We investigate the round complexity of maliciously-secure two-party quantum computation (2PQC) with setup, and obtain the following results: - A three-message protocol (two-message if only one party receives output) in the common random string (CRS) model assuming classical two-message oblivious transfer (OT) with post-quantum malicious security. This round complexity is optimal for the sequential communication setting. Under the additional assumption of reusable malicious designated-verifier non-interactive zero-knowledge (MDV-NIZK) arguments for NP, our techniques give an MDV-NIZK for QMA. Each of the assumptions mentioned above is known from the quantum hardness of learning with errors (QLWE). - A protocol with two simultaneous rounds of communication, in a quantum preprocessing model, assuming sub-exponential QLWE. In fact, we construct a three-round protocol in the CRS model with only two rounds of online communication, which implies the above result. Along the way, we develop a new delayed simulation technique that we call "simulation via teleportation," which may be useful in other settings. In addition, we perform a preliminary investigation into barriers and possible approaches for two-round 2PQC in the CRS model, including an impossibility result for a natural class of simulators, and a proof-of-concept construction from a strong form of quantum virtual black-box (VBB) obfuscation. Prior to our work, maliciously-secure 2PQC required round complexity linear in the size of the quantum circuit.


翻译:我们用设置来调查恶意保密的双方量子计算(2PQC)的全方位复杂性,并获得以下结果: - 通用随机字符串模式的三条消息协议(如果只有一方收到输出,则两条消息),假设典型的两条消息隐含的转移(OT),带有分子后恶性恶意安全。这一回合的复杂性对于顺序通信环境来说是最佳的。根据为NP提供的可重复使用的恶意指定非互动性零知识(MDV-NIZK)参数的额外假设,我们的技术为QMA提供了MDV-NIZK。上述每个假设都是从错误学习的量性硬度(QLWE)中知道的。 - 在量级预处理模型中,假定子爆炸后QWE。 事实上,我们在 CRS模型中建立一个三轮协议协议,只有两轮在线通信(MDV-NIZK),这意味着以上结果。我们开发了一个新的延迟模拟模拟技术,我们称之为“透性Q,通过初始测试进行一种直方标准,可能是一种自然结果。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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