Quantum Cryptography Beyond Quantum Key Distribution

Quantum cryptography is the art and science of exploiting quantum mechanical effects in order to perform cryptographic tasks. While the most well-known example of this discipline is quantum key distribution (QKD), there exist many other applications such as quantum money, randomness generation, secure two- and multi-party computation and delegated quantum computation. Quantum cryptography also studies the limitations and challenges resulting from quantum adversaries---including the impossibility of quantum bit commitment, the difficulty of quantum rewinding and the definition of quantum security models for classical primitives. In this review article, aimed primarily at cryptographers unfamiliar with the quantum world, we survey the area of theoretical quantum cryptography, with an emphasis on the constructions and limitations beyond the realm of QKD.Comment: 45 pages, over 245 reference

On Security Notions for Multi-Party Computation

Die meisten Sicherheitsbegriffe, die heutzutage benutzt werden, stammen aus den 1980ern. Doch durch ein seitdem besseres Verständnis der Theorie stellt sich die Frage, ob sie nicht weiterentwickelt werden können. Ein begrenzender Faktor sind hierbei sogenannte Unmöglichkeitsbeweise, die mathematisch beweisen, welche Sicherheitsgarantien nicht erfüllt werden können. Diese liefern einen begrenzenden Faktor, ihre Aussage sollte jedoch nicht übertrieben werden. Der Beweis ist nur in seinem eigenen Setting gültig und deckt nur genau den einen Sicherheitsbegriff ab. Historisch haben sich die etablierten Sicherheitsbegriffe jedoch zu etwas deutlich schwächerem entwickelt, wodurch eine Lücke zwischen dem entstanden ist, was praktisch benutzt wird, und dem, was bekanntermaßen unmöglich ist. In dieser Promotion zeigen wir einige dieser Lücken auf und untersuchen Sicherheitsbegriffe, die mit Sicherer Mehrparteienberechnung (MPC) zusammenhängen, und die zwischen den Etablierten und den Unmöglichen liegen. Abbildung von Geschäftsmodellen und Gesetzlichen Regelungen in MPC. Mit Sicherer Mehrparteienberechnung (MPC) können Parteien eine Funktion über privaten Eingaben auf sichere Weise so berechnen, dass nichts über die Eingaben der anderen Parteien bekannt wird außer die Ausgabe der Funktion. Heutzutage hat MPC nur einen vergleichsweise geringen Mehraufwand im Vergleich zur direkten Berechnung. Und obwohl Datensparsamkeit in der Praxis belohnt wird, wird MPC kaum benutzt. Wir glauben dass einer der Gründe dafür, dass MPC in Praxis kaum benutzt wird, darin liegt, dass es Geschäftsmodelle und gesetzliche Regelungen ignoriert die eine gewisse Leakage der Daten benötigen, während allgemeines MPC auf fast-perfekte Privatsphäre hinarbeitet. Wir präsentieren einen neuen Baustein, der es Geschäften---die durch einen zentralen Operator repräsentiert werden---ermöglicht, effizient die gewünschte Menge an Leakage abzubilden, die benötigt wird, um das Geschäft aufrechtzuerhalten oder um gesetzliche Vorgaben zu erfüllen, während Nutzer anonym und ohne durch mehrere Interaktionen hinweg verlinkt werden können Daten sammeln. Wir modellieren die Anforderungen im Universal Composability (UC) Framework. Dadurch wird garantiert, dass die Sicherheitsgarantien unabhängig davon halten, welche Protokolle parallel ausgeführt werden. Trotz dieser starken Sicherheitsgarantien ist das Protokoll dabei effizient genug, um auf moderner Hardware ausgeführt zu werden, selbst wenn der Nutzer die Daten auf Smartphones mit beschränkter Rechenleistung sammeln. (Fetzer, Keller, Maier, Raiber, Rupp, Schwerdt, PETS 2022) Eine Instantiierung stärkerer Commitments. Mit einem Bit Commitment Schema kann sich ein Sender gegenüber eines Empfängers auf ein Bit festlegen, ohne das dabei zu offenbaren (hiding), aber auf eine Art die es dem Sender nicht erlaubt, den Empfänger später davon zu überzeugen, dass das Commitment auf ein anderes Bit festgelegt wurde (binding). In der Quantenwelt sind Commitments stark genug, um MPC zu konstruieren, weswegen es einen Anreiz gibt, Commitments so sicher wie möglich zu machen; jedoch sagen Unmöglichkeitsbeweise aus, dass beide Sicherheitsbegriffe -- hiding und binding -- gleichzeitig nicht bedingungslos halten können. Als Konsequenz weichen moderne Bit Commitment Schemas eine Sicherheitseigenschaft auf, die dann nur noch computationally halten, also auf Grundlage komplexitätstheoretischer Annahmen. Wir stellen das erste Bit Commitment Protokoll im Quantum Random Oracle Modle (QROM) vor, das bedingungslose Sicherheit für den Empfänger (binding) und langfristige Sicherheit für den Sender (hiding) bietet und das dabei keine Zusatzhardware benötigt. Unser Resultat basiert auf einer neuen Annahme über die Schwierigkeit, Quantenzustände über einen langen Zeitraum zu speichern. Langfristige Sicherheit modelliert technischen Fortschritt des Angreifers, da Transkripte, die heutzutage nicht effizient gebrochen werden können, in Zukunft vielleicht einfach extrahierbar sind, sobald schnellere Maschinen verfügbar sind. Wir beweisen die Sicherheit des Commitment Protokolls im QROM unter oben genannter Annahme und zeigen, dass eine Instantiierung im Standardmodell zu einem neuen Angriff auf die langfristige Hiding-Eigenschaft zulässt. (Döttling, Koch, Maier, Mechler, Müller, Müller-Quade, Tiepelt, IN EINREICHUNG) Undetectable Multi-Party Computation. Covert MPC ist eine Erweiterung von MPC, die nicht nur die Eingaben versteckt, sondern das gesamte Vorhandensein der Berechnung. Teilnehmer lernen nur dann die Ausgabe, wenn alle anderen Parteien das Protokoll ausgeführt haben und die Ausgabe für alle Parteien vorteilhaft ist. Anderenfalls lernen die Teilnehmer nichts, nicht mal, welche anderen Parteien versucht haben, an der Berechnung teilzunehmen. Ein einzelner Nichtteilnehmer kann unabsichtlich die gesamte Berechnung abbrechen. Daher stellt sich die Frage: können $N$ Teilnehmer eine Berechnung ausführen, während $K > N$ Parteien anwesend sind, und bei der die Ausgabe nur von den Eingaben der $N$ Teilnehmer abhängt, während die Identität der anderen Teilnehmer unter den anwesenden Parteien versteckt wird? Dies sollte insbesondere dann gelten, wenn die restlichen Parteien nicht wissen, dass eine Berechnung im Gang ist. Wir verknüpfen diese Frage mit der theoretischen Machbarkeit von Anonymen Whistleblowing, bei dem eine einzelne Partei versucht, eine Nachricht preiszugeben, ohne dabei die eigene Identität zu offenbaren und ohne dass sich die anderen Parteien auf irgendeine besondere Art verhalten müssen. Leider zeigen wir dass keine Primitive sowohl Korrektheit und Anonymität mit überwältigender Wahrscheinlichkeit im asymptotischen Setting erreichen kann, selbst unter sehr starken Annahmen. Jedoch konstruieren wir eine heuristische Instantiierung im Fine-Grained setting mit überwältigender Korrektheit und jeder beliebigen Ziel-Anonymität. Unsere Ergebnisse liefern starke Grundlagen für die Untersuchung der Möglichkeit von Anonymen Nachrichtentransfer durch authentifizierte Kanäle, ein faszinierendes Ziel von dem wir glauben, dass es von grundlegendem Interesse ist. (Agrikola, Couteau, Maier, TCC 2022

Protecting privacy of users in brain-computer interface applications

Machine learning (ML) is revolutionizing research and industry. Many ML applications rely on the use of large amounts of personal data for training and inference. Among the most intimate exploited data sources is electroencephalogram (EEG) data, a kind of data that is so rich with information that application developers can easily gain knowledge beyond the professed scope from unprotected EEG signals, including passwords, ATM PINs, and other intimate data. The challenge we address is how to engage in meaningful ML with EEG data while protecting the privacy of users. Hence, we propose cryptographic protocols based on secure multiparty computation (SMC) to perform linear regression over EEG signals from many users in a fully privacy-preserving(PP) fashion, i.e., such that each individual's EEG signals are not revealed to anyone else. To illustrate the potential of our secure framework, we show how it allows estimating the drowsiness of drivers from their EEG signals as would be possible in the unencrypted case, and at a very reasonable computational cost. Our solution is the first application of commodity-based SMC to EEG data, as well as the largest documented experiment of secret sharing-based SMC in general, namely, with 15 players involved in all the computations

Actively Secure Two-Party Computation: Efficient Beaver Triple Generation

Töö kombineerib erinevaid ideid, et saavutada aktiivses mudelis turvalist kahe osapoolega ühisarvutust. Töö käigus defineerime Sharemindi raamistikku kaks uut turvaala. Kasutame aditiivset ühissalastust, sõnumiautentimisskeeme, aditiivselt homomorfset krüptosüsteemi ning nullteadmustõestusi. Protokollistikud jagame kahte osasse, vastavalt ettearvutamise ja töö faas. Ettearvutamise ajal valmistatakse ette juhuslikke väärtusi, mis võimaldavad töö faasis arvutusi kiirendada. Eelkõige keskendume korrutamise jaoks vajalike Beaveri kolmikute genereerimisele.This thesis combines currently popular ideas in actively secure multi-party computation to define two actively secure two-party protocol sets for Sharemind secure multi-party computation framework. This includes additive secret sharing, dividing work as online and precomputation phase, using Beaver triples for multiplication and using message authentication codes for integrity checks. Our protocols use additively homomorphic Paillier cryptosystem, especially in the precomputation phase. The thesis includes two different setups for secure two-party computation which are also implemented and compared to each other. In addition, we propose new ideas to use additively homomorphic cryptosystem to generate Beaver triples for any chosen modulus. The important aspects of Beaver triple generation are maximising the amount of useful bits we get from one generation and assuring that these triples are correct

Scalable and Robust Distributed Algorithms for Privacy-Preserving Applications

We live in an era when political and commercial entities are increasingly engaging in sophisticated cyber attacks to damage, disrupt, or censor information content and to conduct mass surveillance. By compiling various patterns from user data over time, untrusted parties could create an intimate picture of sensitive personal information such as political and religious beliefs, health status, and so forth. In this dissertation, we study scalable and robust distributed algorithms that guarantee user privacy when communicating with other parties to either solely exchange information or participate in multi-party computations. We consider scalability and robustness requirements in three privacy-preserving areas: secure multi-party computation (MPC), anonymous broadcast, and blocking-resistant Tor bridge distribution. We propose decentralized algorithms for MPC that, unlike most previous work, scale well with the number of parties and tolerate malicious faults from a large fraction of the parties. Our algorithms do not require any trusted party and are fully load-balanced. Anonymity is an essential tool for achieving privacy; it enables individuals to communicate with each other without being identified as the sender or the receiver of the information being exchanged. We show that our MPC algorithms can be effectively used to design a scalable anonymous broadcast protocol. We do this by developing a multi-party shuffling protocol that can efficiently anonymize a sequence of messages in the presence of many faulty nodes. Our final approach for preserving user privacy in cyberspace is to improve Tor; the most popular anonymity network in the Internet. A current challenge with Tor is that colluding corrupt users inside a censorship territory can completely block user\u27s access to Tor by obtaining information about a large fraction of Tor bridges; a type of relay nodes used as the Tor\u27s primary mechanism for blocking-resistance. We describe a randomized bridge distribution algorithm, where all honest users are guaranteed to connect to Tor in the presence of an adversary corrupting an unknown number of users. Our simulations suggest that, with minimal resource costs, our algorithm can guarantee Tor access for all honest users after a small (logarithmic) number of rounds

Applications of Secure Multiparty Computation

We generate and gather a lot of data about ourselves and others, some of it highly confidential. The collection, storage and use of this data is strictly regulated by laws, but restricting the use of data often limits the benefits which could be obtained from its analysis. Secure multi-party computation (SMC), a cryptographic technology, makes it possible to execute specific programs on confidential data while ensuring that no other sensitive information from the data is leaked. SMC has been the subject of academic study for more than 30 years, but first attempts to use it for actual computations in the early 2000s – although theoretically efficient – were initially not practicable. However, improvements in the situation have made possible the secure solving of even relatively large computational tasks. This book describes how many different computational tasks can be solved securely, yet efficiently. It describes how protocols can be combined to larger applications, and how the security-efficiency trade-offs of different components of an SMC application should be chosen. Many of the results described in this book were achieved as part of the project Usable and Efficient Secure Multi-party Computation (UaESMC), which was funded by the European Commission. The book will be of interest to all those whose work involves the secure analysis of confidential data

Theory and Practice of Cryptography and Network Security Protocols and Technologies

In an age of explosive worldwide growth of electronic data storage and communications, effective protection of information has become a critical requirement. When used in coordination with other tools for ensuring information security, cryptography in all of its applications, including data confidentiality, data integrity, and user authentication, is a most powerful tool for protecting information. This book presents a collection of research work in the field of cryptography. It discusses some of the critical challenges that are being faced by the current computing world and also describes some mechanisms to defend against these challenges. It is a valuable source of knowledge for researchers, engineers, graduate and doctoral students working in the field of cryptography. It will also be useful for faculty members of graduate schools and universities

Universally Composable and Statistically Secure Verifiable Secret Sharing Scheme Based on Pre-Distributed Data

This paper presents a non-interactive verifiable secret sharing scheme (VSS) tolerating a dishonest majority based on data pre-distributed by a trusted authority. As an application of this VSS scheme we present very efficient unconditionally secure multiparty protocols based on pre-distributed data which generalize two-party computations based on linear pre-distributed bit commitments. The main results of this paper are a non-interactive VSS where the amount of data which needs to be pre-distributed to each player depends on the number of tolerable cheaters only, a simplified multiplication protocol for shared values based on pre-distributed random products, and non-interactive zero knowledge proofs for arbitrary polynomial relations. The security of the schemes are proved using the UC framework