关键词： 军民融合   智能采购   区块链   物联网  

摘要： 随着军民融合深入推进，传统采购体系面临效率低、协同难、信任弱等突出问题。区块链与物联网技术的深度融合，为采购模式提供了可信、实时、智能的全新解法。本文探讨了“区块链+物联网”在军民融合智能采购中的核心价值与关键路径，提出以智能合约驱动自动执行、链上数据实现动态感知、多方协同提升系统韧性，为采购体系数字化转型提供实践参考

关键词： 区块链   智能合约   预言机   合作博弈   数据要素交易自动核验  

摘要： 随着互联网、大数据和云计算技术的快速发展,区块链技术作为实现信息数据资产流通和隐私保护的新技术,在多种数据要素交易领域具有广泛的应用前景,如跨国数据交易、去中心化数据交易市场等。在整个数据要素交易过程中,数据采集与交易核验是核心步骤。当前数据要素交易中的数据采集方法主要包括直接交易模式、数据代理撮合等,这类方法采集效率高、交易透明,但难以打破数据孤岛,采集信息不一致,并且隐私保护能力较弱,节点容易出现单点故障。另外,数据要素交易核验过程存在诸多不足之处,包括数据真实性和完整性难以保障、成本高、核验困难,并且在交易过程中用户的隐私无法得到保护,这些都显著增加了数据资产交易的复杂性与风险。本文基于区块链智能合约技术,对以上关键问题展开研究,给出了技术路线和实现方案,主要工作如下: (1)提出了一种基于Shapley值算法的数据多方安全采集模型。首先,通过区块链预言机获取链下数据,并使用SMPC(Secure Multi-Party Computation,多方安全计算)对采集数据进行合理性验证,解决数据采集过程可能会出现的数据孤岛问题;其次,为防止节点出现单点故障的风险,计算节点随机选择节点,通过双密钥加密算法分发公私钥;最后,计算节点计算数据的最大贡献值,通过IPFS星际文件系统存储数据,缓解链上存储压力。实验结果表明,本文采集模型有效降低了采集错误数据的可能性,提高了数据采集效率,符合当前多方数据安全采集应用场景需求。 (2)提出了一种基于智能合约的数据要素自动核验方法。首先根据核验模型提取规则,映射为智能合约后部署在区块链系统,实现数据交易全流程自动核验,解决数据交易核验效率低的问题;随后提出了一种基于ZKP(Zero-Knowledge Proof,零知识证明)的敏感数据保护方案,链下进行计算零知识证明,链上进行验证,保护用户交易数据隐私。最后,通过智能合约的自动化执行,完成数据要素交易过程中数据的合法性和完整性验证,确保数据在整个交易过程中的合法性、完整性、准确性和不可篡改。经过分析,本文核验方法的效率和吞吐量在合理范围内,核验成本消耗低于其他方法,能够满足数据要素交易场景下交易核验效率需求,具有较强实用性。

关键词： 医疗物联网   身份认证   数据共享   区块链   联邦学习  

摘要： 医疗物联网(Internet of Medical Things,IoMT)中医疗设备产生的数据量不断增加,这为通过医疗机构的数据共享来提高医疗服务质量创造了新机遇。然而,医疗数据共享的安全性和隐私保护是该领域面临的重要挑战。一方面,数据泄露事件频发,削弱了患者对数据共享的信任;另一方面,医疗机构间的数据孤岛现象阻碍了信息流通与跨机构数据共享。针对这些问题,本研究聚焦于IoMT中数据安全共享中的隐私保护机制,并将区块链和联邦学习技术应用在该领域。主要创新如下: (1)为保障患者医疗数据在不安全信道中通信的安全性,本研究提出了一种区块链赋能的隐私保护云辅助认证方案。该方案采用模糊提取器技术生成秘密字符串,确保实体认证过程的安全性并保持轻量级特性。通过代理重加密技术,使用户能够在云服务器匿名状态下解密共享中间密文,并保障患者医疗数据隐私。此外,方案利用区块链智能合约记录数据共享交易,防止双方否认参与数据共享。实验结果表明,该方案在轻量级、隐私保护和能耗方面优于现有类似认证方案。 (2)本研究针对跨机构合作需求,提出了一种基于区块链和联邦学习的数据安全共享方案。该方案通过结合分层联邦学习网络结构与区块链技术,优先保障隐私保护和可验证的梯度聚合,确保本地梯度的隐私安全。提出基于贡献值的加权聚合策略,依据参与者贡献分配权重,减少低质量本地模型对全局模型性能的影响。此外,设计基于贡献证明的共识机制,动态指定节点负责全局模型聚合与记录,有效降低区块链部署成本。实验结果表明,该方案在有效性和安全性方面表现优异,显著提升了全局模型准确度。 (3)本研究提出了一种面向IoMT的协同隐私保护与数据共享解决方案。该方案结合云辅助认证、联邦学习技术和区块链,既保障了医疗数据在不安全信道中的保密性,又实现了跨机构的安全数据共享与高效模型训练。通过区块链的不可篡改性和智能合约机制,确保数据共享的透明性和可追溯性。利用轻量级认证技术和贡献度加权聚合策略,优化了系统能耗与模型性能。该研究在提升隐私保护水平的同时,增强了跨机构合作的可行性和全局模型的精度,为IoMT环境下数据共享与协同应用提供了有效的隐私保护。

关键词： 区块链   共识算法   宕机容错   分布式存储  

摘要： 区块链技术作为一种分布式账本系统,具备去中心化、防篡改和高透明度等优势,在金融、供应链和物联网等领域得到广泛应用。然而,随着区块链网络的扩展,系统在共识效率和存储管理方面面临诸多挑战。共识算法是区块链系统的核心,直接影响网络性能和稳定性。在复杂网络环境下,宕机节点和通信延迟常导致共识过程受阻,降低系统效率。同时,区块链存储压力随着数据增长显著增加。系统中不同类型的节点因存储资源分配不均衡导致收益失衡,将影响系统公平性与长期稳定发展。 因此,本文围绕区块链共识机制优化与节点存储改进,提出了针对宕机节点的改进共识算法和动态存储管理模型。论文的主要研究如下: (1)研究了基于snowball共识算法的改进共识算法SQsnow。snowball共识算法在处理宕机节点方面存在不足,容易导致共识过程受阻,降低系统推进速度,从而影响共识效率和完成时间。本文分析了系统中两类主要的宕机情况,提出了改进共识算法SQsnow以提升共识过程的容错性和效率。 (2)研究了区块链系统节点在存储分配上的不均衡问题。区块链系统中,节点之间在存储资源和收益存在显著差距,影响系统的公平性和长期稳定性。本文提出了一种多节点动态存储模型,通过分散存储全节点数据,动态平衡不同节点的存储负载,使其单位存储资源收益率保持一致。 (3)研究了基于SQsnow共识算法和多节点动态存储的区块链交易系统。本文基于SQsnow共识算法和多节点动态存储模型,实现了一套容错性强且公平的区块链系统。用户通过web界面监控共识和数据存储过程,实现数据的验证与共享。

关键词： 装配式建筑供应链   区块链技术   信息共享   演化博弈   收益分配  

摘要： 近年来,随着国家持续深化建筑业供给侧结构性改革,在政策引导和市场需求双轮驱动下,装配式建筑产业实现跨越式发展,其供应链管理的重要性日益凸显。2023年2月住房和城乡建设部等部门联合发布《"十四五"建筑业发展规划》,强调要加快建筑工业化转型升级,推动建筑业高质量发展。尽管装配式建筑在施工效率、生态环保等方面具有明显优势,但其建设过程中,存在多方参与主体协同复杂、部品构件类型多元、信息传递机制不健全等问题,导致工程质量问题贯穿项目全寿命周期,阻碍了装配式建筑的健康发展。因此,探索装配式建筑供应链信息共享新模式,优化供应链信息集成与共享机制,对促进装配式建筑产业高质量发展具有重要战略意义。 区块链技术作为新型分布式数据存储与共享的技术创新,为装配式建筑供应链信息共享管理提供了新方案。据此,本文基于区块链与供应链融合的理论视角,系统研究探讨装配式建筑供应链信息共享问题。 本文首先系统评述了国内外有关区块链技术、装配式建筑供应链管理以及建筑供应链信息共享的研究现状,构建研究框架并全面阐释相关概念及理论基础; 其次,深入分析现有装配式建筑供应链管理模式的系统性制约因素,结合区块链技术在去中心化、去信任化、可追溯性和安全可靠性等方面的技术优势,构建了基于区块链的装配式建筑供应链信息共享模型,详细阐述该信息共享区块链的系统架构及其运行机制; 进而基于演化博弈理论,构建了传统装配式建筑供应链信息共享博弈模型,通过研究揭示了传统供应链因信息不对称导致的次优均衡状态。在此基础上,采用定性分析方法探讨了区块链技术对供应链信息共享博弈机制的优化重构。运用Matlab进行数值仿真定量对比分析,为优化供应链信息共享机制提供了量化依据; 最后,为增强供应链成员参与信息共享的积极性,选用Raiffa法构建信息共享收益分配模型,基于供应链收益分配基本原则,利用云重心理论引入三维修正因子对初始分配方案进行优化,通过算例验证该收益分配模型的合理性与有效性。 本文将区块链技术引入装配式建筑供应链信息共享领域,为推动装配式建筑供应链现代化管理提供了新思路,拓展了区块链技术在建筑产业中的应用边界。

关键词： 区块链   软件定义网络   对等网络   区块传输   邻居节点选择  

摘要： 区块链技术的发展受到其系统性能的制约,而区块链点对点(Peer-to-Peer,P2P)网络作为系统信息传递的核心,其可扩展性直接影响系统性能。不同于传统P2P网络仅关注数据传输效率,区块链网络还需保障全网数据一致,这对其逻辑拓扑和广播策略提出更高要求。但当前区块链网络扩展性研究普遍缺乏对底层物理网络状态的有效感知,导致逻辑拓扑结构与广播机制无法充分适应物理网络的动态变化,限制了区块链网络的扩展能力。其原因在于传统TCP/IP架构采用分散控制和静态配置,难以实时感知物理网络状态变化以协同优化。因此,亟需一种具备全局感知与灵活控制的新型区块链网络架构,以实现逻辑拓扑与广播机制的跨层协同优化,有效适应物理网络的动态变化。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)凭借其控制与转发分离、集中式管理与网络可编程能力,为上述跨层优化提供支撑。因此,本文首次将SDN引入区块链网络优化,开展跨层协同技术研究,为提升区块链网络的扩展性提供理论与实践支持。本文主要工作如下: (1)针对目前区块链可扩展技术未能有效结合底层物理网络状态,提出基于SDN的区块链网络融合架构BlockSDN。该架构采用多控制器协同机制构建分布式控制平面,形成逻辑上的集中式全局视图,实现对节点网络状态的感知。在传统SDN基础上引入图引擎组件,结合节点地理位置与网络状态对大规模网络进行聚簇与层次划分,以缩短区块传播路径。同时提出中微观协调的邻居节点选择算法,中观层面由控制器基于全局视角周期性地为各节点推荐最优邻居节点集合,微观层面则由节点根据实时网络状态自主选择邻居节点,实现全局指导与局部自适应的协同优化。利用簇内分层结构与簇间连接特性,构建层次化广播算法,以降低传播延迟与冗余开销。同时进行理论分析,证明了本文所提出的广播算法整体性能介于高效但脆弱的树形广播与鲁棒但冗余的Gossip广播之间。 (2)针对当前区块链仿真工具难以同时模拟区块传播过程与网络状态动态演化的问题,开发了一个基于SDN的区块链网络融合仿真工具。该仿真工具采用多层架构,用于BlockSDN和对比算法Mercury、Gossip的模块化实现。仿真实验结果表明,BlockSDN显著提升区块同步速度,与Mercury和Gossip算法相比,BlockSDN将区块广播时间分别降低了55%和65%,证明所提出的架构具有良好的可扩展性与实用性。

关键词： 区块链技术  

ISBN: (纸本)9787547872789

摘要： Blockchain

关键词： 区块链安全   攻击行为检测   共识机制   比特币   机器学习   以太坊  

摘要： 随着区块链技术的快速发展,其去中心化、不可篡改和可追溯等特性使得它在金融、供应链管理和物联网等领域得到了广泛应用。然而,区块链生态系统的开放性和匿名性也为攻击者提供了可乘之机,导致欺诈交易、恶意套利、跨链洗钱等安全问题频发,严重威胁区块链网络的稳定性和用户资产安全。 据BTI(区块链威胁情报系统)实时监控数据,按加密货币的种类统计来看,以比特币和以太币为交易货币的交易网络中,被攻击的地址(节点)最多。但现有的检测方法在应对复杂的交易模式和时序特征等方面仍存在检测精度不足、模型泛化能力有限、实时性较差等问题。鉴于此,本研究以比特币和以太坊两大主流区块链平台为研究对象,结合两者不同的共识机制的特点,分别提出了两种不同场景下的用户攻击行为检测模型,实现对复杂交易模式和异常行为的精准识别。本文主要研究工作如下: (1)针对比特币交易场景的用户攻击行为检测,本文联合图卷积神经网络和随机森林,构建了RF＿GCN检测模型。通过利用图卷积神经网络算法学习比特币交易网络的结构信息,获取节点的嵌入特征信息,捕捉交易网络的局部与全局拓扑特征(如共谋交易、隐蔽路径),结合随机森林的集成分类优势,实现高维非线性数据的鲁棒处理。实验结果表明,该模型在比特币交易检测任务重表现优异,精确率达到0.989,召回率达到0.975,F1值达到0.969。 (2)针对以太坊交易场景的用户攻击行为检测,本文联合卷积神经网络和双向长短期记忆网络,构建了CNN＿Bi LSTM检测模型。通过利用卷积神经网络提取交易数据的局部特征,双向长短期记忆网络捕捉交易中用户行为的时间依赖关系,并引入注意力机制强化关键特征的权重分配。实验结果表明,该模型在以太坊交易检测任务中达到了很好的效果,在交易模式复杂、时间依赖性强的环境下展现了良好的检测性能,其中精确率达到了0.94,召回率达到了0.96,F1值达到了0.95,准确率达到了0.98。 研究结果表明,这两种检测模型不仅提升了区块链系统中用户攻击行为的检测能力,也为后续的智能风控、反欺诈机制等提供了新的技术支持。相比传统方法,这两种检测模型在准确率、召回率等指标上均取得了更优秀的表现,表明机器学习算法在区块链安全检测领域的应用潜力。