区块链上的零知识证明技术及其典型算法、工具综述

在数据安全和隐私保护日益重要的背景下,零知识证明(Zero-Knowledge Proofs,ZKPs)为保护隐私提供了强有力的工具,成为最具应用潜力的核心技术之一。本文综合探讨了零知识证明技术及其在区块链中的应用。首先,详细介绍了零知识证明的相关概念以及三种典型的技术,对ZK-Snarks进行了深入探讨,并讨论了ZK-Stark和Bulletproofs等其他证明机制,深入对比分析了各自的设计、技术特点、性能和应用场景的差异。在此基础上,重点介绍了ZKPs在区块链环境下的应用,并分析整理了编写零知识证明的相关工具,这些工具在提升具体应用的性能方面尤为重要。最后,指出了一些潜在的问题和未来的研究方向。

面向高维数据发布的差分隐私算法及应用综述

随着大数据和机器学习技术的进一步发展,处理具有几十上百维特征的复杂结构和关系且蕴含丰富语义信息的高维数据成为一项挑战。在保障个人隐私不被泄露的前提下,如何安全地使用这些高维数据,成为当前的一个重要话题。我们查阅资料发现:关于差分隐私技术本身的综述很多,但是面向高维数据发布的差分隐私算法及应用的综述却很少。基于此,本文通过对差分隐私在高维数据领域的应用进行综述,深入了解不同方法在保护高维数据隐私方面的优劣,并指导面向高维数据发布的差分隐私算法未来研究的方向,从而更好地应对隐私保护和数据分析的挑战。本文首先介绍了差分隐私的原理和特性,总结了当前差分隐私技术本身的研究工作。然后从数据降维和数据合成两个角度分析了差分隐私在高维数据环境中的应用,探讨了差分隐私面临的问题和挑战,并提出了初步的解决方法,旨在更好地解决当前高维数据保护和使用的问题。最后,本文提出了未来可能的研究方向以促进技术交流,推动差分隐私在高维数据应用中的进一步突破。

基于全局特征学习的挖矿流量检测方法

挖矿流量检测属于变长数据分类任务,现有的检测方案如关键字匹配、N-gram特征签名等基于局部特征的分类方法未能充分利用流量的全局特征。使用深度学习模型对挖矿流量进行建模,可以提取挖矿流量的全局特征,提高挖矿流量检测的准确率。文章提出的流量分类模型,使用Transformer编码器提取流量全局特征,然后使用序列总结器处理编码结果,获得用于分类的定长表示。由于挖矿样本在数据集中占比低于3%,使用准确率衡量模型的分类效果偏差较大,因此,文章综合考虑了模型的精确率和召回率,使用F1分数对模型的分类效果进行评估。在模型的编码器中使用正余弦位置编码可使模型在测试集上取得99.84%的F1分数,精确率达到100%。