区块链隐私保护技术研究综述

近年来,区块链在学术界和工业界都受到越来越多的关注。在不同应用中部署区块链时,区块链的隐私性仍是备受争议的焦点问题。系统地回顾了当前区块链中隐私保护的方案和机制,给出了区块链的安全性和隐私性的见解。首先,对区块链技术的主要功能、类型和隐私定义进行初步介绍,并分析了其面临的隐私问题;然后,从技术角度出发,将区块链隐私保护技术分为去中心化身份认证、隐私协议、加密技术和混淆技术四大类,以及去中心化身份认证、安全多方计算、差分隐私、同态加密、零知识证明、混币技术、环签名和匿名通信八小类,并分别对它们进行了研究,概述了不同隐私保护技术在许可链与非许可链上的作用机制;最后,对八种隐私保护技术的主要特征和属性进行了定性研究,并探讨了隐私保护技术未来研究方向。研究为区块链开发人员选择合适的隐私保护方案,以及研究人员选择区块链隐私保护研究方向提供借鉴和参考。

基于GAT与SVM的区块链异常交易检测

公有链因为透明公开而面临着众多恶意交易和非法加密活动的问题,这造成了区块链出现异常交易,对用户的资产和信息安全造成严重损害。针对区块链异常交易问题,提出一种关注区块链事务图局部结构邻节点特征与联系,基于图注意神经网络(graph attention network, GAT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相融合的区块链异常交易检测方法——GAS(graph attention network and support vector machine)。采用随机森林对节点交易数据特征进行重要性评估,并选取降序排列后前140个重要特征,再结合邻节点特征,利用GAT对当前节点进行特征更新,更新后的特征作为SVM的输入,从而实现异常检测。实验结果表明,相比非融合方法,GAS检测结果性能更优,准确率可达98.11%,精度可达94.01%以及召回率可达85.48%。

区块链分片技术研究综述

区块链技术以去中心化、防篡改等功能为特色,具有广泛的应用前景。然而,区块链系统难以支撑大规模海量的分布式数据管理和交易,所以区块链的性能和可扩展性问题成为重要的研究方向。目前,研究人员分别从修改链上的数据结构和共识算法,到添加链下操作技术,提出了一些解决方案,以提高区块链的性能和可扩展性。而其中,随着网络规模的增加,实现水平扩展性的最实用的方法就是分片技术。作为一种链上扩容方式,分片技术是一种将整个区块链网络划分成多个片段的方法,便于同时处理多个交易或合约。每个分片都可以独立运行,拥有自己的交易历史和状态,在不牺牲中心化程度的同时提高了区块链的性能和可扩展性。以往的大量区块链分片技术研究着重介绍了分片中的交易共识,而忽略了分片策略机制与分片架构。为此,首先对现有的分片区块链进行系统分析,将分片区块链的设计过程分为架构设置、节点选择、节点分配、交易分发、交易处理和分片重构等部分,并分析了分片区块链的设计过程的各部分的功能、属性;其次,对分片架构进行了分类和总结,重点研究了各种分片策略与机制,分析了它们的优缺点;之后,对主流的分片区块链系统做了比较,并分析了它们的可扩展性和可靠性,包括系统吞吐量、时延、通信开销、节点随机性、分片安全性和跨片智能合约等;最后,提出未来可能的研究方向。

一种信息-物理融合系统体系结构

信息-物理融合系统(cyber-physical system,CPS)是当今最前沿的交叉研究领域之一,它被普遍认为是计算机信息处理技术史上的下一次革命,将会改变人与现实物理世界之间的交互方式,具有广泛的应用前景.CPS是一种分布式且深度嵌入式的实时系统,实时性是CPS的一个极重要特征和性能要求.研究了CPS体系结构,提出了一种CPS系统模型,并且从实时任务调度和实时网络两个方面,提出了解决系统实时性保证问题的初步方案,为进一步的研究工作奠定了基础.

用于开放式系统的二维优先级实时调度

提出了一种新的用于开放式系统的调度机制,即二维优先级实时调度,它不仅划分任务优先级,还划分调度策略优先级.任务的执行顺序由其调度策略优先级和任务优先级共同决定.它不仅可以解决传统优先级调度机制中机制与调度策略不能相分离的问题,还提高了效率.这种机制中引入的CPU带宽控制策略,可以根据需要实现硬实时、软实时、混合实时不同目标的实时系统,并简化了任务可调度性分析,且可以为不同权限或级别的用户提供不同QoS服务.这种调度架构不仅效率高,而且具有很强的开放性,适用广、易扩展.

分布式实时系统的集中式相对时钟同步方法

提出了集中式相对时钟同步方法,采用客户机/服务器模式,使用服务器的CPU时钟作为整个系统的全局时钟,时钟服务器周期性地轮换向各客户机发送时钟同步请求,克服了以往同步算法由于网络竞争引起附加延迟而造成的不精确的缺点,同时可以获得比物理时钟更高精度的时钟同步.测试结果表明:时钟同步进程周期在10 s以内时,同步后客户机的时间与服务器同步源的时间的偏离值一般在±5μs以内.集中式相对时钟同步方法具有精度高、安全可靠、成本低三大优点.

区块链共识算法综述

共识算法维持着分布式系统的稳定和安全,同时又是发展区块链方向的关键技术。随着区块链技术快速发展,共识算法的研究也越来越受到研究人员的重视和青睐。现如今,在不同应用场景下选择合适的共识算法是研究人员所要面对的一个选择性难题。主要从服务对象节点种类出发,把共识算法归类为公有链、联盟链和私有链这3个大分类。在这3个大分类的基础之上,分别阐述了现在主流的和一些新的区块链共识算法的基本原理,共列举了9种共识算法,并从去中心化、安全性和可扩容性这3个方面对这9种共识算法进行性能评估。并且对相关算法进行了优缺点的分析总结,给出了优化区块链共识算法的相关方向,以供研究人员研究和参考,从而促进区块链共识算法的稳步发展。

混成时空Petri网的CPS实时事件模型

在分析网络物理系统(CPS)特点的基础上,提出了一种新的CPS体系结构,并对事件进行形式化定义。提出了一种新的CPS物理实体的形式化建模方法。在Petri网的基础上引入时空因素和连续变量,构造了混成时空Petri网(HSPN)模型,使其不仅能够描述物理实体逻辑和时间层次的行为,而且能够描述物理实体位置变迁所引起的状态变化。将其应用于实时事件CPS模型设计,以医疗控制系统为例,分析建模方法的可行性。

基于区块链的MCPS数据安全架构设计

传统MCPS采用集中式的数据存储结构易遭到非法者入侵,区块链技术不仅能够解决上述问题还可以提高MCPS的通信效率。对医疗数据安全进行研究,分析传统MCPS的弊端,结合区块链技术,构建二者深入融合的BCMCPS数据安全保护架构。重点介绍BCMCPS架构在每一层上的具体构造和功能应用,包括医疗数据的采集和传输过程、物理层的基本构件、数据存储层设备数据和医疗数据存储结构的实现、系统应用层的医疗应用。BCMCPS架构使医疗数据具有不可篡改性、可追溯性、可共享性、可靠性和可验证性,使MCPS医疗数据更加安全。

基于卷积神经网络和Adaboost的心脏病预测模型

借助计算机技术,使用年龄、性别等基本特征预测心脏病的易感性,对心脏病的早期预测和防治具有重要意义。针对基于机器学习的心脏病预测模型准确率不高的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Adaboost的心脏病预测模型CNN-Adaboost。首先,对原始数据进行预处理,结合特征相关性与特征组合算法融合两两属性特征,并升维数据,使各属性特征充分融合;然后,通过CNN进行充分的特征提取;最后,结合Adaboost机器学习算法建立心脏病预测模型。UCI数据集上的测试结果表明,CNN-Adaboost预测模型优于K近邻(KNN)等传统机器学习模型和K近邻-随机森林(KNN-RF)等优化模型,准确率、AUC、查准率和查全率可达到0.917、0.95、0.924与0.85。CNN-Adaboost模型具有良好的分类效果,能为医患人员进行心脏病预测与预防提供帮助。

基于树莓派的心肺复苏MCPS设计与实现

针对当前医护人员专业技能和经验的差异性、传统医疗设备携带不便等问题,设计一种基于树莓派的心肺复苏医疗信息物理融合系统(MCPS)。树莓派作为系统控制器连接各种医疗传感器,接收传感器测量的数据并且对数据进行处理,将处理后的数据同时发送到服务器和APP客户端。树莓派通过MQTT协议将数据发送到云端MQTT代理服务器;同时通过WiFi将数据转发到手机APP客户端,与标准数据阈值做对比,判定患者身体参数是否超标,并依此决定是否发出告警。实时并且智能化显示出患者的身体参数,供医护人员参考使用,系统体积较小,方便随身携带。实验结果表明,该系统测量准确,易于携带,能够有效提升对患者的服务质量。

基于GPRS的接触网补偿装置远程监控系统设计

为准确、及时地发现铁路接触网补偿装置的故障,文中通过监测接触网环境温度及承力索、接触线的长度变化来判断接触网补偿装置是否有卡滞现象。该系统以C8051F930芯片作为系统的主控制器,以SIM900A无线传输模块作为无线传感网络的通信节点,各个节点之间以不同的时间间隔向服务器发送数据,结合GPRS无线通讯技术及Web互联网技术,将节点连接到远程服务器。实验结果表明,该系统性能稳定,检测精度高,满足相关设计要求。

面向医疗的CPS研究

随着计算机技术和通信网络的飞速发展、无线传感器网络应用的不断深入和推广,给信息物理融合系统的发展带来了重要契机。面向医疗的CPS是信息物理融合系统的重要应用之一,文章面向医疗的信息物理融合系统框架进行研究,阐述面向医疗的信息物理融合系统的特点、面临的挑战,并指出各个阶段研究的问题和进一步研究的方向。

一种具有主从区块的区块链架构

随着区块链技术的不断发展,不同的适应场景衍生出不同的链,每种链都各具特色,如比特币、以太坊等公有链、大量的私有链和联盟链。但就目前互联网的发展情况而言,许多应用场景在传统单链结构的区块链上的实现变得尤为不便。提出了一种具有主从区块(MSBC,master-slave blockchain)的区块链架构,主要由主区块、从属主块和从属微块三部分组成,主链由主区块组成,每一个主区块的侧链上都有一个从属主块和多个从属微块。另外,主区块与主区块之间直接通过前块哈希相连,主区块与从属主块之间通过唯一信息的哈希值连接,而从属微块与前一块(无论从属主块或从属微块)之间也通过前块哈希进行连接。这种结构可以将人才链中固定不变的简历信息放在主链上,而将不断更新的简历信息放在侧链上。MSBC架构可扩展性更强,并且可以提高数据的查询效率。实验结果验证了此架构可以提高人才链等类似应用中的可行性以及查询效率。

一种事件驱动的无线CPS实时消息并行调度方法

为满足事件驱动的无线信息物理融合系统较高的实时性要求,提出一种实时消息并行调度方法。将消息的截止期限作为影响无线网络的主要因素,并考虑节点剩余能量和网络平均延时。依据上述因素,基站为每个消息的发送节点选择最优的接收节点,进而选择合适的传输路径。同时利用图着色理论及禁忌搜索算法为各时隙内所需传输消息对应的消息图进行多轮条件着色,相同颜色的顶点所对应的消息可以并行发送,使所用颜色数最少,最大化消息传输的并行程度。理论分析与仿真结果表明,该方法具有较低的截止期限失去率,可降低端到端延时,减少能量消耗。

基于多粒度自注意力机制的抑郁症预测模型

针对基于稀疏文本的抑郁症预测模型特征提取能力不足的问题,提出一种基于分层多粒度自注意网络(HMG-SAN)的模型。首先,通过全局向量(GloVe)模型获取词向量,解决词语和语句的向量化表示的问题;然后通过双向门控循环单元(Bi-GRU)获取文本结构中的词序信息和文本特征,解决提取上下文依赖的特征信息的问题;再通过多粒度自注意力(MG-SA)机制识别不同特征,解决不同粒度短语信息捕捉的问题;最后使用softmax函数获取分类结果。HMG-SAN模型的亮点在于MG-SA机制的融入,对于捕获文本重要词汇提供了很大帮助。在遇险分析访谈语料库(DAIC)数据集上与基于分层注意力网络(HAN)的模型和分层自注意力网络(HSAN)的模型进行对比实验,实验结果表明,所提模型的准确率和召回率均有显著提升,其中,准确率分别提升了2.74%和1.35%,召回率分别提升了7.35%和4.29%。可见,HMG-SAN模型可以更加准确地捕获受访者的抑郁状态,并以此进行更加高效的抑郁症预测。

一种基于位置和分簇的无线传感器网络实时路由协议

针对信息-物理融合系统等无线传感器网络应用中对服务质量的要求,尤其是在实时、能耗等方面,提出了一种基于地理位置信息和分簇技术相结合的实时路由协议。该协议利用节点位置信息确定簇的大小并实现网络的均匀划分,采用基于锚节点、质心和剩余能量相结合的混合簇头选举方法,实现能量均衡,同时,在簇间数据包转发中采用动态路由机制,调整包的端到端的传输速率,以满足实时性要求。仿真结果表明,该协议不仅能够有效地平衡网络能耗、延长网络的生命周期,而且具有较好的实时性。

败血症MCPS建模与验证

败血症病理复杂,在公共医疗资源稀缺和分布不均的现状下,其发病率和死亡率居高不下,耗费了大量社会资源,社会关注度较高。随着现代医学的发展,败血症定义及诊断标准达成国际共识,有待临床推广和普及。作为时间敏感性疾病,尽早识别和早期干预可以有效改善败血症预后。面向医疗的信息物理融合系统(Medical Cyber Physical System, MCPS)改变了传统医疗场景下医生和病人的交互方式,通过传感器等硬件设备采集实时医疗数据,并根据构建好的医学知识模型处理采集到的信息,为医护人员提供辅助诊疗和操作引导,提升了医疗服务的效率和质量,节省了医疗资源并缩短了地域医疗水平差异。依据与败血症相关的医学知识抽象出败血症的信息化模型,并结合MCPS技术建立败血症MCPS模型,重点验证败血症MCPS模型的准确性和实时性等属性。败血症MCPS模型对于MCPS技术的发展和完善具有重要意义,对于败血症诊疗效率优化、预后改善的实现提供了理论研究。

SS-RTUDP:轻量级实时网络通信协议在集群系统中的实现

轻量级实时网络通信协议对于科学计算集群与视频服务集群至关重要.SS-RTUDP以UDP协议为基础,通过以下途径在集群系统得到实现:静态分配网络资源、用户空间到内核空间的数据零拷贝操作、添加实时平滑层以及使用伪中断技术消除网卡硬件中断开销.性能测试结果表明该协议不仅具有较UDP更小的通信延迟与更高的通信带宽,同时较大程度提高了集群系统的实时通信性能.

基于非精确计算的保证计算质量的容错调度

针对单处理器系统的周期性实时任务集,基于非精确计算,提出FT/FA(Fault Tolerance/FrequencyAssurance)调度方法.该方法对任务的强制部分进行容错,保证出错时仍能满足任务的时限要求;采用对可选部分的执行频率进行保证,保证任务的计算质量.此外,给出了FT/FA方法的可调度条件,并分析了该调度方法的性能.