关键词： 深度学习   区块链   漏洞检测   神经网络   智能合约   注意力机制  

摘要： 随着比特币的出现,其核心支撑技术区块链受到了业界专家的广泛关注,智能合约依托区块链去中心化和可信的执行环境,已广泛应用于金融、物联网、医疗、供应链等多个场景。智能合约通过代码实现,一旦部署到区块链上就无法修改,如果智能合约中存在漏洞并被恶意攻击者利用,可能会导致巨大的经济损失。因此,智能合约的安全性已成为当前研究的焦点。目前虽然有一些研究成果但仍存在不足之处:缺少合适的智能合约数据集;传统检测方法的漏洞模式需要由专家手动定义,效率和准确率较低;现有的基于深度学习的方法特征提取不够充分且可检测的漏洞类型较为单一。为解决上述问题,论文提出了基于神经网络的智能合约漏洞检测方案,具体研究内容如下。 (1)针对当前智能合约数据集规模和多样性不足的问题,本文从以太坊区块链上收集并构建了一个智能合约数据集。首先,从以太坊区块链浏览器上爬取大量的智能合约源代码,交易记录以及相关数据;其次,清洗爬取到的信息,去除无关信息确保数据的质量和准确性;最后,对每个合约进行漏洞类型的标注,成功构建了一个包含10117条智能合约记录的数据集,其中涵盖了四种主要漏洞类型,为后续的深度学习模型训练提供了高质量的基础数据。 (2)针对数据集不平衡导致智能合约漏洞检测率低以及漏洞检测单一问题,提出一种基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络并行的智能合约漏洞检测方案。首先,将智能合约的数据集进行预处理以及数据平衡处理;其次,使用卷积神经网络和双向长短期记忆网络提取特征,并引入注意力机制,关注合约中的漏洞特征,提高漏洞检测的准确性;最后,漏洞检测层根据模型的输出判断漏洞的类型。实验结果表明,该方法能够准确检测出4种漏洞,可以有效解决数据不平衡问题。 (3)针对当前基于序列的智能合约漏洞检测方法特征提取不充分的问题,提出了一种基于BERT和图注意力网络的智能合约漏洞检测方法。首先,将智能合约源代码编译解析成操作码,再根据操作码构建控制流图;其次,提取控制流图中的节点特征和节点之间结构特征,利用图注意力网络学习图的局部结构信息;然后,通过池化层聚合图的全局特征;最后,通过漏洞检测模块实现准确分类。实验结果表明,该方法与目前深度学习方法相比能够提取更丰富的特征,准确率有所提高。

关键词： 电子投票   智能合约   SM2   BLS   零知识证明  

摘要： 目前,随着区块链技术的快速发展,电子投票作为一种新型的投票方式,逐渐成为提升投票透明度与公正性的重要手段。区块链的不可篡改性和透明性等特点使得其在投票领域具有独特的优势。然而,在基于区块链的投票系统中,由于区块链的透明性等特性,投票内容和参与者信息可能会暴露,导致隐私泄露的风险加剧。因此,如何在保证投票透明和不可篡改的同时,有效保护选票信息与投票者身份的隐私,成为区块链电子投票方案设计的核心挑战之一。 为了解决以上问题,本文结合区块链技术、智能合约和密码学技术提出了两种隐私保护方案,旨在保障电子投票系统中选票信息的安全以及系统中投票者身份的匿名性。主要研究工作如下: (1)为了有效保护投票过程中的选票信息,提出了一种基于智能合约的区块链电子投票系统SM2聚合签密方案。该方案结合国密SM2技术和BLS聚合签名技术对选票内容进行签密,使得投票数据在传输中始终保持加密状态,以降低数据泄露的风险。在投票过程中通过智能合约来实现聚合、验证以及计票功能,以保障投票的安全性和不可篡改性。经过安全性分析,该方案在随机预言机模型下具有不可伪造性和机密性。经过性能分析,与同类方案相比,在计算耗时上具有一定的优势。最后基于智能合约对方案进行实现。 (2)为了保护投票者的身份隐私,提出了一种基于智能合约的区块链电子投票系统聚合零知识证明方案。该方案使用聚合零知识证明,使得投票者不暴露秘密信息的情况下,验证投票者的真实性与有效性;通过验证聚合证明的有效性来验证所有投票者的有效性,减少了传统电子投票系统中由于逐个验证每个投票者身份而带来的计算开销,提高了验证效率。为了提高安全性,结合祖冲之算法对秘密信息进行了定时更新。经过安全性分析,该方案在EU-CMA安全模型下是安全的。经过性能分析,与同类方案相比,该方案在通信消及计算消耗方面具有优势。最后同样基于智能合约对该方案进行实现。

关键词： 区块链技术   生鲜供应链   销售模式   竞争性供应商  

摘要： 近年来,平台经济与电子商务保持着高速发展的势头,生鲜电商蓬勃发展,在社会和经济发展中的地位和影响越来越突出。由于生鲜农产品具有保质期短和易腐损等特性,消费者对其新鲜度尤为关注,并且,商家描述与生鲜产品质量不符的情况时有发生。基于区块链技术的溯源系统,区块链技术有助于为消费者提供透明真实的生鲜产品信息。然而,区块链技术的应用意味着需要在基础设施、技术、培训等方面进行大量投资。因此,很多电商平台对区块链技术的应用仍然保持观望。同时,现实中,生鲜产品供应商与电商平台之间普遍存在两种合作模式:批发模式和代理模式,不同销售模式会影响企业的区块链应用决策。且随着如京东商城、亚马逊等越来越多的自营型电商平台发展成复合型电商平台[1],供应商之间进行竞争已成为常态。因此,供应商的区块链采用策略及与复合型电商平台之间的销售模式选择仍然是一个需要进一步研究的领域。 基于上述背景本文通过分析生鲜供应链的现实情形,构建了数学模型来探讨电商平台和供应商在区块链采用策略与销售模式选择方面的博弈均衡。本研究旨在解决以下问题:针对电商平台没有搭建和搭建区块链技术两种情形,不同模型下供应商和电商平台如何确定价格?在什么条件下电商平台会搭建区块链技术平台?当电商平台搭建区块链技术平台时,面对加入区块链技术平台或不加入区块链技术平台的批发模式竞争供应商,供应商加入区块链技术平台和销售模式选择的均衡策略是什么?本文通过Stackelberg博弈等方法对以上问题深入研究,主要得到以下结论: （1）无论批发模式的供应商是否加入区块链技术平台,与其竞争的供应商以批发模式加入区块链技术平台时两供应商产品零售价均最高。 （2）无论批发模式的竞争供应商是否加入区块链技术平台,当消费者追溯服务偏好小于一定阈值时,电商平台不会搭建区块链技术平台;且当消费者追溯服务偏好大于一定阈值时电商平台也不一定搭建区块链技术平台,电商平台的区块链技术平台搭建策略受佣金率、价格竞争强度和消费者追溯服务偏好的综合影响。 （3）当电商平台搭建区块链技术平台时,无论批发模式的竞争供应商是否加入区块链技术平台,若消费者追溯服务偏好小于一定阈值,则供应商不加入区块链技术平台;否则加入区块链技术平台。 （4）供应商的销售模式选择与佣金率、价格竞争强度和消费者追溯服务偏好有关。当消费者追溯服务偏好满足要求时,若批发模式的竞争供应商加入区块链技术平台,则当佣金率和价格竞争强度较大且消费者追溯服务偏好超过一定阈值时,供应商选择批发模式,否则选择代理模式。若批发模式的供应商不加入区块链技术平台,则当佣金率较低但价格竞争强度较高时选择代理模式,否则选择批发模式。与以往研究不同的是,订单履行成本不影响供应商加入区块链技术平台后的销售模式选择。 本文结合理论与实践,针对生鲜供应链中不同主体的不同决策构建不同模型,从理论层面深入探讨了电商平台何时应搭建区块链技术平台,供应商如何选择销售模式和区块链技术平台加入策略,研究结论可以帮助推动生鲜农产品供应链发展,为企业决策提供支持。

关键词： 多分片区块链   跨分片交易   双链   质押交易   共识机制  

摘要： 分片区块链在提升系统可扩展性的同时,也带来了跨分片交易的原子性和效率挑战。当前主流方案在跨分片交易的处理中通常采取两种策略:要么容忍分片间的信任差异,从而降低安全性;要么通过额外的协调与通信机制来弥补信任缺失,但这会显著增加系统的运行开销和交易延迟。因此,如何在保障事务原子性的前提下,既能减少分片间的信任依赖,又能降低跨分片交易的延迟,是本文研究的核心问题。为此,本文提出了一种基于质押交易的高效跨分片交易方案(Pledge ACS),并在此基础上设计了一种新的共识机制,以增强主链的安全性和共识效率。该共识机制融合了贡献值共识与工作量证明,兼具资源利用效率和抗攻击能力,从而确保跨分片交易在高效执行的同时维持较高的安全性和去中心化程度。具体研究内容包括以下两个方面: (1)针对当前多分片区块链中跨分片事务提交所面临的显著协调和通信成本问题,本文首先提出了一种基于质押交易的跨分片交易方案(Pledge ACS)。该方案通过用户利用其闲置资产协助完成跨分片事务,实现了一种快速原子提交协议。具体而言,方案引入了所有分片共同维护的辅助链,称之为主链。通过在主链中形成全局共识,确保了跨分片事务的原子性。此外,设计了一种基于质押交易的跨分片交易协议,收款方的资金安全由主链上的质押交易予以保障。最后,本文还提出了适用于分片链的批量质押交易上链和批量结算协议,并进行了可行性验证。 (2)针对Pledge ACS方案中提出的双链模型,本文进一步设计了基于质押值和难度值的高可靠性区块链共识机制Po CW,以保证主链的安全性。该共识机制通过非线性流程的动态贡献值调整机制,使得质押贡献值的生成与挖矿过程能够并行进行。同时,结合质押交易的全局排序与动态哈希难度调整机制,在提升系统公平性的同时,确保了质押资源的高效利用。

关键词： 云计算   计算机网络安全   存储系统  

摘要： 阐述基于云计算机技术，设计并实现一种计算机网络安全存储系统。该系统依托数据加密与完整性校验模块、动态访问控制与权限管理模块等功能模块的协同，全面提升计算机网络安全存储效率及安全性，满足计算机网络数据传输和存储的要求。

关键词： 区块链   高校   数字化教学资源   协同共享   机理分析  

摘要： 高校数字化教学资源共享是提高教学效率、促进教育公平，推动教育现代化的关键举措。区块链技术为破解高校数字化教学资源共享过程中的技术标准壁垒、数据共享风险、多方信任及监管治理复杂性等难题提供了全新解决方案。针对高校数字化教学资源共享存在的数字化教学资源安全与知识产权纠纷、资源开放共享程度受限、共享激励与监管机制不健全的困境，高校应利用区块链技术赋能高校数字化教学资源共享。具体举措如下：在资源协同维度，需构建权属明确的共享信任网络；在过程协同维度，需确保安全高效的资源共享流程；在结果协同维度，需建立激励体系与治理优化机制。

关键词： 区块链   银行电子函证   审计质量  

摘要： 随着数字化时代的到来，区块链技术在各个行业得到了广泛应用。在银行发展中，银行电子函证是审计的关键程序。在数字化时代，引入区块链技术能够有效解决传统函证的诸多弊端。本文将探讨基于区块链的银行电子函证模式，分析其对审计质量提升的作用机制，并结合区块链技术特点提出相应策略，旨在为推动审计行业数字化转型，以及提高审计质量提供相应的理论支持与实践参考。

关键词： 区块链   智能合约   漏洞检测   特征融合   模糊测试   知识蒸馏  

摘要： 智能合约是区块链系统的核心组件,推动了去中心化金融、供应链管理、身份认证等领域的技术变革。然而,由于涉及链上数字资产管理,智能合约已成为攻击者重点关注的目标,其代码漏洞频繁引发严重经济损失,使安全性成为制约其大规模应用的关键瓶颈。随着安全风险的日益凸显,漏洞检测技术已成为智能合约安全研究的核心议题。 现有研究主要依赖静态分析、模糊测试和人工智能等技术手段开展漏洞检测。相较于传统软件,智能合约分析需综合考虑链上状态依赖、去中心化交互语义等多维特征,显著增加了静态分析的规则建模与推理复杂度。此外,合约交易调用序列的多样性导致合约状态空间呈现复杂的动态变化,使模糊测试难以有效覆盖深层次合约执行路径。与此同时,智能合约常常涉及链上资产管理,其漏洞类型具有高度领域特异性,字节码层面的语义信息难以精确提取,对人工智能检测方法的可解释性与准确性提出更高要求。 针对上述挑战,本文围绕智能合约漏洞检测方法开展研究,主要内容和贡献如下: 1.基于多维特征融合的智能合约漏洞检测技术。针对传统智能合约安全分析方法在特征感知能力及可解释性方面的不足,本文提出了一种结合全局合约图结构信息与局部漏洞规则特征的检测方法—Fu Vul Scan。该方法通过聚合图特征和漏洞规则特征,在提升检测精度的同时,有效提高模型对漏洞行为的可解释性。实验结果表明,该方法在三种漏洞类型上的准确率分别达90%、89%、83%,优于其他方法。 2.基于交易序列优化的智能合约模糊测试技术。针对智能合约模糊测试方法存在的深层次漏洞难发现及测试覆盖率低的问题,本文提出了一种面向交易序列优化的模糊测试方法—Mu Fuzz。该方法通过数据依赖分析与大语言模型引导,有效生成能够探索深层次合约状态的高质量交易序列,从而提高了复杂漏洞的触发概率。实验结果表明,该方法相较于其他模糊测试工具,提升了25%的分支覆盖率。 3.基于知识蒸馏的跨模态智能合约漏洞检测技术。针对深度学习模型在智能合约字节码层面提取信息的局限性,本文提出了一种基于知识蒸馏的跨模态漏洞检测方法—Vul KDNet。该方法通过实现从源代码模态到字节码模态的知识迁移,使深度学习模型即使在缺乏源代码信息的情况下,也能在字节码层面保持较高的漏洞检测性能。实验结果表明,该方法使模型在字节码模态的检测准确率平均提升约6%。