29、预投票方案的威胁分析

预投票方案的威胁分析

1. 引言

投票系统是民主社会的基石,其目标通常包括准确性、选票保密性、可验证性和抗胁迫性等。为了提高选举过程的可访问性和效率,民主国家尝试了各种自动化投票系统,但这些尝试面临诸多问题,主要源于对计算机软硬件的依赖。

近年来,密码学投票系统的提出旨在解决这些问题,如Chaum、Neff方案和预投票(Prêt à Voter)方案,它们试图通过密码学特性和高度透明的投票记录与计票阶段来保证选票的保密性和准确性,而不依赖底层技术系统。

分析核心协议的安全性固然重要,但考虑其与周围系统(如计算机软硬件、选民和投票官员)的交互也至关重要。此外,各方之间的勾结会使攻击更难被检测和解决。

2. Chaum和Neff投票方案

Chaum和Neff方案以及预投票方案都提供选民可验证性。投票后,选民会得到一张实体收据,编码了其投票值,确保了保密性。选民可以稍后检查他们的选票收据是否正确发布到Web公告板(WBB)。计票通过强大的匿名化混合进行解密和匿名化。

  • 投票过程
    1. 选民在投票亭与机器交互,选择会被传达给机器并编码在收据中。选民有机会验证投票是否正确编码,通过“切割 - 选择”协议实现,设备对投票进行两次或更多次加密,选民选择保留其中一个。
    2. 剩余的加密信息被打开、验证并丢弃。设备保留所选收据的数字副本,投票期结束后发布到WBB。选民保留加密选票收据的硬拷贝,可在WBB上检查收据是否正确记录。
    3. 收据在一系列匿名化混合中进行洗牌和解密,以确保加密选票收据与最终解密的投票值之间没有
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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