基于直接选票选择与统计选票清单的次线性风险限制审计

风险限制审计(RLA)是选举后的审计程序，严格保证不正确的选举结果未被检测到的概率不超过指定的最大值。除了随时获取物理选票外，已知的 RLA 还需要对每个选票批次的规模进行独立于软件的核算，称为选票清单。尽管典型的选举程序会自动提供批次规模的粗略估计，但即使是微小的误差（与受审计竞选的票数差距相当）也会使传统的 RLA 完全失效(Lindeman et al., EVT 2012)。因此，建立足够准确的清单通常需要处理每一张选票，这可能是进行 RLA 的主要成本。我们提出了两种新的风险限制技术：1) 一种统计机制，用于确保不受信任的计票系统报告的批次规模实际上是准确的清单；这有效地以次线性的工作量从粗略清单引导生成准确清单。2) 我们提出了一类新的 RLA，称为直接选票选择。该方法反转了传统的比较过程，将均匀选取的选票与其投票记录进行比较，需要一种新的标识符重复统计检验，但能有效支持没有顺序标识符的选举。这些技术降低了多次选举中 RLA 的复杂性。我们的两个主要发现如下：1) 通过适度增加审计中抽样的选票数量，可以大幅减少创建清单的时间。在 3% 的票数差距和大规模人群下，各方法的总体审计时间减少了至少一个数量级。2) 对于较小的票数差距，直接选票选择优于 SOTA 投票法。在康涅狄格州（人口排名第 29 位）1% 的票数差距下，它在选票样本复杂性上比 Minerva (Security 2022) 降低了 55%。