关键词： 再制造供应链   区块链技术   定价决策   智能合约　　remanufacturing supply chain   blockchain technology   pricing decision   smart contract  

摘要： 为探究区块链技术对再制造供应链产品定价决策和利润的影响，运用博弈理论构建有无采用区块链技术的制造商（OEM）再制造模式和第三方再制造商（TPR）再制造模式的决策模型，分析再制造供应链最优定价决策，并对最优决策结果进行比较分析。研究结果表明在一定的区块链固定成本阈值范围内，区块链技术的采用能够增加再制造供应链成员利润、提高再制造品定价和消费者剩余及降低对环境的影响，但并不能使TPR再制造供应链系统利润最优。在采用区块链技术的TPR再制造模型中，OEM通过增加专利许可费用获取更多的TPR销售再制造品的利润。其次，采用再制造智能合约收益共享机制对区块链技术下再制造供应链进行协调。最后，通过数值仿真分析了关键参数的变化对区块链技术下再制造供应链产品定价与智能合约协调的影响。

关键词： 城市园林绿化   智慧化管理   数据驱动   生态服务价值   协同治理   区块链  

摘要： 在目前我国的城市化进程中,生态保护与城乡建设矛盾突出,城市园林治理能力需要创新,面对城市绿地碎片化与生态治理需求之间的矛盾,传统的园林绿化管理模式由于数据孤岛、响应滞后等问题,已难以适应智慧化城市发展的需求,智慧化管理就成为了破解当前城市园林治理困境有效选择。本研究通过投建“感知—分析—决策—应用”四层智慧构架,创新性引入区块链存证和按效付费机制来助力“双碳”目标。智慧化转型可推动城市绿化管理从“经验驱动”向“生态服务价值量化”跃升。本研究为城市绿化数字化转型提供理论框架与实践路径,对提升城市生态韧性具有重要参考价值。

关键词： 车联网   数据共享   属性加密   区块链   联邦学习  

摘要： 在数字化浪潮的推动下,车联网这一前沿技术正深刻地改变着现代交通运输体系与出行模式。随着车联网技术的快速迭代与普及,大量数据被不断生成和传输,包括但不限于车辆位置、道路状况以及驾驶行为等信息。这些数据不仅为提升交通效率提供了重要支持,还为车辆安全保障、自动驾驶技术优化以及个性化服务的实现奠定了坚实基础,也催生出数据共享的需求。如何在保障用户隐私和数据安全的前提下,实现高效数据共享,已成为车联网数据应用中亟需解决的核心问题。对此文章在系统梳理国内外研究现状的基础上,通过对潜在攻击威胁、隐私泄露风险及现有保护策略的深入对比分析,结合密码学、区块链、机器学习以及其他相关技术和理论,聚焦跨域数据共享与分布式机器学习场景下的数据共享问题,提出了相应的解决方案: (1)针对跨域数据共享安全问题,提出了一种基于区块链和属性加密技术的方案。利用区块链技术的去中心化和不可篡改的特性,保障跨域数据的可靠性和完整性;采用属性加密技术,实现细粒度的访问控制;应用属性布隆过滤器技术,有效规避了属性信息以明文形式存储的风险,减少隐私泄露的可能性;结合区块链的分布式特性,设计了一种灵活且高效的权限撤销机制,以便能够动态调整用户权限,满足多变的应用场景需求;鉴于车辆计算资源有限,方案结合外包解密技术,显著降低了车辆端的解密负担。通过安全性分析和性能分析,该方案在保障数据隐私与安全的同时,实现了高效的跨域数据共享。 (2)针对分布式机器学习安全隐私保护问题,本文对基于联邦学习的车联网安全分布式机器学习模型提出了优化方案。考虑到传统联邦学习在车联网环境中的适应性问题,设计了一种三层联邦学习架构,有效提升了模型的准确率。由于不同类型车辆在计算和通信能力上存在差异,且车辆数据通常呈现非独立同分布特性,方案采用属性加密技术,以实现参与方的精准选择,从而为模型效率提供有力保障;此外,为了在训练过程中识别并排除恶意车辆的干扰,构建了一个动态信任管理机制,有效提升训练过程的可靠性;同时,为避免参与方出现懈怠情况,采用代币机制,以此激励各参与方积极投身联邦学习训练任务。安全性分析和性能分析表明,该方案在保证条件匿名性、不可链接性、可追溯性的前提下,能够抵御投毒攻击和开关攻击,并且有效提升联邦学习的准确率。

关键词： 联盟链   数据共享   属性加密   访问策略树   智能合约  

摘要： 随着医疗信息化的快速发展,医疗数据的共享与安全存储成为研究热点。现代医疗体系依赖于电子健康记录和远程医疗技术,以提升医疗服务质量和患者体验。不过,数据在传输和存储过程中面临潜在的隐私泄露风险,如未经授权的访问、数据篡改和恶意攻击等问题。属性加密算法通过访问策略来控制数据的访问权限,实现了对数据的细粒度访问控制和保护,使敏感医疗信息在共享过程中无需暴露隐私内容便可以共享,因此在医疗领域应用广泛。由于属性加密算法的特点,即一个访问策略只能加密一份数据,但产生的医疗数据本身往往包含不同敏感程度的信息,在共享过程中可能无法对一部分人隐藏高敏感数据。如果为了隐藏高敏感数据,需要二次加密高敏感数据,从而造成共享效率的下降和计算性能的消耗。 针对以上不足,本文研究基于访问策略树融合,实现数据共享系统。本文主要工作如下: 1、针对医疗数据在共享过程中难以实现多层加密与细粒度权限控制的问题,本文提出了一种基于访问策略树融合的医疗数据共享方案。该方案首先改进属性加密算法,将高低敏感访问策略树进行融合实现对数据本身的细粒度控制,保证了对一份数据的分级加密和隐私保护;其次,本文将联盟链作为医疗数据共享基础,在链上存储医疗数据关键信息,为了减轻链上存储压力,利用去中心化的星际文件存储系统存储加密的医疗数据;最后,本文给出了方案的安全性证明和性能分析,证明了方案的安全性和高效性。 2、针对访问策略树融合后,访问策略复杂导致生成属性密文耗时较长问题,本文将对改进的策略树融合算法进行优化,提出了并行化加密属性密文方法。通过分析算法的加密流程,访问策略树融合后生成的MSP(Monotone Span Program)矩阵在加密时,对每个矩阵行单独加密,通过将MSP矩阵转换为张量形式,可以将属性加密过程从串行过程转化为并行过程,在面对多属性的访问策略树融合时,可以有效降低加密属性密文过程的耗时。 3、基于上述研究内容,本文设计并实现了一种基于访问策略树融合疗数据共享系统。首先,进行系统的需求分析,按照对系统的需求,构建了系统框架;其次,设计了系统的各个功能模块,并对各个功能模块进行详细描述;同时,设计并实现了几种智能合约,以实现用户数据的细粒度访问控制;最后,在实验环境中部署并验证了系统功能,测试结果表明该系统达到了预期效果。

关键词： 私募基金监管   区块链   人工智能   风险防范   数据隐私  

摘要： 为了提升私募基金监管的效率和准确性，本研究分析了区块链、人工智能等新兴科技在私募基金监管领域的应用潜力。通过对国内外相关监管政策和技术实践的梳理，探讨其在提升信息透明度、增强风险防控能力方面的实际应用。研究认为区块链的不可篡改特性和人工智能的自动化分析能力有助于实现更高效的监管，尤其在跨境数据共享和隐私保护中具有重要作用，为私募基金行业的持续健康发展提供了技术支持。

关键词： 分布式身份   医疗场景   匿名凭证   区块链   隐私保护  

摘要： 数字医疗因其高效性和智能化有效提升了医疗服务质量,而获得了高度重视。但是随着医疗数字化进程的推进,隐私保护问题成为制约数字医疗行业发展的关键问题。尤其是传统医疗数据管理模式缺乏透明性和可追溯性,难以满足合规性要求,使得患者的医疗信息易被未授权访问,身份认证可能被恶意伪造篡改,数据共享缺乏清晰记录,从而影响了医疗服务的信任度和安全性。针对上述问题,本文对面向医疗场景的隐私保护分布式身份管理技术开展了深入研究: (1)针对医疗认证以及临床试验中存在的患者隐私泄露、身份认证安全性不足和集中式系统可扩展性受限等问题,提出了基于属性凭证的分布式医疗认证方案。通过构建基于智能卡的物理生物特征与数字凭证双因素认证体系,将生物特征与数字凭证深度绑定,并结合BBS+签名与零知识证明技术,在实现物理身份验证的同时,支持患者属性的选择性披露。同时,通过扩展Twisted El Gamal加密算法并结合联合证明协议,设计出一种支持密文等价性测试的方案,能够在医疗机构不泄露原始数据的前提下,快速比较不同加密记录是否对应相同的身份信息。所设计的方案满足凭证不可伪造性、匿名性、分层可审计性等安全目标,且在标准双线性群假设下可抵抗合谋攻击与伪造威胁。实验结果表明方案的高效性和实用性,尤其是在60个医患属性条件下,资源分配和验证的计算时间均为毫秒级。 (2)针对医疗数据共享中集中式存储导致的隐私泄露风险高、跨机构协作效率低等问题,提出基于分布式身份的医疗数据共享方案。通过引入分布式身份技术,利用区块链的去中心化特性为每位患者和医疗机构分配唯一的去中心化标识符,从而患者可通过签发可验证凭证,实现细粒度控制机构对自身病历数据的访问,同时凭证的传输与验证记录均通过智能合约上链,确保操作合规性与可追溯性。在此基础上,结合同态加密技术,确保医疗数据在加密状态下仍可进行必要的计算和分析,从而保障了数据的机密性和完整性。进一步,结合秘密共享机制,将加密后的数据分割成多个部分存储于不同的分布式数据库中,使得在部分数据库遭受未授权访问的情况下,也无法还原出原始数据。理论分析表明,所设计的方案满足选择明文攻击下的不可区分性安全,能够有效抵御伪造、合谋及越权访问等威胁。

关键词： 人工智能   消防审验   产业融合   人才配置   元宇宙   区块链   新质生产力  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其与未来产业的深度融合已成为推动经济高质量发展的关键动力。本文以建设工程消防审验技术服务产业为研究对象,以山东省人工智能与未来产业融合发展的情况为案例,探讨消防审验技术服务产业的智能化转型及人力资源配置优化路径。通过深入剖析人工智能产业的政策支撑、技术应用现状以及消防审验产业的转型需求,揭示当前人才队伍建设面临的挑战,进而提出构建技术、产业和人才的良性生态系统的对策建议。通过加强宣传引导、推动政策协同创新、深化产教融合以及加强青年人才引育等举措,可有效促进人工智能与消防审验技术服务产学研深度融合,为未来产业培育和发展新质生产力提供有力支撑。

关键词： 区块链   市场参与者   双重差分   高管披露   分析师预测   媒体覆盖  

摘要： 在当前全球化和数字化迅速发展的时代背景下,区块链技术作为一种创新的信息技术应用,正在公司治理领域逐渐展现出其独特的价值。其技术特性不仅对企业信息环境产生深远影响,而且进一步引导着市场参与者的信息行为。因此,本文以企业对区块链技术的采纳为切入点,通过一系列严谨的实证分析方法,深入探讨了区块链技术采纳对高管信息披露质量、分析师预测准确度以及媒体覆盖率的影响,并系统分析了区块链技术能够影响这些因素的内在机制。这些研究成果不仅丰富了区块链技术在信息管理领域的应用理论,也为企业如何有效利用这一技术提供了实证支持,展示了技术进步如何推动信息披露的透明度和增强市场效率。具体研究内容如下: (1)本文研究了区块链技术采纳对高管信息披露质量的影响。通过分析企业盈余公告电话会议的文本数据,本文提取了高管在电话会议中的叙述性披露内容的迷雾指数,并对其进行了分解,从而区分了披露内容中的信息成分和混淆成分。研究结果显示,区块链技术采纳显著提升了高管叙述性披露内容的信息成分,而混淆成分保持不变。这一发现表明,区块链技术采纳能显著提高高管的信息披露质量。进一步分析指出,这一改善主要由区块链增强的企业问责机制所驱动。本文不仅拓展了区块链技术问责机制的理论应用,还为研究叙述性信息披露的驱动因素提供了新的视角,并且丰富了信息披露理论在实际应用中的场景。 (2)本文研究了区块链技术采纳对分析师预测准确度的影响。本文基于I/B/E/S数据库中的分析师对企业每股收益(EPS)的预测数据,评估了区块链技术采纳后分析师预测的准确度变化。研究发现,区块链技术采纳显著提高了分析师群体的预测准确度。进一步的机制分析揭示,区块链技术采纳向市场释放了积极信号,提高了分析师的覆盖率,从而在群体智慧的作用下提升了预测准确度。通过这一研究,本文拓展了区块链影响的研究范畴,从企业内部效率提升扩展到外部信息环境的改善。 (3)本文研究了区块链技术采纳对媒体覆盖率的影响。本文基于Raven Pack数据库中道琼斯对企业新闻报道的数据,分析了区块链采纳对每季度媒体报道数量的影响。研究表明,在一般情况下,区块链技术采纳对媒体覆盖率的影响并不显著。然而,当区块链应用于数据追踪和共享时,媒体覆盖率显著增加。这一变化主要由于区块链在数据追踪和共享应用中降低了媒体获取信息的成本。本文从实证角度验证了区块链技术在降低信息不对称和提升透明度方面的潜力,支持了信息经济学中关于技术进步降低信息成本、改变信息流通方式和结构的观点。 综上所述,本文从高管、分析师和媒体三个维度出发,系统地分析了区块链技术采纳对市场参与者信息行为的影响,为后续相关研究提供了理论基础和实证参考。研究成果所揭示的规律和机制,可以为投资者、监管机构和高管等群体提供决策支持。此外,本文研究成果对推动区块链技术的发展具有重要的理论和现实意义,能够为相关领域的创新和应用提供参考和指导。