관심사와 전문 지식

Sarkar 박사는 높은 수준의 보장을 제공하는 프라이버시 보호 솔루션을 만드는 것을 주요 목표로 하고 있으며, 이는 형식적인 보안 모델과 다양한 암호화 기법을 통해 증명될 수 있습니다. 이러한 기법에는 Secure Computation(안전한 계산)과 영지식 증명(Zero-Knowledge)이 포함될 수 있습니다.

Supra에서 그는 주로 Verifiable Randomness Services(검증 가능한 무작위성 서비스), Threshold Cryptosystems(임계 암호 시스템), Zero-Knowledge의 블록체인 공간 내 최신 원시 기술을 개선하는 연구를 하고 있습니다.

최근에는 클라이언트 데이터를 분석하는 과정에서 프라이버시를 보호하는 통계 분석을 적용하는 응용 암호학의 잠재력에 큰 관심을 가지고 있습니다.

코멘트

보안 계산(Secure Computation)은 상호 신뢰하지 않는 당사자들이 자신의 비공식적인 입력에 대한 공동 기능을 계산할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 이를 통해 입력의 비밀을 손상시키지 않으면서도 다양한 응용 프로그램을 가능하게 합니다. 예를 들어, 개인 정보 보호 기계 학습, 병원 간의 비공식 데이터 공유, 광고 효과의 비공식 측정 등이 있습니다.

하지만 일반적인 보안 계산은 통신 및 계산 측면에서 비용이 많이 듭니다. 그의 연구는 실제로 더 빠른 다양한 실제 사용 사례에 맞춘 맞춤형 보안 계산 프로토콜을 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

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