15、电子投票安全架构(SAVE)与模块化投票架构解析

SAVE与AMVA电子投票架构解析

电子投票安全架构(SAVE)与模块化投票架构解析

1. 电子投票安全架构(SAVE)概述

SAVE 架构在电子投票领域具有重要意义,其核心组件聚合器主要负责对选票信息进行解密、验证、存储和计数操作。在处理过程中,聚合器需确保对选票上的注册信息和见证签名进行有效验证,并将数据准确存入相应的存储库。多个聚合器的设置使得实时“重新计票”成为可能,同时为数据提供了冗余备份,确保整个流程的准确性和可靠性。

2. N - 版本编程的原理与应用

N - 版本编程是 SAVE 架构的关键特性之一,其核心原则是通过模块间的相互验证实现冗余。在选票处理的各个阶段,运行多个不同的程序可以显著提高系统的可靠性。例如,两个在不同服务器上运行的模块,若它们由不同的编译器编译、不同的链接器链接、不同的加载器加载,且运行在不同的操作系统上,并使用不同的通信栈,那么它们所包含的错误和易受攻击的点将各不相同。这种多样性使得即使其中一个模块受到攻击或出现故障,也不会影响其他模块的正常运行,从而保证最终投票结果的准确性。

N - 版本编程在许多关键应用中都有广泛应用,如飞机和军事设备的重要系统,从传感器到软件和硬件的各个层面都采用了该技术。在核武器的操作中,甚至人员也遵循 N - 版本原则,即“两人规则”。

然而,N - 版本编程在代码层面的安全性也存在一定局限性。尽管它可以避免模块间的常见缺陷,但底层硬件和操作系统的共性问题仍可能影响所有模块的安全性。因此,将不同模块部署在不同的硬件上,并使用小型实时操作系统(而非像 Windows 这样的大型复杂系统)是非常必要的。

为确保新措施的有效性,系统在投入使用前需要进行充分测试。通过强制每个模块遵循指定的抽象

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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