37、证明 Scantegrity II 的抗胁迫性

证明 Scantegrity II 的抗胁迫性

在当今的选举环境中,投票协议的安全性和可靠性至关重要。其中,抗胁迫性,即抵抗买票和选民胁迫的能力,是衡量投票协议优劣的关键指标之一。Scantegrity II 作为一种在多次选举中得到应用的突出投票协议,其抗胁迫性值得深入研究。

1. 引言

目前,已有许多投票协议被提出,旨在实现可验证性、无收据性和抗胁迫性等特性。像 Chaum、Neff 和 Prˆet `a Voter 等人提出的纸质协议,就是早期尝试实现这些特性的代表。而 Scantegrity II 更是其中的佼佼者,已在多次选举中得到实际应用。

可验证性意味着选民能够检查选举结果的正确性,通常会给选民提供某种收据,并公布额外的数据。然而,这也可能为买票和选民胁迫打开了大门。因此,抗胁迫性同样是必不可少的。但令人遗憾的是,包括 Scantegrity II 在内的现代投票协议,几乎都没有经过严格的密码学分析。本文的主要目标就是为 Scantegrity II 这一实用且复杂的投票系统提供这样的分析。

本文的贡献在于证明了 Scantegrity II 具有最优的抗胁迫性,即与理想投票协议(仅揭示选举结果)具有相同的抗胁迫水平,但存在所谓的强制弃权攻击。我们假设胁迫者非常强大,能够看到所有选民的收据,因此可以迫使选民弃权。同时,我们的分析基于工作站诚实的假设,后续会证明这一假设对于系统的抗胁迫性是必要的。

本文的分析基于我们最近提出的严格密码学定义的抗胁迫性。与其他定义相比,我们的定义更简单直观,且具有广泛的适用性。我们认为其他密码学定义不适合分析 Scantegrity II。

2. 抗胁迫性

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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