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一个利用同态加密算法进行隐私保护的电子投票系统的设计.zip

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简介：
本项目旨在设计并实现基于同态加密技术的安全电子投票系统，有效保障用户隐私及数据安全，同时确保选举过程的公平性与透明度。 【项目资源】： 提供前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。其中包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java, Python, web, C#, EDA, proteus和RTOS等领域的代码。 【项目质量】： 所有上传的源码都经过了严格的测试，确保可以直接运行并正常工作后才发布。 【适用人群】： 适合初学者及希望深入学习各种技术领域的人士。这些资源可用于毕业设计、课程作业、大作业以及工程实习等场景。 【附加价值】： 每个项目都有很高的参考和借鉴意义，可以作为修改或复制的基础。具备一定基础的研究者可以在现有代码上进行扩展以实现更多功能。 【沟通交流】： 如果在使用过程中遇到任何问题，请随时与博主联系，博主将及时提供帮助和支持。我们鼓励大家下载并利用这些资源，并欢迎大家分享经验，共同进步。

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  • 一个利用同态加密算法进行隐私保护的电子投票系统的设计.zip
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    本项目旨在设计并实现基于同态加密技术的安全电子投票系统，有效保障用户隐私及数据安全，同时确保选举过程的公平性与透明度。 【项目资源】： 提供前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术项目的源码。其中包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java, Python, web, C#, EDA, proteus和RTOS等领域的代码。 【项目质量】： 所有上传的源码都经过了严格的测试，确保可以直接运行并正常工作后才发布。 【适用人群】： 适合初学者及希望深入学习各种技术领域的人士。这些资源可用于毕业设计、课程作业、大作业以及工程实习等场景。 【附加价值】： 每个项目都有很高的参考和借鉴意义，可以作为修改或复制的基础。具备一定基础的研究者可以在现有代码上进行扩展以实现更多功能。 【沟通交流】： 如果在使用过程中遇到任何问题，请随时与博主联系，博主将及时提供帮助和支持。我们鼓励大家下载并利用这些资源，并欢迎大家分享经验，共同进步。
     
  • 基于Paillier算法的同态加密电子匿名投票机制
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    本研究提出了一种基于Paillier算法的同态加密技术，构建了一个安全、高效的电子匿名投票系统，确保了选民隐私和投票结果的公正性。 使用了Paillier算法的同态加密技术来实现一个数字匿名投票系统。这是一个演示版本，但已经实现了所有与加密流程相关的功能。如果需要数据库支持，请联系我获取数据表。对于对密码学感兴趣的伙伴们，欢迎互相交流。
     
  • Opacus：用不同方法进行隐私保护的PyTorch模型训练
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    Opacus是一款基于PyTorch的库，致力于在机器学习模型训练过程中实现差分隐私和扰动技术，有效保障数据隐私。 Opacus是一个库，用于使用PyTorch训练具有不同隐私保护的模型。它支持在客户端上进行最少代码更改的培训，并对训练性能的影响很小。此外，该工具允许用户在线跟踪任何时刻所使用的隐私预算。 此版本主要面向两类受众：对于机器学习从业者来说，这是一个介绍如何用最小的代码改动来实现差异性隐私模型的好方法；而对于差异隐私科学家而言，则是一个易于尝试和修改的平台，使他们能够专注于更重要的研究工作。 安装Opacus的方式是使用pip命令。例如，可以运行`pip install opacus`以获取最新版本。需要注意的是，这将引入最新的依赖项，并且这些依赖在Cuda 10.2上进行了优化。如果您的环境使用了较旧的Cuda版本（比如Google Colab仍在使用的Cuda 10.1），那么上述安装方式可能不适用。 在这种情况下，在Colab环境中首先需要运行以下命令来设置正确的库： ``` pip install torchcsprng==0.1.3+cu101 ``` 之后，您可以按照常规方法使用`pip install opacus`进行Opacus的安装。
     
  • 利用加密云计算保障隐私安全的模型
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    本研究提出一种基于加密技术的云计算隐私保护模型，旨在确保数据在云端存储与处理过程中的安全性及用户隐私。 在当今社会里，云计算无疑是信息技术领域中最重要、最具创新性的突破之一，它为大规模数据存储及处理提供了坚实的基础。然而，在大数据时代背景下，任何拥有数据的人都最关心的是如何确保其信息的安全与隐私保护问题，尤其是在将敏感资料外包给不可信的云服务器时更是如此。为了防止任何形式的信息泄露或丢失，通常的做法是对重要的和机密的数据进行加密后再上传至云端存储空间中，但这样做可能会遇到挑战：即无法有效地对经过加密处理后的数据执行关键字查询匹配操作。 目前，在这一研究领域内所开展的工作主要集中在单一关键词的搜索上，并且缺乏有效的排序机制。为了克服这些局限性并改进云计算服务的表现力与安全性，我们在此提出了一种名为“安全模型用于通过加密实现云存储隐私保护”(SPEC)的新架构设计思路。该方案旨在优化查询准确度、数据私密性和安全性的同时，还关注于关键参数如密钥生成、占用空间大小以及陷阱门技术的应用等方面，并且特别强调了索引构建和更新流程的改进措施，以支持基于访问频率的文件检索功能。
     
  • 利用同态加密技术保障深度学习中的隐私安全
    优质
    本文探讨了在深度学习过程中应用同态加密技术来保护数据隐私的方法与挑战，致力于为隐私计算提供新的解决方案。 利用同态加密技术在深度学习中保护用户的隐私。
     
  • Java实现的同态加密匿名电子投票系统演示版本
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    本项目为基于Java开发的同态加密技术在匿名电子投票系统的应用演示版，致力于保障用户隐私及数据安全。 Java基于同态加密的匿名电子投票选举系统介绍了一种利用同态加密技术实现匿名投票的方法，并通过一个示范系统展示了模拟投票、计票及公示三个独立环节的具体操作流程。该系统的运作方式是：投票者使用公钥对选票进行加密，然后将密文提交给负责汇总统计的计票方；而拥有私钥用于解密总结果的是公示方。由于同态加密的特点，计票方可以在不解码单个选票的情况下直接处理这些加密后的数据，并完成总计数的任务。最后，只有当公示方向系统提供正确的私钥时才能揭示总的投票情况，确保了整个过程的匿名性和公正性。
     
  • Privacy2.0：个人隐私保护
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    Privacy2.0：个人隐私保护探讨了在数字化时代背景下，个人数据安全与隐私权的重要性，提出了一系列创新性的解决方案和未来趋势展望。 Privacy2.0相比1.0版本增加了密码复制、账号复制功能，并新增了三围预测以及两个身材记录选项，在购买衣物时可以直接调用你的三围数据。此外还附带了加密解密软件，最重要的是它提供了导入导出数据的功能，这样在更新软件时可以避免丢失重要信息。另外，Privacy2.0的一大亮点是权限管理功能：对于不想轻易让他人知晓的账号，用户可以在普通权限下登录系统；而需要查看受限制资料时，则可以通过高级权限进行访问。
     
  • 利用同态加密进行统计数据处理
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    本研究探讨了采用同态加密技术在保护数据隐私的同时，有效执行统计分析的方法和应用案例。通过这种方法，可以实现对加密数据直接计算，无需解密，大大增强了数据分析的安全性和灵活性。 数据挖掘与统计技术在为人们带来便利的同时也对用户隐私构成了一定威胁。为了应对这一问题，在个人隐私泄漏方面，我们利用Paillier算法和RSA算法设计了一个全同态加密方案，并基于此提出一种新的数据统计方法。该方法能够在仅处理密文的情况下完成数据统计工作，从而保护用户的个人信息安全。最后，我们将这种方法应用于医疗数据分析并进行了模拟实验验证，结果显示可以使用全同态加密技术对数据的密文进行有效的统计分析操作。
     
  • 基于同态加密技术的多候选人电子投票系统方案
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    本方案提出了一种基于同态加密技术的多候选人电子投票系统，确保匿名性和不可篡改性，保障了选举过程的安全和公正。 电子投票因其便捷性而越来越受到人们的欢迎。然而，在电子投票过程中出现的安全问题引起了广泛的关注。如何确保电子投票的匿名性和公开可验证性成为亟待解决的问题。针对现有电子投票方案中存在的各种问题，本段落提出了一种基于数字签名算法和全同态加密技术的多候选人电子投票方案。 该方案采用椭圆曲线数字签名算法来处理身份认证；利用全同态加密技术对选票进行加密，并实现对已加密选票的同态计算。为了能够高效地批量处理选票，本方案采用了SIMD（单指令流多数据流）技术打包选票。此外，针对在计数过程中出现的编解码问题，设计了一种专门用于全同态环境下的计票器。 最后，在分析电子投票应具备的安全特性基础上对该方案进行了安全性评估，结果表明该方法是安全且可行的。