# 9/20 ppt 內容

### ChatGPT 可以順利提取關鍵字

((上面程式碼是把AB的對話丟給GPT 並請他擷取關鍵字,
Output 是結果))

### 語音辨識
#### 簡短demo影片
- 使用 google 的 api
- 缺點:
- 只要咬字不清楚，他就會辨識的不準確
- 沒有標點符號...
(( 這邊直接給老師看 demo 影片，我有傳到dc))
(( 如果只是拍影片 demo 應該沒問題 ))
(( 比較擔心現場 demo 會出問題 ))

#### 模擬對話結果
- 下面是模擬電話搞，由嘉羽和菁蕙唸
- 上面是語音辨識的結果
(( 下面(b.txt)是嘉羽和菁蕙照著念的文稿，上面(output.csv)是語音辨識的結果 ))

#### 使用模擬出來的對話讓 gpt 辨識
- gpt沒有標點符號也可以好好辨識，很讚
((幸好gpt很聰明，沒有標點符號也ok))

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# 9/12 實作組 ppt 內容

## 改用 PBC的原因
1. 由於 pypbc 常常出現執行時錯誤(Error: Segmentation fault), 原因不明
2. 兩明文 Hash 後的值不相等

Equality Test 原理

- $Test({C_1},{C_2})$
- $C1 = ({U_1},{V_1},{W_1})$
- $C2 = ({U_2},{V_2},{W_2})$
- $e({U_1},{V_2}) = e({U_2},{V_1})$
-> $e({U_1},{V_2})$ = $e({g^{r_1}},{m_2^{r_2}})$ = $e(g,m_2)^{r_1r_2}$
-> $e({U_2},{V_1})$ = $e({g^{r_2}},{m_1^{r_1}})$ = $e(g,m_1)^{r_1r_2}$

正常來說，當 m1 和 m2 內容相同時，經過 Test演算法運算 m1 和 m2 要相等才對!!
但是 Python 跑出來的結果, 會根據**中間的操作**影響是否相等

- 不相等:

- 相等:

#學姊幫我用紅框把element_m 和 element_m1 那2行框出

不知道為什麼執行順序會影響 element_m 的值

基於以上兩個理由, 決定改用 PBC 寫

## PBC 執行結果
* 當2詞不一樣

* 當2詞一樣

## 模擬資料庫

* 當2詞不一樣

* 當2詞一樣

## 完整程式碼

#include <pbc/pbc.h>
#include <sys/time.h>
#include <string.h>

char param[1024] = "type a\n"
"q 8780710799663312522437781984754049815806883199414208211028653399266475630880222957078625179422662221423155858769582317459277713367317481324925129998224791\n"
"h 12016012264891146079388821366740534204802954401251311822919615131047207289359704531102844802183906537786776\n"
"r 730750818665451621361119245571504901405976559617\n"
"exp2 159\n"
"exp1 107\n"
"sign1 1\n"
"sign0 1";
int main(int argc, char **argv)
{	
    //宣告各個參數的型態，預設為 0
    pairing_t pairing;
    element_t g;
    element_t h,h2;
    element_t r,r2;
    element_t U, U2, V, V2;
    element_t rst, rst2;

    // 計算 param 的大小
    size_t count = strlen(param);     

    //將 param 的資料放入 pairing 中， 大小為 count       
    pairing_init_set_buf(pairing,param,count);
    
    //告訴電腦哪些 參數 屬於哪個 pairing
    element_init_G1(g, pairing);

    element_init_G1(h, pairing);
    element_init_G1(h2, pairing);
    element_init_Zr(r, pairing);
    element_init_Zr(r2, pairing);

    element_init_G1(U, pairing);
    element_init_G1(U2, pairing);
	
    element_init_G1(V, pairing);
    element_init_G1(V2, pairing);

    element_init_GT(rst, pairing);
    element_init_GT(rst2, pairing);

    element_random(g);
    element_random(r);
    element_random(r2);
   

    //模擬資料庫
    char data[5][1024] = {"銀行","信用卡","免費","高額獎金","優惠"};
    char data2[1024] = "";

    printf("輸入要和資料庫比對的詞:");
    scanf("%s",data2);

    element_from_hash(h2, data2, strlen(data2));
    int flg = 0;
    //逐詞比對 相等性測試
    for(int i=0;i<5;i++){
        element_from_hash(h, data[i], strlen(data[i]));
        
        // equality test 
        element_pow_zn(U, g, r);    
        element_pow_zn(U2, g, r2);

        element_pow_zn(V, h, r);     
        element_pow_zn(V2, h2, r2);

        pairing_apply(rst,U,V2,pairing);
        pairing_apply(rst2,U2,V,pairing);

        if(element_cmp(rst,rst2) == 0) {
            flg = 1;
            break;
        }
    }
    printf("比對結果:  ");
    if(flg) printf("可能是詐騙\n");
    else printf("應該不是詐騙\n");
    
    return 0;
}