基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型

针对现有集中式众包物流平台中用户身份数据存储与管理存在的隐私泄露和篡改问题,提出一种基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型.该模型包括利用区块链技术实现身份注册、身份验证、身份撤销及身份认证.针对链上存储用户隐私数据风险的问题,采用混合加解密方案对链上个人信息做安全存储与分享;针对平台认证用户身份的问题,采用可信身份凭证以零知识证明方式登录众包物流平台.对身份信息以及认证进行安全性分析,并将该方法与LIU方法、LI方法的安全性能进行了对比.在Python3.9环境下完成试验,进行了身份信息加密和零知识身份认证测试分析.结果表明该方案的认证时延和处理事务能力均优于现有的SHAO方案.

网络匿名度量研究综述

保护网络空间隐私的愿望推动了匿名通信系统的研究,使得用户可以在使用互联网服务时隐藏身份和通信关系等敏感信息,不同的匿名通信系统提供不同强度的匿名保护.如何量化和比较这些系统提供的匿名程度,从开始就是重要的研究主题,如今愈发得到更多关注,成为新的研究焦点,需要开展更多的研究和应用.匿名度量可以帮助用户了解匿名通信系统提供的保护级别,帮助开发者在设计和改进匿名通信系统时提供客观和科学的依据.给出了匿名度量研究的通用框架,包含匿名通信、匿名攻击和匿名度量这3部分及其相互关系.综述了匿名度量领域的研究工作,寻找其发展脉络和特点,按时间线回顾和归纳基于多种理论和方法的匿名度量标准,结合匿名通信攻击技术,对典型的度量方法各自的特点和相互关系进行梳理和比较,介绍度量研究新的进展,展望研究的下一步方向和发展趋势.分析表明,匿名度量有助于判断匿名通信系统是否提供了所承诺的匿名性.用于表达匿名程度的度量标准越来越多样,基于信息论的度量方法应用最为广泛,随着Tor等匿名通信系统的大规模部署,出现了基于统计数据针对真实系统和基础设施进行的匿名性评估.随着匿名技术的进一步发展,如何扩展度量标准应用于新出现的匿名技术、如何组合度量标准以适用于新的匿名系统,都是有应用前景的研究方向.

基于回顾蒸馏学习的无监督工业品缺陷检测方法

在自动化工业生产环境中高效地完成产品质检是生产过程中的重要任务之一,提出一种基于回顾蒸馏学习的无监督工业品缺陷检测方法(Retro-KD).首先,针对缺陷产生的未知性问题,采用无监督的方式训练蒸馏学习模型,同时,为了充分地利用蒸馏学习中的信息传递机制,利用中间层特征提取模块完善教师网络中的特征架构;其次,提出迭代信息融合模块,回顾地传递中间层信息,指导学生网络拟合正样本特征分布,放大缺陷样本差异性;再引入相似性度量(Structural Similarity,SSIM),增强教师与学生网络在图像空间中的相似度;最后,采用基于梯度变化的缺陷分割方法得到像素级的定位图.在MVTec-AD和Magnetic-Tile两个工业数据集上验证了该方法的有效性,其AUROC(Area under ROC)与ACC(Accuracy)指标分别提升了1.9%与1.3%.

基于图神经网络的账户余额模型区块链地址分类方法

为了监管账户余额模型公链上的交易,有必要对该类区块链上的交易进行地址分类研究。基于此,提出了一种基于图神经网络的账户余额模型区块链地址分类方法(简称AJKGS-ABCM)以实现区块链地址的分类,为区块链交易追踪提供有效的支持。该方法将区块链交易数据建模为图结构,以地址为节点,交易为边,提出AJK-GraphSAGE算法学习图的嵌入表示,模型的输入只需要节点及其采样的邻居节点集合。同时,模型引入注意力机制及跳跃知识结合策略,自适应地为不同层的表示分配权重,并在不同层间共享信息,提高了训练速度和泛化能力。最后进行了实验对比,结果表明该模型在准确度、召回率和F1分数上性能优于其他方法。

区块链交易隐私保护技术综述

区块链账本数据是公开透明的。一些攻击者可以通过分析账本数据来获取敏感信息,这对用户的交易隐私造成威胁。鉴于区块链交易隐私保护的重要性,首先分析产生交易隐私泄露的原因,并将交易隐私分为交易者身份隐私和交易数据隐私两类;其次,从这两种不同类型的隐私角度,阐述现有的面向区块链交易的隐私保护技术;接着,鉴于隐私保护和监管之间的矛盾性,介绍兼具监管的交易身份隐私保护方案;最后,总结和展望了区块链交易隐私保护技术未来的研究方向。

轻量级区块链技术综述

传统的区块链技术为了保证交易账本的全网共识和不可篡改性,要求矿工节点具有强大的计算能力和足够的存储空间,这就限制了资源受限的设备加入区块链.近几年,区块链技术已经拓展到金融经济、医疗健康、物联网、供应链等多个领域,但是这些应用场景存在大量算力弱、存储容量低的设备,这给区块链的应用带来了巨大挑战.为此轻量级的区块链技术应运而生.从轻量级计算和轻量级存储两方面出发,总结当前轻量级区块链的研究现状,对比分析各个方案的优缺点.最后展望未来轻量级区块链的发展.

基于形式化方法的区块链系统漏洞检测模型

随着区块链技术在各行各业的广泛应用,区块链系统的架构变得越来越复杂,这也增加了安全问题的数量.目前,在区块链系统中采用了模糊测试、符号执行等传统的漏洞检测方法,但这些技术无法有效检测出未知的漏洞.为了提高区块链系统的安全性,提出基于形式化方法的区块链系统漏洞检测模型VDMBS(vulnerability detection model for blockchain systems),所提模型综合系统迁移状态、安全规约和节点间信任关系等多种安全因素,同时提供基于业务流程执行语言BPEL(business process execution language)的漏洞模型构建方法.最后,用NuSMV在基于区块链的电子投票选举系统上验证所提出的漏洞检测模型的有效性,实验结果表明,与现有的5种形式化测试工具相比,所提出的VDMBS模型能够检测出更多的区块链系统业务逻辑漏洞和智能合约漏洞.

基于节点影响力的区块链匿名交易追踪方法

随着区块链技术的快速发展,借助虚拟货币进行非法交易的行为越来越普遍,且数量仍在快速增长。为打击该类犯罪行为,目前主要从网络分析技术和图数据挖掘等角度研究区块链交易数据,以进行区块链交易追踪。然而,现有的研究在有效性、普适性以及效率等方面存在不足,且无法对新注册地址进行有效追踪。针对上述问题,文中提出了一种基于节点影响力的账户余额模型区块链交易追踪方法NITT,旨在追踪特定目标账户模型地址的主要资金流向。相比传统方法,该方法引入时间策略,降低了图数据规模,同时采用多重权重分配策略,筛选出了更有影响力的重要账户地址。在真实数据集上进行实验,结果表明,所提方法在有效性、普适性和效率等方面具有较大的优势。

一种聚类分析驱动种子调度的模糊测试方法

作为当前被广泛应用的自动化软件测试技术,模糊测试的首要目标是尽可能多地探索被测程序的代码区域以达到更高的覆盖率,从而检测出更多的漏洞或者错误.现有的模糊测试方法大多是根据种子的历史突变数据来调度种子,实现起来比较简单,但忽略了种子所探索程序空间的分布情况,导致测试工作可能会陷入只对程序的某单一区域进行探测,造成测试资源的浪费.提出一种基于聚类分析驱动种子调度的模糊测试方法Cluzz.首先,Cluzz结合种子执行路径覆盖的分布来分析种子在特征空间上的区别,使用聚类分析对种子在程序空间中的执行分布情况进行划分.然后,根据不同种子簇群的路径覆盖模式与聚类分析结果对种子进行优先级评估,探索稀有代码区域并优先调度评估得分较高的种子.其次,通过种子评估得分为种子分配能量,将突变得到的有趣输入保留并进行归类以更新种子簇群信息.Cluzz根据更新后的种子簇群重新评估种子,以确保测试过程中种子的有效性,从而在有限时间内探索更多的未知代码区域,提高被测程序的覆盖率.最后,将Cluzz实现在3个当前主流的模糊器上,并在8个流行的真实程序上进行大量测试工作.结果表明:Cluzz检测独特崩溃的平均数量是普通模糊器的1.7倍,在发现新边缘数量方面,平均优于基准模糊器22.15%.此外,通过与现有种子调度方法进行对比,Cluzz的综合表现要优于其他基准模糊器.

基于多特征自适应融合的区块链异常交易检测方法

针对智能检测模型的性能受限于原始数据(特征)表达能力的问题,设计了一种残差网络结构ResNet-32用于挖掘区块链交易特征间隐含的关联关系,自动学习包含丰富语义信息的高层抽象特征。虽然浅层特征区分能力弱,但更忠于原始交易细节的描述,如何充分利用两者的优势是提升异常交易检测性能的关键,因此提出了特征融合方法自适应地桥接高层抽象特征与原始特征之间的鸿沟,自动去除其噪声和冗余信息,并挖掘两者的交叉特征信息获得最具区分力的特征。最后,结合以上方法提出区块链异常交易检测模型(BATDet),并通过Elliptic数据集验证了所提模型在区块链异常交易检测领域的有效性。

基于光学Parity-Time对称微腔结构的大范围电场传感器

为解决传统电场传感器测量范围受限的技术难题,设计了一种基于光学 Parity-Time(PT)对称掺杂电光介质的微腔结构,提出新的电场传感机制.利用传输矩阵方法计算结构的传输谱,发现独特的放大的缺陷模式.缺陷模式的峰值和波长位置均随外电场变化,由此可以利用缺陷模峰值变化和波长位置变化两种机制测量同一电场.测量范围仅受电光介质击穿电场的限制,可以为 0 0.06 V/nm,几乎涵盖了可能的电场环境.对峰值变化传感机制,灵敏度范围 38.042- 47.558 nm/V;对波长变化传感机制,灵敏度范围 18.357-18.642nm/V,在测量范围内平均分辨率为0.00925 V/nm.

基于Worker权重差分进化与Top-k排序的结果汇聚算法

针对众包结果汇聚中最优排序结果选取的时效性问题,提出了Worker权重的高效快速汇聚算法。其中Worker权重的差分进化算法重点考虑众包Worker完成排序任务存在的差异性问题,基于目标函数和约束条件中Worker完成任务的不确定性和差异性影响,建立基于差分进化算法的Worker权重优化模型,获取多数据项场景下候选结果最优权重,实现Worker权重与任务对结果性能需求匹配的最大化;提出基于Top-k排序的优化模型求解算法,针对多数据项场景下候选结果的Top-k排序选取,在合适的k值下可快速求解上述模型,获得各Worker的优化权重。所提出的基于优化的Worker权重可实现结果汇聚的匹配性与匹配速度优化,即在提升结果汇聚速度的同时,具有优化的汇聚结果性能。定性分析证明了算法的正确性,仿真实验结果也验证了算法的效果,与相关算法对比,所提算法的综合性能最优。

基于蜕变测试的区块链智能合约漏洞检测方法

针对现有测试方法的缺陷,提出了一种基于蜕变测试的区块链智能合约漏洞检测方法,其能针对区块链智能合约中具体的功能生成针对性的测试用例,从而检测区块链智能合约中存在的漏洞。针对可能出现的安全漏洞,设计了不同的蜕变关系并进行蜕变测试。通过验证源测试用例和后续测试用例之间是否满足蜕变关系,判断智能合约是否存在相关的安全漏洞。实验结果表明,所提方法可以有效地检测出智能合约中存在的安全漏洞。

基于联合熵隐私保护的自适应动态Mix-zone方案

针对车联网中Mix-zone方案灵活性低以及隐私保护程度对用户缺乏透明度的问题,提出一种交通自适应的动态Mix-zone创建方法,可以根据道路交通状况为车辆动态创建Mix-zone,随时随地为车辆创建Mix-zone进行假名更换,建立基于身份和位置的隐私保护;提出对Mix-zone进行隐私分级的联合熵度量模型,可通过归一化的定量计算结果度量Mix-zone达到当前区域车辆隐私需求的程度。使用深圳市某区的出租车辆的轨迹数据验证了联合熵隐私度量模型及基于该模型的Mix-zone创建方案,实验结果表明,该联合熵模型能刻画交通场景中参数与隐私保护程度的正比关系,在联合熵所表示的无序性指标上,所提Mix-zone创建方案相较其他方案,具有更好的隐私保护效果。

一种抗伪造攻击的车联网无证书聚合签密方案

车联网给现代交通系统带来了极大的便利并受到人们的广泛关注。在车联网中,车辆访问控制的身份认证和发送消息的隐私性是两个关键问题。同时,由于有限的带宽以及车辆的高移动特性,验证效率也至关重要。聚合签密方案可以有效解决上述问题。但现有部分基于Schnorr签名的聚合签密方案未对密钥进行正确的哈希绑定,而无法抵御两类公钥替换攻击;且在进行聚合签密时,用户间交换部分签密信息生成的单个无效签密仍能通过聚合签密验证,故无法抵御合谋攻击。基于上述问题提出了一种新的面向车联网的无证书聚合签密方案。该方案利用密钥原像保护技术抵御公钥替换攻击,利用哈希抗碰撞特性抵御合谋攻击。在随机预言机模型下,证明了该方案的机密性与不可伪造性。与现有方案相比,该方案增强安全性的同时并未增加计算开销,整个验证阶段仍只需要6 n+1次点乘操作。性能分析表明,该方案完全适用于车联网。

DorChain:利用休眠币提高交易验证效率

针对未花费交易输出的日益增长所带来的验证开销增加的问题,提出了一种新的利用休眠币来提高交易验证效率的方法。通过将未花费交易输出分为活跃和休眠这两种状态,将活跃的未花费交易输出存储在活跃集合活跃交易输出中,将休眠的未花费交易输出存储在休眠集合休眠交易输出中,并使用RSA累加器与MMR(Merkle Mountain Range)两种技术分别对休眠和活跃的未花费交易输出进行实例化,形成休眠交易输出承诺以及活跃默克尔根存储在区块头中。另外,以18个月为一个时期,且最后一个区块为一个检查点区块,只在检查点区块处存储休眠交易输出承诺并对其进行更新,在普通区块以及检查点区块处都存储活跃默克尔根来保证区块的最新状态。同时通过构造休眠证明的方式来保证事务的真实性,证明其不是伪造的。该方案评估表明:在提供最小证明大小(320字节)和最小区块头引入数据(32字节)的同时,验证1000个事务仅花费约100 ms。这种验证方法可大幅度地提高事务验证效率。

基于区块链的电子病历抗合谋共享方案

近年来,医疗数字化和医疗大数据的兴起提高了电子病历的价值,也带来了很多来自网络的攻击和威胁,如何保证电子病历存储和共享的安全已成为亟需解决的问题。从云计算到区块链,从多方可信假设到去中心化监管,电子病历存储和共享的安全性研究愈加深入,但由于权限撤销和加密机制的限制,合谋攻击的防御仍依赖于可信假设。针对这一问题,提出可更新的代理重加密算法,具备密文和密钥的独立更新功能,利用异步更新机制进行彻底的权限撤销,实现无可信存储假设的抗合谋攻击。根据该算法,设计了抗合谋电子病历共享方案,通过重加密密钥和更新密钥的分发来实现患者对其电子病历的访问权限管理。分析和实验结果表明,该代理重加密算法符合安全性要求,且比现有算法更高效,显示了共享方案中抗合谋设计的轻量化特征。

基于Parity-Time对称耦合微腔的血糖传感器

为设计新型光学生物传感器,本课题组构造了基于Parity-Time(PT)对称的耦合谐振腔系统,用于实现对人体血糖浓度的测量。通过结构优化,使系统达到PT对称极点状态,然后利用极点状态下透射率对血糖折射率极其敏感的特性,将对血糖浓度的测量转化为对系统透射率的测量,从而达到血糖传感的目的。本文研究了两种传感方式:一是固定特定极点处的频率,测量系统在不同血糖浓度下的透射率;二是在极点附近的频率范围内扫描,测量特定血糖浓度下透射率的峰值。血糖质量浓度为20~182 mg/dL时,第二种方式下传感器的灵敏度均高于第一种方式;当血糖质量浓度高于182 mg/dL时,第一种方式在1466.40 THz频率下的灵敏度要比第二种方式高。可以将本文对血糖浓度的传感方式推广到对其他生物样本的测量上。

二维磁光光子晶体光路的编码控制

基于二维磁光光子晶体和拓扑光子学理论,提出一种新的光路传输网络结构,其由一系列光子晶体和空气的矩形单元组成。首先根据施加正向磁场、负向磁场和空气区域的三种情况分别标记为"+1"、"-1"和"0"并将其作为编码单元。然后构建2×2、3×3和4×4三种光路矩阵网络。最后利用COMSOL软件模拟光波的传输路径。仿真结果表明,通过不同的编码序列可以对光路实现灵活和多样的控制,从而在未来光集成回路中满足高密度光路传输和大容量信息处理的要求。

基于谷拓扑边界波导实现可重构嵌套式光子环路

构建了一种多层嵌套的谷拓扑光子回路结构,直接通过倏逝场的耦合实现回路间的能量传递。每个回路都有自己的共振频率,通过对光源频率和位置的调节,可以选择性地激发单层或多层回路的共振模式,进而实现对光波传输路径的调控。与同类型的研究结果相比,所设计结构没有采用引入缺陷形成谐振腔的方法,而是保留了谷光子晶体结构的完整性,具有共振和波导传输的双重特征,从而增加了传输信道的密度。研究结果在可重构光子传输波导领域具有较大的应用价值。