一种基于双链的区块链共识机制

共识机制是区块链系统的核心技术,目前针对“非币”区块链系统提出的基于贡献值证明与工作量证明(Po C+Po W)的共识机制存在共识效率较低、可靠性和安全性不高、算力消耗大的缺点。提出一种新的基于双链的共识机制CON_DC_PBFT。在该共识机制中设计一种业务链-系统链双链结构,将贡献值等系统数据和主要业务数据分离到双链中各自完成共识处理,双链的共识表现为半独立的形式,业务链共识消息流受系统链监督协调,并且系统链根据贡献值随机指定业务链的记账节点,双链的分工与协同实现并行化和流水化,改善共识的效率。由于贡献值数据不能被轻易获取,通过拜占庭通信机制和节点随机选择算法,降低节点遭受攻击和系统停滞的风险。通过实验综合分析出块选择概率、单点故障率、节点数、区块传输速率、CPU使用率对共识机制的性能影响,结果表明,与Po C+Po W机制相比,CON_DC_PBFT共识机制节省了50%以上内存、存储资源占用,在综合共识时延上有30%以上的改善。

基于投票和以太坊智能合约的云数据审计方案

确保云数据的完整性是亟待解决的安全挑战,受到广泛应用的区块链技术为应对该安全挑战提供了良好的解决方案。当前结合区块链和智能合约技术,并由矿工参与审计验证工作的方案存在审计效率低、通信开销大和数据拥有者(DO)审计负担重等不足。针对上述问题,提出一种基于投票和以太坊智能合约的云数据审计方案(CASVEC)。首先,结合投票机制和智能合约技术在以太坊上设计并部署了去中心化自治组织(DAO),DAO中节点投票选举出一个审计节点代替矿工的审计验证工作,从而有效解决验证审计证明阶段效率低的问题,并且投票机制引入信誉值保证投票公平可靠。其次,仅使用少量链上资源存储审计结果以降低通信过程中的数据量,从而有效解决验证审计证明阶段通信开销大的问题。此外,DO仅需向DAO委托一次审计请求以及查询最终的审计结果,无需频繁调用智能合约交换审计相关信息,减轻了审计负担。最后,从理论和实验角度验证了与当前基于区块链的云审计方案相比,CASVEC能够显著降低验证审计证明阶段的时间开销和通信开销,以及审计阶段DO的时间开销。

EMCA:一种新的多云存储中高效的多副本审计方案

云数据审计是一项允许数据所有者在不下载数据的情况下检查数据是否在远程云服务器上完整存储的技术。目前,云数据审计可分为单副本审计和多副本审计,针对多副本审计方案中计算开销大以及无法审计多云存储数据的不足,提出了一种在多云情景下高效的多副本云数据审计方案。所提方案使用较轻量级的模幂加密技术代替传统上计算成本较高的双线性配对技术,以降低在审计过程中的计算开销,提高了方案的效率。为每个副本数据块生成一个同态验证标签(HVT)作为元数据,当用户发出审计要求,每个云服务提供商生成对应的证据,由云服务器管理者聚合证据,实现了在多云存储中的审计。安全分析表明,所提方案可抵挡恶意云服务提供商的伪造攻击,以及恶意云服务提供商与第三方审计者的合谋攻击。性能分析表明,所提方案在计算开销上低于现有多副本审计方案,实现了高效的多云存储多副本审计。

基于哈希值分组和信任主节点选取的共识机制

PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)算法是当前最流行的共识机制之一,但其采用广播的通信模式导致该算法具有高通信复杂度;将节点分层进行共识的改进方式虽降低了通信规模,但改进后的算法在安全性和效率等方面仍存在不足。基于此,提出一种HBFT改进算法。首先,根据节点MAC地址的哈希值进行分组,增加节点分组的随机性并使拜占庭节点的分布更均匀;其次,优化算法的共识流程、通信内容和视图更换协议,进一步降低通信规模并提高主节点更换和故障处理的速度;最后,引入信誉机制并据此选取主节点,提升主节点的可靠性和算法的安全性。从理论、实验和安全的角度进行分析验证,结果表明HBFT算法的共识效率较PBFT算法和基于分层的改进算法分别提高96.1%~98.6%,51.3%~89.7%,且HBFT算法具有更高的安全性。

2017—2020年思茅区亚洲象肇事及补偿情况调查

对思茅区亚洲象肇事情况进行调查,并分析思茅区土地利用类型情况及其对亚洲象肇事活动的影响。结果表明:2009年以来思茅区亚洲象数量呈稳定快速增长趋势,肇事数量和造成的损失也呈增长态势,2017—2020年共造成经济损失2 400.10万元,人员伤亡4人,分布范围和受损户数扩大;亚洲象对农作物损害程度不同,其肇事频率与季节性食物变化密切相关,月损失呈先波动增长后降低的趋势;土地利用格局是其种群扩散分布的重要基础。建议采取建设生态廊道提高亚洲象栖息地连通度,建设食源基地与完善象损赔偿机制,强化亚洲象预警系统等对策缓解人象冲突。

问题引领 提升效能——以“尺规作图的复习”教学设计为例

“问题解决”是发展学生学习能力、提升学生数学素养的重要途径.在复习教学中,教师应结合教学实际设计有效的问题,让学生在问题解决的过程中完成知识的梳理、经验的积累和认知结构的完善,以此提高课堂教学实效,提升学生数学素养.

浅谈提升小学英语单元主题教学有效性的策略

介绍单元主题教学。阐述有效开展小学英语单元主题教学的意义。结合实例,探索提升小学英语单元主题教学有效性的策略,即准确提炼单元主题,明确单元教学主线;补充单元教学内容,提升学生主题探究深度;优化单元教学流程,指导学生展开主题探究;引入单元实践活动,提升单元主题教学效果。

核心素养视域下小学英语综合板块教学研究——以Unit 8 Chinese New Year为例

阐述小学英语综合板块的教学要求。分析在小学英语综合板块教学中培养学生核心素养的重要性。结合实例,探究核心素养视域下小学英语综合板块的教学策略,即以活动衔接新旧知识,培养学生语言能力;以拓展对比文化差异,培养学生文化意识;以问题串联探究思路,培养学生思维品质;以方法指导模块自学,培养学生学习能力。提出教师应以英语综合板块为载体,以核心素养培养为出发点和落脚点,帮助学生内化知识、强化认知记忆、激发探究兴趣,从而优化教学质量。

基于主题意义探究的小学英语教材与绘本融合教学研究——以译林版小学《英语》为例

《义务教育英语课程标准(2022年版)》发布后,“主题意义探究”成了小学英语教学领域的重要研究方向。在这样的背景下,围绕“如何引导学生展开主题意义探究”展开深度研究活动,指出教师可以将小学英语教学与绘本进行融合,提升主题意义探究活动对学生的影响,丰富其语言和文化知识储备,使其形成积极的价值理念,并提出教师可以采取预测绘本内容、挖掘绘本细节、组织读后活动等教学策略有效开展基于主题意义探究的小学英语与绘本融合教学活动,助力学生综合素养的发展。

基于改进的区块链云数据动态审计机制研究

云存储凭借其高扩展性、低成本等优点得到大众青睐,但确保云数据完整性成为亟待解决的安全挑战。为解决基于TPA的公共审计方案中存在的安全和效率问题,有学者提出了基于区块链的公共审计方案,但数据拥有者的审计负担较大,都是静态审计,且不支持错误数据定位操作。基于此,提出了基于改进的区块链云数据动态审计机制,通过将部分审计工作委托给共识代表以减轻数据拥有者审计开销,设计带权多层次MHT结构以支持数据的动态操作,审计失败时帮助定位到错误数据。理论分析和实验结果表明,与现有方案相比,提出方案更安全可靠、动态审计效率更高,数据拥有者的计算和通信开销更少。

区块链中基于中国剩余定理投票方案的共识机制

目前共识机制存在以下问题:1)记账权“垄断化”,即随着系统运行,记账权被一部分拥有更多资源的节点掌握,导致资源贫乏的小节点流失,影响系统安全;2)当竞选权益节点时,要遍历所有参与竞选节点的交易记录,导致共识时延快速增长。针对这些问题,提出了一种新的共识机制——CRT-PoT。首先,基于中国剩余定理(CRT)提出用于选出权益节点的投票模型CRT-Election,该模型规定竞选节点通过成功出块次数以及成功投票次数获取投票节点的投票支持,以竞争记账权。然后,基于该投票模型提出多投机制来保证小节点有更多机会竞选记账权,从而有效解决记账权“垄断化”问题;同时,保证在竞选节点数量增多时,共识时延增长速度较慢,因为该方案不需要遍历所有参与竞选节点的交易记录,共识时延只与参与竞选节点数有关,共识时延呈线性增长。最后,从理论和实验角度分析验证了与目前已有的共识机制相比,CRT-PoT不仅有效解决了记账权“垄断化”问题,同时也降低了共识时延。

老龄化背景下失能老年人护理模块教学的探索

目的:探索老年护理基础上增加失能老年人护理课程模块的教学实践。方法:便利抽样护理专业学生255名为试验组,在老年护理技术教学中构建失能老年人护理课程模块,并开展教学实践,另外同期护理专业学生266名为对照组,开展老年护理课程常规教学。比较两组的课程网站在线考试成绩,并进行学生问卷调查。结果:试验组255名护生与对照组266名护生在线考试平均成绩分别为(90.42±6.06)分和(80.16±7.93)分(t=16.55,P<0.01);课程结束后,试验组与对照组学生中有从事老年护理职业意愿的比例分别为64.31%和30.45%(χ~2=521.00,P<0.01),试验组教学评价平均总得分95.20分。结论:老年护理技术教学中构建失能老年人护理课程模块,提升了护理专业学生从事老年护理职业的意愿和专业能力。

ShuffleParty:一种新的区块链隐私保护机制

CoinParty是目前区块链中最为流行的隐私保护技术之一,由于其引入了第三方节点进行混币,存在安全风险;又由于其通过节点之间的传递校验份额进行校验和检验最终地址,导致效率低下。基于此,为了解决CoinParty存在的安全性和效率问题,提出了ShuffleParty,一种无第三方节点,完全分散的混币机制。首先,将所有的混币节点生成一个由每个参与者控制的托管地址,将需要混币的金额发送到托管地址中;然后,随机选出多个洗牌节点,将自己的混币交易输出地址用洗牌节点的公钥进行层层加密,交给洗牌节点进行层层解密和洗牌;最后,一个洗牌节点获得了完整的明文地址列表后,将地址列表广播给普通混合者进行验证,并生成共同最终置换。通过安全分析和实验表明,ShuffleParty安全性优于CoinParty,并且混币效率也高于CoinParty。

一种对等网中基于相互信任的两层信任模型

在P2P系统中,声誉模型是建立节点间信任关系的重要方法之一,但现有的P2P声誉模型几乎都是纯分散式的,具有信任收敛慢、信任管理复杂和网络开销大等缺点.在TLT(two-leveltrust)中,节点自发组织为信任簇,信任评价以簇为单位.每个簇由簇首和成员节点组成,簇首和成员节点之间是一种相互信任的关系:簇首为了提高自身的簇间服务信任,利用簇内服务信任观察成员节点的服务性能,过滤恶意的成员节点;成员节点为了提高服务声誉和接受更好的服务,利用代理信任考察簇首的管理能力.分析和仿真结果表明:在TLT中,节点的信任值收敛快,恶意行为能够被快速识别;TLT可扩展性好,如信任管理简单和网络开销小.

云计算环境下信任机制综述

云计算可以快速提升企业能力,并且不需要花费巨资增加新基础设施、培训新员工或取得新软件的许可证等.因此只用了短短几年,云计算就从商业概念发展成IT企业中快速发展的业务之一.尽管如此,目前大多数企业用户还是不愿意将其核心业务部署到云上,主要原因就是信任缺失问题,表现为:在云计算环境下用户失去了数据控制权;云服务器缺乏透明性;云服务提供商给出的安全保证是不清晰的等.因此为了增强用户对云计算的信心,信任机制应运而生,成为研究热点.本文对目前云环境下的信任机制进行了综述.将这些方法大致分为五类:基于声誉的、基于SLA的、基于审计的、基于互联云的和基于加密的信任机制.着重从以下几个方面进行分析:给出了每种机制的通用框架和一般工作过程;评价了每种机制中主要文献的优点和缺点;对比分析了每种机制下的不同方法;然后,给出了这五种机制分别满足的信任和安全属性;最后对全文进行总结,并分别给出了五种机制将来研究方向.

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据,解决了传统神经网络隐层节点数难以确定的问题。分别用本文提出的小波神经网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果发现,小波网络比传统BP网络方法不仅学习收敛速度快,而且有效地避免了局部最小值问题。

一种新的P2P系统中基于双ratings的声誉管理机制

声誉系统的效率取决于回馈的质量,现有P2P系统中的声誉模型不能处理合谋、不递交ratings等攻击,并且对无过失节点还存在不公平性.针对这些问题,提出了一个新的基于双ratings的声誉管理机制.采用两个度量来评价节点:服务信任和回馈信任.服务信任反映server提供服务的可靠性;回馈信任反映consumer汇报ratings的可信度.一次交易后,要求服务双方都递交ratings,依据这两个ratings对server的服务信任和consumer的回馈信任进行更新,并且server的服务信任更新与consumer的回馈信任紧密相关.为了防止恶意节点反复实施恶意行为或不递交rating,还提出了一个惩罚机制,作为对声誉模型的补充.仿真表明,提出的声誉管理机制能够抵制上述恶意攻击,减少不公平性.

一类具有阶段结构的传染病模型

研究了一类具有阶段结构的SIS成年传染病模型的渐近性态,讨论了无病平衡点与地方病平衡点的存在性和局部渐近稳定性及无病平衡点的全局渐近稳定性,找到了种群一致持续生存的条件.

CDED:支持加密数据去重的云数据审计方案

云存储中云数据的安全和效率问题正广受关注.解决云数据安全问题的方法一般是审计,而解决云数据效率问题(即重复问题)的方法是去重.为了避免暴露隐私,数据一般以密文的形式存储在云服务器上,所以,我们应该考虑加密数据的去重和审计.为了保证云数据存储的既安全又高效,我们需要支持加密数据去重的审计方案.然而目前同时考虑加密数据去重和数据完整性验证的方案存在缺点,如(1)用户端存储和计算开销大;(2)需要用户一直在线参与审计过程,并且用户和云服务器计算量大.针对这些问题本文提出了CDED,一种新的同时支持加密数据去重和数据完整性验证方案:(1)加密数据去重时,采用了代理重加密的方法来保证数据安全,这样用户端不需要保存大量加密密钥,且省去了上传重复数据之前加密数据的计算量;(2)在数据完整性验证中,采用了新的公开审计和代理重签名方法,保证用户不用一直在线参与审计过程,也减少了用户端和云服务器的计算量.通过理论和实验分析,CDED克服了现有方案的缺点.不需要用户一直在线,并且用户端和服务器端的计算量都减少了.

模拟电路故障诊断的新方法

本文提出了用多小波神经网络诊断模拟电路故障的新方法。根据多小波的多分辨率分析思想,构造了一种多小波神经网络,其激励函数为具有紧支撑集、对称性和正交性的多尺度函数和多小波函数。用多小波神经网络和单小波神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果表明,与单小波神经网络相比,多小波神经网络不仅学习收敛速度快,而且能够更准确地对模拟电路进行故障诊断。