基于以太坊和动态定价的数据交易模式研究

为了解决现有数据交易模式中交易流程耗时较大且效率较低,信息泄露和公平支付问题,提出一种改进的数据交易模式,通过智能合约预置额外的约束条件,集成了数据交易和仲裁纠纷解决的功能,用于实现交易的公平自治性和交易时间控制,以规避数据交易过程中恶意交易行为。在此基础上,为实现所提出的数据交易模式中价格的动态平衡,基于经济建模方法和动态定价的公平合理性,设计一个自动平衡总供给和总需求的动态定价机制,依据购买需求和数据资源的市场供给进行价格动态调整。从模型的动态性对模型进行了论证,证明了交易价格和需求可以收敛。基于以太坊实验环境部署并执行该合约,并对该智能合约的各功能成本和安全性进行测试和分析。仿真实验结果表明,该改进交易模式在动态定价下能够以较低的执行成本进行数据交易,并且该智能合约存在较少代码漏洞,满足可行性和安全性要求。     

基于区块链的去中心化物品共享交易服务系统

随着共享经济的发展，对于高可信的分布式交易管理具有迫切的需求，然而，传统的中心化信息系统难以满足。区块链技术提供了一种共享账本机制，为构建可信的分布式交易管理奠定了基础。以支持智能合约的区块链2.0平台——以太坊平台作为基础框架，深入研究基于区块链技术的去中心化共享物品交易服务系统的运行机制与实现技术。设计了基于以太坊的去中心化物品共享交易服务系统框架，提出了基于智能合约机制的交易管理处理流程，详细描述了包括用户接口在内的系统实现技术，并对该系统在交易处理上的性能进行了实验测试。实验结果表明，基于以太坊的交易服务系统在保证交易数据可信性的基础上，平均交易处理速度为每秒21.7条，有索引查询速度为每秒117.6条，具有较高的运行效率。     

基于区块并行的以太坊智能合约高速重放

分析和研究以太坊上的区块、交易、账户和智能合约数据具有巨大价值,但是以太坊数据量大、数据种类多、存储结构各异,当前数据获取方法的获取速度慢而且获取的数据不全,因此充分利用这些数据非常困难。文中提出了基于区块并行的以太坊数据快速导出工具Geth-query,通过分析以太坊内部机制,利用区块世界状态快照消除区块之间的依赖关系,优化本机资源利用效率并行重放区块,实现了快速而全面地提取以太坊链上数据。实验证明,Geth-query提取的数据种类丰富,数据导出速度相比传统方法提升了10倍左右。为了使用方便,文中同时对导出的数据进行存储优化,并在前端页面进行数据展示,从而为分析和研究以太坊提供了数据基础。     

基于交易序列分层变异的EVM模糊测试

以太坊虚拟机是以太坊区块链中关键组成部分, 其缺陷会导致交易的执行结果出现偏差, 给以太坊生态带来严重问题. 现有的以太坊虚拟机缺陷检测工作仅将虚拟机视为独立的智能合约执行工具, 没有完整测试其工作流程, 从而导致缺陷检测存在盲点. 针对上述问题, 提出了一种以太坊虚拟机运行全过程的缺陷检测方法(ETHCOV). ETHCOV首先结合权重策略指导智能合约、合约接口参数输入和交易序列按不同粒度变异, 然后将其与区块状态以及世界状态打包作为测试用例, 最后将测试用例输入到以太坊虚拟机中触发运行并对比检验运行结果, 以此来检测以太坊虚拟机的漏洞缺陷. 基于上述方法实现了一个原型系统, 并以2万多个真实智能合约作为为输入对以太坊虚拟机进行缺陷检测测试. 实验结果表明, 相较于现有工具EVMFuzzer, ETHCOV的测试效率提升了339%, 代码覆盖率提升了125%, 并检测出3组用例的不一致输出. 这些结果表明ETHCOV能有效检测以太坊虚拟机的缺陷.     

基于以太坊的改进物联网设备访问控制机制研究

当前物联网设备节点动态性强且计算能力弱,导致物联网中的传统访问控制机制存在策略判决与策略权限管理效率较低、安全性不足等问题。提出基于以太坊区块链的物联网设备访问控制机制,结合基于角色的访问控制（RBAC）模型设计智能合约。对以太坊相关特性进行分析,建立结合用户组的改进RBAC模型。设计基于以太坊区块链技术的物联网设备访问控制架构及算法,通过编写图灵完备的智能合约实现物联网设备访问控制,融合以太坊区块链MPT树存储结构与星际文件系统对访问控制策略进行存储管理。在以太坊测试链上的实验结果表明,该机制具有较高的策略判决性能与安全性。     

基于以太坊的物联网可伸缩信息共享机制

针对物联网(IoT)信息共享中存在缺乏信用保障机制以及信息孤岛问题,设计一种基于以太坊的物联网可伸缩的信息共享机制框架。提出基于智能合约机制的信息共享处理流程,采用设备管理器管理物联网设备,以增强机制的可伸缩性。实验基于以太坊平台,分别对机制的信息交易处理能力和可伸缩性进行验证。结果表明该共享机制具有良好的可伸缩性,信息共享的交易吞吐量达到10 000条/s,交易延时为毫秒级。     

基于跳跃Hash和异步共识组的区块链动态分片模型

区块链系统的实现方案普遍存在性能和容量上的缺陷,使其无法取得更广泛的普及和应用。分片被视为最有可能解决区块链瓶颈的技术,然而目前主流的实现方案普遍存在牺牲去中心化或者安全性来提升性能的问题。基于现有分片技术的研究,文中提出了基于跳跃Hash和动态权重的分片构建算法,该算法满足高效性、公平性、自适应性等特点,网络分片效率对比以太坊提升了8%,分片数量动态增减时节点迁移的工作量对比以太坊降低了25%;同时引入了异步共识组机制,提升了分片的交易安全性,能够有效处理跨分片交易。理论分析和实验证明,基于跳跃Hash和异步共识组的区块链动态分片模型的最大交易性能可达5000笔每秒。     

基于智能合约的以太坊可信存证机制

针对以太坊平台提供的数据管理功能简单且存在低吞吐率和高延迟的问题，提出一种基于智能合约的以太坊可信存证机制。首先针对以太坊平台暴露的数据管理问题提出一个基于智能合约的以太坊可信存证框架，然后通过集中化数据统一处理、认证数据分布式存储以及高效动态取证这几个方面阐述所提机制的框架和实现，最后通过基于智能合约的系统开发表明了该机制的可实现性。实验及分析结果表明，该方法与传统关系数据库存证相比，增加了处理可信性、存储可信性和访问可信性；与区块链存证相比，丰富了数据管理功能、降低了区块存储成本、提高了存证效率。     

基于字节码的以太坊智能合约分类方法

近年来,区块链技术已在金融、医疗和政务等领域得到了广泛应用和关注。然而,由于智能合约的不易篡改性和运行环境的特殊性,各类安全问题频繁出现。一方面是合约开发者在编写合约时出现的代码安全问题,另一方面是以太坊出现不少高风险智能合约,普通用户很容易被高风险合约提供的高回报所吸引,但对合约的风险却无从知晓。然而,关于智能合约安全的研究主要集中于代码安全方面,对合约功能识别的研究相对较少。假如能对智能合约功能进行准确分类,将有助于人们更好地理解智能合约的行为,同时保障智能合约生态安全,减少或挽回用户的损失。已有的智能合约分类方法通常依赖于对智能合约开源代码的分析,但以太坊发布的合约仅强制要求部署字节码,且只有极少数合约公布了其开源代码。因此,提出了一种基于字节码的以太坊智能合约分类方法。收集以太坊智能合约字节码和对应类别标签,然后提取操作码频率特征以及控制流图特征;通过实验对特征重要性进行分析,获取适合的图向量维度及最优的分类模型;在交易所、金融、赌博、游戏和高风险5个类别的智能合约多分类任务中进行实验验证,使用XGBoost分类器时的F1值达到0.9138。实验结果表明所提方法能较好地完成以太坊智能合约的分类任务,并且能够应用于现实中的智能合约类别预测。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于交易特征对以太网多类型非法账户的分析与预测

日益频繁的非法交易行为妨害以太坊安全交易,针对电子货币的匿名性使得非法交易行为难于跟踪分析问题。以太坊平台交易数据作为数据源,以被标记得非法账户和未标记的正常账户数据集作为训练集,利用交易数据的特征属性为构造基础,通过CatBoost算法对其中包含多种类型的非法账户进行整体预测。其过程通过T-SNE算法实现交易特征的降维可视化,采用多倍交叉验证,引入SHAP value因子判断特征影响的正负属性,所建立模型的预测效果准确率达到了94.29%,感受者曲线下面积（AUC）数值的评估度量达到了0.984 6。建议的方案能较为准确地预测以太坊交易平台上存在的非法行为,有效改善基于区块链的交易环境。     

基于以太坊状态数据库的攻击与防御方案

以太坊是第二代区块链平台的典型代表,其最大特点是能够通过智能合约来支持功能丰富的分布式应用.另外,为了提高交易验证效率,以太坊使用了本地数据库来存储账户状态,并基于区块头内的状态树根保证状态数据的完整性.但是研究工作表明,本地数据库存在被篡改的安全隐患,且攻击者可以基于被篡改的账户状态发出非法交易,从而牟取不正当利益....     

Context-adaptive and energy-efficient mobile transaction management in pervasive environments

Pervasive computing is a user-centric, scalable, parallel, and distributed computing paradigm, allowing users to access to their preferred services even while moving around. Transaction management for pervasive environments has to provide mobile users with reliable and transparent services anytime anywhere. To make such a vision a reality, the communication of pervasive transaction processing should be context-aware for adapting to dynamically changing execution environments, and energy-efficient for prolonging the lifetime of battery-powered mobile devices. In this paper, we propose a context model and a context-aware transaction model for pervasive transactions, and present a c\underline{\mathrm{c}} ontext-adaptive and e\underline{\mathrm{e}} nergy-efficient t\underline{\mathrm{t}} ransaction m\underline{\mathrm{m}} anagement mechanism (CETM) that can dynamically adjust transaction execution behaviors in terms of current context information. Moreover, we model and verify the correctness of the CETM through Petri nets. The simulation results have demonstrated that our transaction management mechanism CETM can significantly reduce the failed probability of concurrent pervasive transactions.     

可监管的区块链匿名交易系统模型

针对现有区块链系统可追溯性与隐私保护难以兼顾的问题,设计了一种可监管的区块链匿名交易系统模型。首先,结合标识密码（IBC）和无证书公钥密码体制（CL-PKC）的优点,消除了单一IBC托管密钥带来的隐患,并在可保证安全条件下将用户交易标识与用户身份关联,从而保证了模型中的可监管性;其次,通过从网络层和应用层双层签名认证实现了隐私安全,既保证了用户交易内容和身份隐私的安全性,又确保权威机构能够根据异常交易进行追溯,从而为当下区块链匿名性和可监管性的兼容提供了一种新的思路;最后,把所提模型和自认证签名模型、多中心SM9模型及可追溯门罗币模型等进行对比,并通过计算机模拟仿真比较了所提模型和主流区块链模型的传输耗时。实验结果表明,所提模型在安全性和可追溯性上有较大优势;在相同软硬件环境下,多次传输相同大小信息时,所提模型的信息传输耗时比以太坊模型多168%,而长时间传输情况下效率差距不大;传输不同长度的信息时,所提模型的平均耗时要比以太坊模型多38%。     

Automatic Transaction Compensation for Reliable Grid Applications

Abstract As grid technology is expanding from scientific computing to business applications, service oriented grid computing is aimed at providing reliable services for users and hiding complexity of service processes from them. The grid services for coordinating long-lived transactions that occur in business applications play an important role in reliable grid applications. In this paper, the grid transaction service （GridTS） is proposed for dealing with long-lived business transactions. We present a compensation-based long-lived transaction coordination algorithm that enables users to select results from committed sub-transactions. Unlike other long-lived transaction models that require application programmers to develop corresponding compensating transactions, GridTS can automatically generate compensating transactions on execution of a long-lived grid transaction. The simulation result has demonstrated the feasibility of GridTS and effectiveness of the corresponding algorithm.     

混合实时事务的延期单调速率调度算法及其可调度性分析

对于含有实时和非实时两部分的混合实时应用，传统的单调速率调度算法(RM)已不再适用.为此，该文引入“混合实时事务”的概念，并针对这类事务提出一种延期单调速率调度算法(DRM)；着重分析了DRM算法对混合实时事务的可调度性；进行了实验测试与性能分析比较．结果表明，事务集中混合实时事务占的比例越高，混合事务中非实时子事务占的比例越大，该算法的CPU使用率阈值就越高，且在各种情况下，DRM算法与RM算法相比性能都更优，最低情况也与之一样．     

基于XGBoost和TCN-Attention的棉花价格多影响因素选择及预测

棉花价格受多种因素影响而复杂多变, 通过选择合适的数据特征和预测模型可提高棉花价格预测精度. 本文以棉花日现货价格数据为研究目标, 采集了供需关系、国际市场、宏观经济、产业链这4个方面的9项影响因素作为特征, 使用极限梯度提升(XGBoost)算法对棉花价格影响因素进行特征评估筛选, 选取其中5项特征后, 采用引入注意力机制(Attention)的时间卷积网络(TCN) TCN-Attention、TCN、LSTM、GRU等模型对棉花价格进行预测. 通过消融实验和对比实验, 结果表明: (1)经过XGBoost特征筛选后, TCN-Attention价格预测的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)为41.47和58.76, 与未筛选相比分别降低了77.57%和76.49%. (2)与TCN、LSTM、GRU相比, 本文提出的TCN-Attention模型预测结果更准确, MAE和RMSE均降低50%以上, 运行时间较LSTM、GRU缩短60%.     

基于区块链的数字货币演化

区块链是数字货币研究的主流技术和重要前提。作为一种去中心化的分布式计算技术,区块链具有共同维护、防窜改、可追溯等中心化技术所不具备的优势。以区块链的基本原理为基础,主要分析了哈希加密、共识机制以及智能合约方面的关键技术;以区块链中的首个应用比特币为基础,分析了以太坊、达世币、卡尔达诺、比特股等数字货币的发展演化历程。根据数字货币的研究现状及其所面临的诸多挑战,展望了区块链未来在数字货币的发行与监管、交易跟踪和海量交易数据分析方面的研究趋势。