Postal voting is growing rapidly in the U.S., with 43% of voters casting ballots by mail in 2020, yet until recently there has been little research about extending the protections of end-to-end verifiable (E2E-V) election schemes to vote-by-mail contexts. The first - and to date, only - framework to focus on this setting is STROBE, which has important usability limitations. In this work, we present two approaches, RemoteVote and SAFE Vote, that allow mail-in voters to benefit from E2E-V without changing the voter experience for those who choose not to participate in verification. To evaluate these systems and compare them with STROBE, we consider an expansive set of properties, including novel attributes of usability and verifiability, several of which have applicability beyond vote-by-mail contexts. We hope that our work will help catalyze further progress towards universal applicability of E2E-V for real-world elections.


翻译:在美国,43%的选民在2020年通过邮件投票,邮政投票迅速增长,2020年有43%的选民通过邮件投票,然而,直到最近为止,对于扩大对端对端可核查(E2E-V)选举计划的保护范围,将逐个邮件投票的情况扩大到保护问题的研究很少。关于这一背景,第一个――迄今为止,唯一关注这个问题的框架是STROBE, 它具有重要的可用性限制。在这项工作中,我们提出了两种方法,即远程投票和安全投票,允许邮递选民从E2E-V中受益,同时不改变选择不参加核查的人的选民经验。为了评估这些系统并与STROBE进行比较,我们考虑扩大一套财产,包括新的可用性和可核查性特征,其中若干特性的适用性超越了逐个投票的背景。我们希望我们的工作将有助于进一步推动E2E-V在现实世界选举中的普遍适用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
58+阅读 · 2021年1月17日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年10月11日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月16日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月3日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
58+阅读 · 2021年1月17日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
学术会议 | 知识图谱顶会 ISWC 征稿:Poster/Demo
开放知识图谱
5+阅读 · 2019年4月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年10月11日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员