53、恶意选民计算机场景下的电子投票完整性与可验证性研究

恶意选民计算机场景下的电子投票完整性与可验证性研究

1. 电子投票计算与安全分析

1.1 投票收集者计算量分析

投票收集者的计算主要包括加密和幂运算。以 (CC + 1 = 63) 个候选人为例(此时 (\lambda = 5)),其计算主要由 (2\lambda + 3 + 2(CC + 1) = 139) 次加密和 (2\lambda + 2 + CC + 1 = 75) 次幂运算主导,部分运算可预计算。投票收集者计算的大部分工作用于计算POT协议部分,这似乎不可避免,因为大多数已知的不经意传输协议(除 [11] 外)都需要线性计算。而NIZK知识证明虽然描述看似复杂,但比POT协议更高效。

1.2 离散对数计算问题及解决方案

若 (Rv[cnd]) 较长(如 (\geq20) 位),使用Pollard的 (\rho) 算法计算离散对数的时间复杂度至少为 (2^{10}) 步。解决方案是使用 (Codev[cnd] = Kdf(g^{Rv[cnd]})) 作为校验码,这些值也会通过预通道发送。此步骤由客户端计算机偶尔执行,并非瓶颈,还可防止DDoS攻击。计票者获得 (g^{cnd}) 的密文,由于 (cnd) 较小,可通过查表计算离散对数。

1.3 完整性协议的安全性

1.3.1 针对不同角色的安全性分析
  • 选民计算机 :对恶意选民的PC无隐私保证,但选民可通过适当检查验证PC是否投错票或未投票。若验证失败,选民可参与后续纸质投票覆盖电子投票结果。
  • 投票收集者 :仅看到加
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!
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