基于门限秘密共享的区块链分片存储模型

针对存储原因所导致的区块链技术难以在大型业务场景应用的问题,提出了一种基于门限秘密共享的区块链分片存储模型。首先由共识节点使用改进的Shamir门限,将要上链的交易数据进行分片处理;其次,共识节点基于分片数据构造不同的区块,并分发给现存于区块链网络中的其他节点进行存储;最后,当节点要读取交易数据时,在从分发到交易数据分片的n个节点中的k个节点请求数据,并利用拉格朗日插值算法进行交易数据的恢复。实验结果表明,该模型在保证了上链数据安全性、可靠性、隐私性的同时,每个节点的数据存储量约为传统存储方法的1/（k-1）,从而有利于区块链技术在大型业务场景的应用。     

基于区块链技术的联合环境感知模型设计与应用

为探索联合环境感知的新思路与新方法,提高多个传感器综合、全面、精确感知的能力,使用区块链技术,提出基于区块链技术的联合环境感知模型,研究其中涉及的区块链关键技术,并给出联合环境感知模型的应用场景。通过感知模型的设计,达到环境感知信息共享和目标精确感知,同时保证感知信息的可信性与不可篡改性,使感知信息可追溯。未来,在基于区块链技术的联合环境感知模型之上构建应用,还能将感知与控制结合起来,最终实现各传感节点的自动控制与自主协作。     

面向无人驾驶地图更新的安全信任管理方案

地图的实时性和准确性在无人驾驶车辆导航中发挥着重要作用。基于卫星图像的数字地图能够保证地图中道路信息的准确性,但是根据相关路况信息进行实时更新时,由于车辆用户数较多且来源复杂,因此无法确保数据的安全性和可靠性。提出一种基于区块链的认证与信任管理方案。利用无证书签名技术实现车辆的匿名认证,保证车辆身份的可验证性和不可否认性。设计基于区块链的信任管理机制,通过存储在区块链上的历史信任值计算路况消息的可信度,同时将可靠的路况信息发送给地图更新服务器,根据车辆提供信息的真实与否更新车辆信誉值,实现车辆信誉的同步与更新。从计算开销、通信开销和信任管理功能等方面验证了该方案的有效性。仿真结果表明,该方案具有较高的地图更新效率和防骗能力,能够确保数据来源的安全性和可靠性,为无人驾驶车辆提供实时路况更新服务。     

基于主侧链合作的区块链访问控制策略

传统区块链技术处理交易能力弱、吞吐量低,不仅难以处理工业环境下的海量数据,而且其访问控制策略权限管理效率低,安全性不足。针对上述问题,提出一种基于主侧链合作的工业物联网访问控制策略。通过Plasma Cash框架构建高性能DPOS侧链,并根据合约将侧链与主链双向锚定,实现区块链的主侧链扩容。根据工业物联网的节点特点和主侧链区块链的运行环境,设计适用于主侧链环境的访问控制模型,访问控制模型内的主客体信息收集点阻隔外部实体直接访问,信息处理点实现访问控制策略执行与存储分离。将模型编写成图灵完备智能合约后放至侧链上,侧链负责合约的执行并通过稀疏默克尔树算法与主链进行数据的批量同步验证。实验结果表明,该策略可对基于工业物联网的区块链传输速度和稳定性进行有效优化,提高了控制策略的管理效率和安全性,可满足工业物联网中的使用需求。     

基于区块链技术的物联网信息共享安全机制

针对物联网（IoT）信息共享中存在的源数据易被篡改、缺乏信用保障机制以及信息孤岛问题，提出一种基于区块链技术的轻量级物联网信息共享安全框架。该框架采用数据区块链和交易区块链相结合的双链模式:在数据区块链中实现数据的分布式存储和防篡改，并通过改进的实用拜占庭容错（PBFT）机制共识算法，提升数据登记效率；在交易区块链中实现资源和数据交易，并通过基于部分盲签名算法的改进算法，提升交易效率、实现隐私保护。仿真实验部分分别针对抗攻击能力、双链的处理能力和时延进行了验证分析，结果表明该框架具有安全性、有效性和可行性，可应对现实物联网中的大部分场景。     

基于区块链技术的去中心化应用——以学者网为例

文章旨在利用区块链技术解决中心化存储模式的弊端,基于中心化数据存储模式下的学者网平台,运用区块链技术实现用户行为数据信息的链上存储,消除中心化数据存储弊端的同时安全公开的存储用户行为信息,降低多方交互成本,提高多方交互效率。运用区块链技术实现用户积分交易,根据学生用户行为分发相应积分,积分可查且永久存储在该用户账号,保证了用户积分记录的透明存储,保障了用户的权益。此外,设计开发了区块链浏览器,提供区块信息查询功能。     

基于区块链的分布式离链存储框架设计

随着分布式存储技术的不断发展,越来越多的企业、政府机构用户将数据保存在云端,实现大数据的分布式存储和数据资源共享。区块链技术的去中心化、可追溯、不可篡改、数据一致性等特点,为解决云存储存在的隐私和安全挑战问题带来了新的契机。文章提出了一种基于区块链的分布式离链存储框架。在区块链中部署区块节点和存储节点,其中区块节点用于执行底层区块链运行机制,存储节点用于存储数据和文件,通过将区块和存储功能区分开实现了离链存储,保证了区块链的运行效率。此外,文章还提出了一个使用基于经典数据占有机制的全局交互验证方法,以确保数据文件的分布、可靠和可证明的存储。用户向区块链中添加区块(存储文件)时会触发公平挑战机制的审核机制,从而隐式验证离链存储的所有文件是否完整。     

基于区块链的智能网联车队协同轨迹预测系统

自动驾驶汽车技术近年来得到了广泛研究与快速发展,但在复杂的交通场景下,自动驾驶汽车面对突然出现的行驶车辆并不能及时避让。针对此问题,基于区块链技术提出智能网联车队的协同轨迹预测系统,智能网联车队中的各个节点与路边基础设施通过长短时记忆网络(LSTM)模型对周边车辆的运动轨迹进行预判,并将得到的结果进行分享,利用区块链技术,智能网联车队与路边基础设施可以对其接收到的信息进行评分,并将汇总后的评分以区块的形式加入存储信誉评分的区块链中。通过该评分,智能网联车队中的车辆可以根据车队中其他节点的信誉值来判断其是否可信,低信誉值节点传来的信息将不予理睬,从而实现了协同驾驶。实验分析表明,所提LSTM模型能够较为准确地预测周边车辆5 s内的行驶轨迹,而所提的系统在提升智能网联车队的行驶安全上起到了明显的效果。     

基于区块链的用电数据存储方案

针对智能电网用电数据存储系统中用电数据的安全问题,结合区块链共识机制、加密机制、对等网络和云存储技术,提出一种基于区块链的用电数据云存储方案,以确保用电数据的安全存储和共享.通过实用拜占庭协议,实现网络节点的共识,访问控制机制实现用电数据信息的共享,区块链存储用电数据的公共信息,并将用电数据的真实数据加密存储在数据库或云存储中,方便有效地实现敏感用户用电数据的存储和系统间的信息共享.在联盟链的环境下选取若干网络节点进行性能测试,通过安全性分析表明,该方案能安全、可靠地存储用电数据并且大大降低了网络节点的计算开销.     

基于区块链的物联网节点信息安全研究

针对区块链的电商物联网节点信息安全问题,对节点可信计算及隐私保护展开了研究及分析。设计了恶意节点检测信任方法(Block chain Trust Model, BTW),结合区块链网络频繁数据交换的可信计算、同态加密区块链技术,保护电商物联网节点信息的安全,获得节点信息安全总体模型。实验结果表明,BTW方法的CPU运行情况明显优于传统方法。相对于传统的区块链交易流程,研究提出的可信计算业务流程可以将业务流程缩短50%～75%,隐私节点保护的整体效果优于传统方法。融合恶意节点检测、可信计算、同态加密区块链的物联网节点信息安全保护模型,能够提供更好的安全保障。     

基于区块链的科技服务质量信任评价方案

结合交易信息的可信性以及服务质量（QoS）信息的动态性，提出一种基于区块链技术的科技服务信任评价方案。分析区块链技术在科技服务交易场景下的可行性并将其运用于评价过程中，保证评价的QoS数据可信。采用区间数模型对数据进行区间化处理，通过比较QoS信息与用户需求之间的差异，计算出区间数可能度作为评价矩阵，实现科技服务的综合评价。将熵权法与层次分析法相结合确定混合权重，提高评价结果的准确性。针对科技服务的冷启动问题，利用动静结合的方式对QoS进行综合评价并应用TOPSIS方法计算排名，保证评价结果的全面性。通过对交易合约的开发、部署与调试验证了该方案的可行性，确保了交易过程的可靠性。实验结果表明，该方案相比于基于URDQ与Entropy-TOPSIS的服务信任评价方案结果更全面与准确。     

面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术综述

随着汽车智能化程度的不断提高,智能汽车通过环境传感器与周边行驶环境的信息交互与互联更为密切,需应对的行驶环境状况也越来越复杂,包括行驶道路、周边交通和气象条件等诸多因素,具有较强的不确定性、难以重复、不可预测和不可穷尽。限于研发周期和成本、工况复杂多样性,特别是安全因素的考虑,传统的开放道路测试试验或基于封闭试验场的测试难以满足智能驾驶系统可靠性与鲁棒性的测试要求。因此,借助数字虚拟技术的仿真测试成为智能驾驶测试验证一种新的手段,仿真场景的构建作为模拟仿真的重要组成部分,是实现智能驾驶测试中大样本、极限边界小概率样本测试验证的关键技术,这对提升智能驾驶系统的压力和加速测评水平显得尤为重要。面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术已成为当前汽车智能化新的研究课题和世界性的研究热点,作为一种新兴技术仍面临许多挑战。本文提出了面向智能驾驶测试的仿真场景构建方法,系统阐述了国内外研究工作的进展与现状,包括场景自动构建方法和交通仿真建模方法,重点分析一些值得深入研究的问题并围绕场景构建技术的发展趋势进行了讨论分析,最后介绍了团队相关研究在2020中国智能驾驶挑战赛仿真赛和世界智能驾驶挑战赛的仿真场景应用情况。     

基于信任值的车联网分层共识优化协议

随着车联网、5G 和人工智能技术的快速发展,智能交通成为交通技术发展趋势,车联网作为车-车、车-路信息交互平台,是智能交通信息共享和处理的基础。同时车联网安全备受关注,特别是数据安全问题,可能会造成用户隐私泄露。区块链技术的发展成为一种解决途径,但在效率、安全性等方面仍面临新挑战。随着车辆节点、信息增多,如何在车辆高速移动环境中高效完成信息共识也成为问题关键。针对上述问题,提出基于区块链及信任值的自下而上双层RSU（road side unit）链共识协议。对比几种典型的共识结构并依据实际车联网场景、符合速度、容错率以及减少通信量需求,选择自下而上双层共识结构。通过赋予每辆车信任值,并基于节点参与程度、工作完成情况及消息价值度提出组领导节点选举算法,以确保系统安全性。基于上述共识结构与算法工作,完整描述协议具体流程,分为区域划分、组领导节点选取、局部共识、领导主节点选取、全局共识、域内广播6个步骤。从安全性、通信复杂度、共识算法时延、容错率4个方面对实验进行分析。实验证明,与其他方案对比,本协议在可抵抗合谋攻击、女巫攻击等条件下,可以有效降低通信复杂度,缩短共识时延,并在安全前提下提高容错率,使更多节点参与信息共享,满足车联网场景需求。     

基于SM2数字签名的区块链匿名密钥交换协议

区块链技术因其去中心化、匿名性、不可篡改、不可伪造等优点, 已经成为我国的一项前沿技术, 在各领域得到广泛的应用。虽然用户可利用区块链发布匿名交易, 有效隐藏交易双方的身份信息, 但双方交易完成后传输交易相关数据可能破坏匿名性。这是因为在数据传输过程中, 为了保证双方通信安全, 往往使用认证密钥交换协议认证双方身份, 计算会话密钥建立安全信道。由于传统的认证密钥交换协议涉及双方的长期公私钥对信息, 所以将泄露交易双方的身份信息。虽然区块链匿名密钥交换可基于交易双方的历史链上交易完成密钥交换, 有效保障交易双方的匿名性, 但现有区块链匿名密钥交换协议主要基于国外密码算法设计, 难以适用于国产区块链平台, 不符合我国密码核心技术自主可控的要求。为丰富国产商用密码算法在区块链匿名密钥交换方面的研究, 满足区块链交易后双方匿名安全通信的需求, 本文以 SM2 数字签名算法和区块链为基础, 构造非交互式和交互式两种区块链匿名密钥交换协议。并在 CK 安全模型中证明非交互式的协议满足会话密钥安全, 交互式的协议满足有前向安全性的会话密钥安全。最后通过理论分析和编程实现结果表明, 本文协议在没有比现有协议消耗更多的计算开销与通信代价的前提下, 可适用于国产化区块链平台。     

基于区块链技术的车联网高效匿名认证方案

针对车联网（IOV）中心化认证效率低和隐私保护差的问题，提出一种基于区块链技术的高效匿名认证方案。该方案基于IOV开放、自组织、快速移动的特点，利用区块链技术防篡改和分布式的特性来完成车辆临时身份的生成和区块链存储。车辆相互通信时，通过触发智能合约实现高效匿名的双向身份认证。实验结果表明，在认证效率上，与传统公钥基础设施（PKI）认证、假名授权身份认证相比，随着验证量的增加，所提方案的匿名身份认证的时延增长较慢，效率较高；在安全性能上，所提方案中存入区块链的临时身份具有不可篡改、不可否认、可追溯等特点。所提方案中，恶意车辆身份可回溯并进行权限控制，并且，公钥密码体制和数字签名技术保证了通信数据的保密性和完整性。     

基于区块链技术的车联网高效匿名认证方案

针对车联网（IOV）中心化认证效率低和隐私保护差的问题,提出一种基于区块链技术的高效匿名认证方案。该方案基于IOV开放、自组织、快速移动的特点,利用区块链技术防篡改和分布式的特性来完成车辆临时身份的生成和区块链存储。车辆相互通信时,通过触发智能合约实现高效匿名的双向身份认证。实验结果表明,在认证效率上,与传统公钥基础设施（PKI）认证、假名授权身份认证相比,随着验证量的增加,所提方案的匿名身份认证的时延增长较慢,效率较高;在安全性能上,所提方案中存入区块链的临时身份具有不可篡改、不可否认、可追溯等特点。所提方案中,恶意车辆身份可回溯并进行权限控制,并且,公钥密码体制和数字签名技术保证了通信数据的保密性和完整性。     

工业区块链中基于CUDA的数据并行处理方法

工业区块链数据交易系统能够使交易双方在没有中间商存在的情况下安全地进行交易,简化了交易流程,降低了交易成本。针对大规模数据上链,现有的一般做法是将源数据的哈希值作为元数据存储到区块链,源数据本身则存储在本地或云端。一方面,传统哈希值的计算方式难以满足工业大规模数据高效上链的需求。另一方面,由于只将元数据存储到了区块链,交易时数据需求者在只收到元数据时无法确认源数据本身是否完整。因此,设计了一种基于CUDA的数据并行处理方法,通过合理的数据分块、线程布局等手段加快大规模工业数据哈希值的计算速度,提高上链效率。并且,基于此方法构建了两方数据完整性验证模型,数据需求者在交易时能够在未得到源数据的情况下,根据证明信息有效地验证源数据的完整性,避免了因传输无用数据而付出的通信代价。对于较大规模工业数据,所提出的计算方法可将哈希值计算效率提升至少22%。同时,由安全性分析可知,在数据拥有者持有签名私钥的特殊情况下,数据需求者在交易时可以对源数据进行完整性验证。     

基于自动化接受度模型的车外交互研究

摘 要：随着科技的不断进步,新技术不断进入人们的生活,自动驾驶驾驶技术也得到了 快速的发展。但单纯的技术提高并不能带来人们接受度的随之增加。为了提高人们对无人驾驶 技术的接受度,对自动化接受度模型进行研究,探究如何从认知接受度提升的角度改善自动驾 驶座舱的人机交互,并从接受度模型的核心影响因素的角度分析车外人机交互用户体验问题。 通过分析半封闭场景下车外交互的使用场景及行人与无人车交互时的用户行为,归纳出行人行 为特征模型,再结合自动化接受度模型的相关研究,从信任度、协作性的角度提升车外交互的 有效性和认知接受度。基于自动化接受度 AAM 模型提出了符合行人行为特征和认知的车外人 机交互策略,从而提高沟通效率和接受度。