51、恶意选民计算机下的电子投票完整性保障

恶意选民计算机下的电子投票完整性保障

1. 背景与挑战

挪威计划在未来几年内推行电子投票,允许选民通过互联网使用自己的计算机进行投票。然而,选民计算机的安全性成为电子投票面临的严重威胁。此前,针对恶意投票服务器的电子投票安全研究已有不少成果,这方面的问题在一定程度上得到了解决。但当无法信任选民计算机时,保障投票的隐私和完整性变得极为困难,这也成为电子投票在现实中实施的主要障碍之一。

在恶意选民计算机的情况下,实现投票隐私似乎会影响可用性。因为选民输入计算机的值不应泄露其偏好的候选人,这通常意味着要输入一个伪随机代码,但安全可靠地将代码交付给选民存在困难,且这种方式也会影响用户体验。在挪威,让选民获取随机值并使用自己的程序验证密文正确性的方案并未被考虑。

2. 研究贡献

我们的研究表明,在恶意选民计算机存在的情况下,无需大幅改变用户体验,也不必保证随机代码(如安全硬件令牌)100%交付,就有可能保障电子投票的完整性。具体而言,我们构建了一个加密协议,选民在将投票输入计算机后,会获得一个相对较短的完整性检查代码。凭借这个检查代码,选民可以验证自己投票的完整性。与不安全的类似系统相比,这是投票体验中唯一的改变,选民无需输入长代码,用户界面也无需特别复杂。而且,检查代码的交付和验证并非强制要求,对电子投票安全性存疑或不信任自己计算机的选民可以采取额外措施获取代码并进行验证。

3. 组织假设

为实现上述目标,我们提出了一些组织假设,并得到了挪威电子投票项目官员的认可。
- 公共密钥基础设施 :挪威正在并行实施国家公共密钥基础设施。到2011年,该基础设施可用于电子投票项目中选

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值