本文提出 Dumbo-MPC，一种在完全异步网络模型下实现最优容错的高效安全多方计算（MPC）协议。安全多方计算允许多个互不信任的参与方在不泄露各自私密输入的前提下联合计算任意函数，是隐私保护计算的核心技术之一。实际网络中，异步模型能更好地反映节点延迟不确定、消息可能重排序的现实情况，但异步环境下的安全共识与计算协议设计难度更高。现有异步 MPC 协议在效率或容错性上存在妥协：部分协议只能容忍少于 1/4 的恶意参与方，或需要较高的通信轮次与复杂度。Dumbo-MPC 基于异步可验证秘密共享（AVSS）和异步共识技术，通过创新的轮次压缩与批量验证机制，在最优容错（容忍最多 1/3 恶意参与方，即 t < n/3）的同时，显著降低了通信开销和延迟。协议核心思想包括利用多值异步拜占庭协定（MVBA）高效达成输出的不可否认性，并采用流水线方式并行处理多个任务。理论分析证明 Dumbo-MPC 在异步模型下达到最优的弹性与渐近最优的通信复杂度。实验结果表明，在 100 个节点的广域网环境中，Dumbo-MPC 的吞吐量比现有最优异步 MPC 协议高 3-5 倍，且延迟更低。该工作为异步 MPC 的实际部署提供了可行方案，尤其适用于区块链、去中心化金融（DeFi）等对延迟和抵抗网络攻击有高要求的分布式应用场景。