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麻省理工学院研究称区块链电子投票不是解决美国总统大选问题的方法

2020-11-16 wanbizu AI 来源:区块链网络

上周充斥着美国总统大选,特朗普的团队声称选举被操纵。 有鉴于此,未来区块链和加密领域的各种专家已经提出了强有力的支持,以支持在投票和选举中使用创新技术。 但是,麻省理工学院(MIT)的最新研究主张反对基于区块链的电子投票系统。

根据麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究,区块链不像金融领域那样为投票流程提供解决方案。 尽管研究已经认识到使用区块链的优点,包括更快,更有效的投票流程,但技术也增加了被黑客入侵的可能性。

该报告的资深作者之一罗恩·里维斯特(Ron Rivest)在随附的帖子中写道:

“尽管当前的选举系统远非完美,但区块链将大大增加无法检测的,全国范围内选举失败的风险。 投票人数的任何增加都会以失去有意义的保证为代价的,那就是要确保选票已经被计入票数。”

尽管如此,对区块链的投票仍然引发了有关接收投票的系统的容忍度,网络安全问题以及选民匿名的问题。

需要一个值得信赖的投票生态系统

基于区块链的电子投票最重要的问题之一是系统底层的网络安全问题。 与互联网投票不同,基于区块链的投票黑客和网络安全问题既可扩展,也无法检测。

尽管在基于区块链的系统上进行黑客攻击的成本可能很高,但全国范围的选举可以提供足够好的动机来完成黑客攻击。 常见的网络安全问题之一是“零日漏洞”,这是每个人都可以知道的系统中的安全漏洞,但尚未有可用的补丁程序。

报告进一步指出,如果利用这种攻击,许多选票可能会受到损害,从而导致“民主制失败”。

里夫斯特说:“就选举而言,没有任何保证或诉诸于民主失败。” “在妥协的选举之后,没有任何办法’使选民再次变得完整’。”

考虑到投票过程中涉及的许多供应商和设备,黑客也可能无法检测到。 该报告称,安全漏洞可能来自参与选举的任何第三方-“投票软件供应商,硬件供应商,制造商或为这些组织维护或提供代码的任何第三方。” –难以发现缺陷。

此外,基于区块链的电子投票引发的其他假设性问题(例如系统错误和实施难题)使系统无法使用。

基于区块链的投票的论点是否有效?

该研究进一步提出了一些基于区块链的投票的论点,以及为什么它们不成立。 基于区块链的投票的一些论点包括使用公钥/私钥作为投票,使用许可的区块链来设置投票参数以及引入零知识证明以确保选民的隐私。

使用公钥/私钥进行投票?

根据该报告,亲区块链投票主张将区块链上产生的硬币用作投票。 在这里,投票机构为注册选民提供公钥/私钥组合,从而将公钥发送给该机构-确保每个选民有一个投票权。 它进一步读到,

“然后,选民登记册为每个公钥花费一枚硬币。 为了投票,每个用户都将硬币花在他们选择的候选人身上。

一段时间后,每个人都可以查看区块链,汇总每个候选人的硬币,然后选择硬币最多的硬币作为获胜者。”

但是,这引发了隐私问题,因为所有投票数都直接发布在了区块链上。 如果有人将您与您的公钥相关联,那么他们可以跟进并检查您为谁投票,从而杀死了无记名投票的概念。

此外,验证交易(投下票)的矿工可能会通过分叉区块链并报告虚假结果而发生冲突并利用投票。 不好的演员也可能会增加公共区块链的费用,使某些人无法及时投票。

但是,最大的问题是选民保护和管理其私钥。 如之前的加密交易所示,用户可能会丢失其密钥,这可能会将其锁定在投票过程之外。

隐私是相对的

零知识证明(ZKP)是一种可以增加用户隐私的加密系统,也已被提倡作为维护无记名投票概念的解决方案。 但是,报告指出,这些系统仍然容易受到系统错误的影响,更重要的是,“选民的强制购买”。

ZKP是为希望秘密传输机密信息但不能阻止用户自愿泄露信息的用户而构建的。 在电子投票中,选民可以出售他们的选票,也可以被迫放弃其ZKP,从而干扰了选举。

许可的区块链可以工作吗?

最后,报告还提到了使用许可的区块链作为密钥管理漏洞的弊端。 许可的区块链允许中央机构负责谁可以投票,资格需要投票以及参与者可以在区块链上采取的行动。

这就引发了集中式攻击的问题,因为获得许可的区块链可能会有更少数量的服务器接收和计算票数。

区块链的使用不能解决选举欺诈或安全问题面临的主要问题。 此外,使用区块链技术可能会增加投票系统中已经存在的漏洞。

麻省理工学院研究报告称区块链电子投票不是美国总统选举问题的解决方案,最初发表在BitcoinExchangeGuide上。

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原文链接:https://bitcoinexchangeguide.com/mit-research-says-blockchain-e-voting-is-not-the-solution-to-us-presidential-election-issues/

原文作者:Lujan Odera

编译者/作者:wanbizu AI

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