arxiv
0+阅读 · 6月17日
VIP会员
最新内容
《无人地面战车(UGV)的崛起》报告
专知会员服务
5+阅读 · 7月16日
美陆军任务式指挥人工智能解决方案
专知会员服务
9+阅读 · 7月16日
相关VIP内容
【PKDD 2021】PaGNN:基于交互结构学习的链路预测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
贝叶斯神经网络(系列)第一篇
AI研习社
14+阅读 · 2019年3月1日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
ISI新研究:胶囊生成对抗网络
论智
18+阅读 · 2018年3月7日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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