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Enregistrement W4401951780 · doi:10.1007/s41109-024-00650-2

Anonymous voting using distributed ledger-assisted secure multi-party computation

2024· article· en· W4401951780 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Network Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversität Passau
Mots-clésTransparency (behavior)VotingReferendumComputer scienceConfidentialityPollingComputer securityAnonymityImmutabilityElectronic votingLedgerProtocol (science)Internet privacyPolitical sciencePoliticsComputer networkBlockchainBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High voter turnout in elections and referendums is desirable to ensure a robust democracy. Secure electronic voting is a vision for the future of elections and referendums. Such a system can counteract factors hindering strong voter turnout such as the requirement of physical presence during limited hours at polling stations. However, this vision brings transparency and confidentiality requirements that render the design of such solutions challenging. Specifically, the counting implementation must support reproducibility, and the choice of individual voters must remain confidential. In this paper, we propose and evaluate a novel referendum protocol that ensures transparency, confidentiality, and integrity, in trustless networks. The protocol is built by combining secure multi-party computation and distributed ledger technology, e.g., a Blockchain. The persistence and immutability of the protocol communication allow verifiability of the referendum outcome by any participant. Voters therefore do not need to trust third parties. We provide a formal description and conduct a thorough security evaluation of our proposal.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle