5、见证投票系统:保障选举公平与隐私的创新方案

见证投票系统:保障选举公平与隐私的创新方案

1. 现有投票隐私保护方法的局限性

在投票系统中,隐私保护至关重要。目前存在几种常见的隐私保护方法,但它们都有各自的局限性。
- 法定人数方法 :该方法依赖于选举官员的独立判断,假设他们不会被胁迫、恐吓,没有冲突的信任承诺,不构成阴谋集团,并且有最低程度的诚实以抵制勾结。同时,还假设执行勾结阈值的控制系统不会被破坏。然而,这些假设通常不会向选民披露,也不太适合公开选举。此外,在法庭或行政命令要求披露所有密钥和秘密时,该方法无法保护选民隐私。
- 信息论隐私 :这种方法不依赖密码学来保护隐私,定义了一种即使拥有无限时间和资源也无法通过计算破解的隐私强度。但在以下情况下会失效:
- 各方提前共享密钥并使用一次性密码本,这种方式不切实际且容易受到勾结的影响(当密钥被泄露时)。
- 各方共享物理保护的通道,在通道被破坏时(且无检测)会失败。
- 各方通过秘密共享技术共享信息,并假设他们不会将信息汇总在一起,这在面对勾结时也会失败。同样,在法庭命令要求披露所有密钥和秘密时,信息论隐私也无法保护选民隐私。
- 故障安全隐私 :定义为即使软件和硬件都出现故障、所有人都勾结且有法庭命令要求披露所有选举数据,选民隐私也不会受到损害。目前的纸质选票投票系统可以提供故障安全的选民隐私,但选民可能会在纸质选票上留下指纹和 DNA,如果不加以防止(例如使用选择掩码),可能会被用于侵犯隐私。不过,进行此类分析的成本和资源在实践中起到了一定的威慑作用。

2. 投票系统的要求

为了确保投票系统

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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