<div dir="ltr"><br clear="all"><div><span style="font-size:12.8px">Hello,</span><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"></div><div style="font-size:12.8px">I would like to introduce our project "Crux", which enables the computation of privacy preserving statistics on sensitive data.<br>The project was developed at University College London (UCL) by me, in close collaboration with George Danezis.<br><br>"Crux" was designed with Tor hidden services in mind (in accordance with <a href="https://research.torproject.org/techreports/hidden-service-stats-2015-04-28.pdf" target="_blank">this</a> Tor Tech Report), but it can be applied on various kinds of data (given an appropriate parser).<br><br></div><div style="font-size:12.8px">It supports three statistics (i.e. mean, median, variance) and its threat model is compatible Tor's (see technical document below).<br>Currently, we don't have a parser specific for the data collected by the Tor relays, but we plan to keep adding functionality.<br><br>The source code can be found here: <a href="https://github.com/mavroudisv/Crux" target="_blank">https://github.com/mavroudisv/Crux</a><br></div><div style="font-size:12.8px">The theoretical background, threat model, security argument and technical details can be found here: <a href="http://mavroudisv.eu/files/thesis.pdf" target="_blank">link</a><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Ideas, comments, feedback much appreciated!<br></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Vasilis<br></div><div style="font-size:12.8px"><br>-- <br></div><div style="font-size:12.8px"><div dir="ltr">Vasilios Mavroudis</div></div></div>
</div>