Cryptographic techniques have the potential to enable distrusting parties to collaborate in fundamentally new ways, but their practical implementation poses numerous challenges. An important class of such cryptographic techniques is known as secure multi-party computation (MPC). In an effort to provide an ecosystem for building secure MPC applications using higher degrees of automation, we present the HACCLE (High Assurance Compositional Cryptography: Languages and Environments) toolchain. The HACCLE toolchain contains an embedded domain-specific language (Harpoon) for software developers without cryptographic expertise to write MPC-based programs. Harpoon programs are compiled into acyclic circuits represented in HACCLE's Intermediate Representation (HIR) that serves as an abstraction for implementing a computation using different cryptographic protocols such as secret sharing, homomorphic encryption, or garbled circuits. Implementations of different cryptographic protocols serve as different backends of our toolchain. The extensible design of HIR allows cryptographic experts to plug in new primitives and protocols to realize computations.We have implemented HACCLE, and used it to program interesting algorithms and applications (e.g., secure auction, matrix-vector multiplication, and merge sort). We show that the performance is improved by using our optimization strategies and heuristics.

中文翻译：

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HACCLE：构建安全多方计算的生态系统

密码技术有可能使不信任的各方以全新的方式进行协作，但它们的实际实施带来了许多挑战。此类加密技术的一个重要类别称为安全多方计算 (MPC)。为了提供使用更高自动化程度构建安全 MPC 应用程序的生态系统，我们提出了 HACCLE（高保证组合密码学：语言和环境）工具链。HACCLE 工具链包含嵌入式领域特定语言 (Harpoon)，供没有密码专业知识的软件开发人员编写基于 MPC 的程序。Harpoon 程序被编译成 HACCLE' 中表示的非循环电路 ■ 中间表示(HIR)，用作使用不同密码协议（例如秘密共享、同态加密或乱码电路）实现计算的抽象。不同加密协议的实现充当我们工具链的不同后端。HIR 的可扩展设计允许密码专家插入新的原语和协议来实现计算。我们已经实现了 HACCLE，并用它来编写有趣的算法和应用程序（例如，安全拍卖、矩阵向量乘法和归并排序）。我们表明通过使用我们的优化策略和启发式方法可以提高性能。不同加密协议的实现充当我们工具链的不同后端。HIR 的可扩展设计允许密码专家插入新的原语和协议来实现计算。我们已经实现了 HACCLE，并用它来编写有趣的算法和应用程序（例如，安全拍卖、矩阵向量乘法和归并排序）。我们表明通过使用我们的优化策略和启发式方法可以提高性能。不同加密协议的实现充当我们工具链的不同后端。HIR 的可扩展设计允许密码专家插入新的原语和协议来实现计算。我们已经实现了 HACCLE，并用它来编写有趣的算法和应用程序（例如，安全拍卖、矩阵向量乘法和归并排序）。我们表明通过使用我们的优化策略和启发式方法可以提高性能。