論文の概要: Secure and Scalable Blockchain Voting: A Comparative Framework and the Role of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05865v1
- Date: Thu, 07 Aug 2025 21:34:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.017122
- Title: Secure and Scalable Blockchain Voting: A Comparative Framework and the Role of Large Language Models
- Title（参考訳）: セキュアでスケーラブルなブロックチェーン投票 - 比較フレームワークと大規模言語モデルの役割
- Authors: Kiana Kiashemshaki, Elvis Nnaemeka Chukwuani, Mohammad Jalili Torkamani, Negin Mahmoudi,
- Abstract要約: 本稿では,ブロックチェーンベースのE-Votingアーキテクチャ,コンセンサス機構,暗号プロトコルを解析するための比較フレームワークを提案する。
本稿では,ハイブリッドコンセンサス,軽量暗号,分散ID管理などを含む最適化戦略を提案する。
私たちの発見は、国家規模のデプロイメントに適したセキュアでスケーラブルでインテリジェントなブロックチェーンベースのE-Votingシステムを設計するための基盤を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Blockchain technology offers a promising foundation for modernizing E-Voting systems by enhancing transparency, decentralization, and security. Yet, real-world adoption remains limited due to persistent challenges such as scalability constraints, high computational demands, and complex privacy requirements. This paper presents a comparative framework for analyzing blockchain-based E-Voting architectures, consensus mechanisms, and cryptographic protocols. We examine the limitations of prevalent models like Proof of Work, Proof of Stake, and Delegated Proof of Stake, and propose optimization strategies that include hybrid consensus, lightweight cryptography, and decentralized identity management. Additionally, we explore the novel role of Large Language Models (LLMs) in smart contract generation, anomaly detection, and user interaction. Our findings offer a foundation for designing secure, scalable, and intelligent blockchain-based E-Voting systems suitable for national-scale deployment. This work lays the groundwork for building an end-to-end blockchain E-Voting prototype enhanced by LLM-guided smart contract generation and validation, supported by a systematic framework and simulation-based analysis.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術は、透明性、分散化、セキュリティを強化することで、E-Votingシステムの近代化のための有望な基盤を提供する。
しかし、スケーラビリティの制約、高い計算要求、複雑なプライバシ要件といった永続的な課題のために、現実世界の採用は依然として限られている。
本稿では,ブロックチェーンベースのE-Votingアーキテクチャ,コンセンサス機構,暗号プロトコルを解析するための比較フレームワークを提案する。
本稿では,仕事の証明,テイクの証明,脱落の証明といった一般的なモデルの限界について検討し,ハイブリッドコンセンサス,軽量暗号,分散ID管理などを含む最適化戦略を提案する。
さらに,スマートコントラクト生成,異常検出,ユーザインタラクションにおいて,LLM(Large Language Models)が果たす役割についても検討する。
我々の発見は、国家規模のデプロイメントに適したセキュアでスケーラブルでインテリジェントなブロックチェーンベースのE-Votingシステムを設計するための基盤を提供する。
この研究は、LLM誘導のスマートコントラクト生成と検証によって強化されたエンドツーエンドのブロックチェーンE-Votingプロトタイプを構築するための基礎となるもので、体系的なフレームワークとシミュレーションベースの分析によってサポートされている。
関連論文リスト
- Blockchain-Enabled Federated Learning [19.592328203357877]
BCFLは、AIシステムにおける信頼、プライバシ、調整の課題に対処する。
この章は、BCFLシステムの包括的なアーキテクチャ分析を提供する。
ブロックチェーンを検証した集中型コーディネートから、完全に分散化されたピアツーピアネットワークに至るまで、設計パターンを解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-08T15:47:55Z) - Willchain: Decentralized, Privacy-Preserving, Self-Executing, Digital Wills [0.0]
本研究は、分散コンピューティングと暗号を統合した、デジタル不動産計画のための新しい分散プロトコルを提案する。
この研究の重要な貢献は、情報検証のための様々な形態のクレームをサポートするために、いくつかの現代的な暗号プリミティブの実装である。
これにより、資金の移動を必要とせずに、被相続人の希望に応じて、公平かつ安全なデジタル資産の分配が保証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-04T16:23:32Z) - Poster: FedBlockParadox -- A Framework for Simulating and Securing Decentralized Federated Learning [5.585625844344932]
FedBlockParadoxは、ブロックチェーンテクノロジ上に構築された分散型フェデレーション学習システムのモデリングと評価のためのモジュラーフレームワークである。
複数のコンセンサスプロトコル、バリデーションメソッド、アグリゲーション戦略、敵攻撃モデルをサポートする。
制御された実験を可能にすることで、FedBlockParadoxは、セキュアで分散化された学習ソリューションを開発する研究者に貴重なリソースを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-03T09:25:06Z) - Zero-Trust Foundation Models: A New Paradigm for Secure and Collaborative Artificial Intelligence for Internet of Things [61.43014629640404]
Zero-Trust Foundation Models (ZTFM)は、ゼロトラストセキュリティの原則をIoT(Internet of Things)システムの基盤モデル(FM)のライフサイクルに組み込む。
ZTFMは、分散、異質、潜在的に敵対的なIoT環境にわたって、セキュアでプライバシ保護のAIを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-26T06:44:31Z) - An Outlook on the Opportunities and Challenges of Multi-Agent AI Systems [40.53603737069306]
マルチエージェントAIシステム(MAS)は、内部生成モデルに基づいて対話、情報交換、意思決定を行う複数の自律エージェントで構成されている。
本稿では,MASを解析するための形式的枠組みについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-23T22:05:19Z) - A Fair and Lightweight Consensus Algorithm for IoT [0.0]
この研究は、IoTに適した公平で軽量なハイブリッドコンセンサスアルゴリズムを導入している。
提案手法は、セキュアで公正な合意プロセスを確保しつつ、ノードのリソース要求を最小限に抑える。
さらに、信頼を高め、最終性を確立するために、評判に基づくブロック投票機構が組み込まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-11T16:45:51Z) - CryptoFormalEval: Integrating LLMs and Formal Verification for Automated Cryptographic Protocol Vulnerability Detection [41.94295877935867]
我々は,新たな暗号プロトコルの脆弱性を自律的に識別する大規模言語モデルの能力を評価するためのベンチマークを導入する。
私たちは、新しい、欠陥のある通信プロトコルのデータセットを作成し、AIエージェントが発見した脆弱性を自動的に検証する方法を設計しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-20T14:16:55Z) - Reclaiming "Open AI" -- AI Model Serving Can Be Open Access, Yet Monetizable and Loyal [39.63122342758896]
AIの急速な台頭は、オープンウェイトディストリビューションと不透明なAPIベースのアプローチの間で機能する分割モデルとなっている。
このポジションペーパーでは、AIモデルサービスのためのオープンアクセス、マネタイザブル、ロヤル(OML)パラダイムを導入し、厳格に定式化し、推進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-01T18:46:03Z) - Efficient Zero-Knowledge Proofs for Set Membership in Blockchain-Based Sensor Networks: A Novel OR-Aggregation Approach [20.821562115822182]
本稿では,ゼロ知識集合メンバシップ証明のための新しいOR集約手法を提案する。
我々は、包括的な理論基盤、詳細なプロトコル仕様、厳密なセキュリティ分析を提供する。
その結果, 証明サイズ, 生成時間, 検証効率が有意に向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-11T18:16:34Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T07:08:26Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-28T10:46:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。