An Efficient Blockchain-Based Self-Tallying Voting Protocol with Full-Anonymity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As an electronic form of traditional voting, electronic voting is becoming more and more popular in today’s information society. Most of the existing electronic voting protocols need a trusted center to calculate the voting result, but the requirement of a trusted center is often unrealistic and prone to single point of failure. In this regard, the decentralized electronic voting protocols based on blockchain have been proposed. Unfortunately, most existing blockchain-based voting protocols fail to ensure anonymity, legitimacy, and correctness of counting. Besides, they do not satisfy robustness, i.e., the voting result cannot be counted in the event of voter abstention. To address the above challenges, we propose a novel blockchain-based self-tallying voting protocol, where the group signature and zero-knowledge proof are utilized in a way that the voter can securely distribute anonymous and unlinkable electronic ballots, thereby guaranteeing complete anonymity and legitimacy. Meanwhile, a novel signcryption algorithm is designed by combining distributed ElGamal encryption and Paillier encryption algorithms, which enhances the computational efficiency of voting results while supporting robustness. The security proof shows that our protocol ensures the confidentiality of ballots, complete anonymity, legitimacy, fairness, dispute-freeness and resistance against multi-voting. In addition, our protocol satisfies robustness, i.e., voting result can be correctly calculated and verified even if some voters abstain from voting. Finally, extensive experiments show that our protocol greatly reduces the computational cost and communication overhead, and is more practical than existing self-tallying voting protocols.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».