52、恶意选民计算机场景下的电子投票完整性保障

恶意选民计算机场景下的电子投票完整性保障

在电子投票系统中,确保投票的完整性和安全性至关重要,尤其是在选民计算机可能存在恶意行为的情况下。本文将介绍一系列用于保障电子投票完整性的密码学工具和协议。

1. 非交互式零知识证明基础

基于任意的 Σ - 协议,利用 Fiat - Shamir 启发式方法,可以在随机预言机模型中构建非交互式零知识(NIZK)知识证明。给定 $(x, y) \in R$ 和随机预言机 $H$,对应的 NIZK 知识证明 $\pi$ 由 $(i, c, r)$ 组成,其中 $i \leftarrow P1(x, y)$,$c \leftarrow H(param, x, i)$,$r \leftarrow P2(x, y, c)$,$param$ 是公共参数集。

常见的 NIZK 知识证明表示法如 $PK(R(…))$ 用于关系 $R$,证明者需证明对希腊字母表示的变量的知识,其他变量为证明者和验证者已知。例如,$PK(y = Encpk(\mu; \rho) \land \mu \in {0, 1})$ 表示证明者知道布尔值 $\mu$ 和 $\rho$ 使得 $y = Encpk(\mu; \rho)$ 的 NIZK 知识证明。

2. 特定的 NIZK 知识证明
  • 明文相等性证明 :设 $PKC = (Genpkc, Enc, Dec)$ 为 Elgamal 密码系统,固定 $G$、$g$ 以及两个密钥对 $(sk1, pk1) \in Genpkc(1^k)$ 和 $(sk2, pk2) \in Genpkc(1^k)$,$H$ 为随机预言机。明文相等性的 N
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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