该论文提出了一种名为FABLE的批量评估协议，用于在两方安全计算（2PC）场景下高效处理机密查找表（Lookup Tables, LUTs）。在传统的安全多方计算中，查找表操作是常见原语，但直接使用不经意传输或混淆电路进行逐条查询会导致高昂的通信和计算开销。FABLE通过设计一种新的批量不经意传输扩展协议，将多个查询打包处理，利用预计算和对称密钥操作显著降低开销。核心创新包括：1) 提出了一种基于向量空间秘密共享的批量查询转换方法，将多个查询合并为一个矩阵操作；2) 引入了一种高效的预计算阶段，使得在线阶段仅需少量通信。实验结果表明，与现有最佳方案相比，FABLE在带宽和延迟上实现了数量级的提升，特别是在查询数量较大时优势明显。该工作适用于数据库隐私查询、机器学习推理、安全搜索等需要大量查找表操作的场景。对于安全从业者来说，该研究为构建高性能安全计算系统提供了新思路，但不涉及具体攻击或防御，因此列为研究类。

本文提出FLUTE协议，用于安全多方计算（MPC）中快速且安全的查找表（LUT）评估。传统的布尔电路在安全计算中存在较大的在线阶段开销，而查找表可以替代传统门电路（如AND、XOR），生成更紧凑的电路，并显著提升在线性能。已有工作利用LUT实现了安全浮点计算和隐私保护机器学习推理，但存在设置阶段开销大或在线性能不足的问题。FLUTE在两方设定下，通过创新的协议设计，在保持与最佳先前LUT协议相当的整体性能的同时，在线阶段性能提升达两个数量级。核心方法包括优化预处理阶段和在线阶段的通信轮次与计算量。作者还提供了基于Rust语言的开源实现，以及ABY2.0和silent OT布尔安全两方计算协议的实现。实验结果表明，FLUTE在在线阶段的延迟和通信量上均显著优于现有方案，为安全计算的实际应用提供了更高效的LUT评估工具。