基于区块链的公平预付卡管理方案

近年来预付费消费模式倍受商家和消费者的青睐,在娱乐健身、教育培训、商超零售等服务业中得到广泛应用。现有预付卡管理中存在商家欺诈高发、商家违约频发、监管不善等诸多问题,难以保障消费者的权益。当前,基于区块链的智能合约技术具有去中心化、安全性高、可验证等特性,可用来有效管理预付卡,为解决预付卡管理存在的问题提供了新思路。因此提出了一种基于区块链的公平预付卡管理方案,消费者和商家通过与智能合约的交互完成交易,利用智能合约的暂存价值完成预付款的管理。消费者和商家共同确认消费成功后,由智能合约自动结算本次消费费用给商家。当商家存在违约时,消费者可以通过申诉追回已支付的预付款,维护自己的权益,从而保证交易的公平性。基于以太坊实验环境实现了预付卡管理方案,对预付卡发售、消费与退款等功能进行了详细测试。通过实验测试和安全性分析,验证了该方案的有效性和可行性。     

基于信任值的云存储数据确定性删除方案

数据确定性删除是云存储安全的研究热点。目前云存储中分散式的数据确定性删除方案在密钥分量存储时没有考虑DHT((Distributed Hash Table)节点可信性,使得用户在授权时间内也存在无法访问自己敏感数据的问题。为此提出了一种基于信任值的云存储数据确定性删除方案,该方案的核心是对DHT节点进行可信度评价,密钥分量的存储选择可信度较高的节点。与已有的确定性删除方案相比,该方案仍然是利用DHT网络的动态特性实现密钥的定期删除,使得用户敏感数据能够在特定的一段时间之后自动销毁。不同的是,该方案在将密钥分量分发到DHT网络中时倾向于选择可信度高的节点进行交互,使得在密钥的过期时间戳之前从DHT网络中得到足够多的密钥分量来恢复出密钥的可能性大大提高,降低了用户在授权时间内无法访问自己敏感数据的概率。实验结果表明,该方案不仅可以有效地抑制恶意节点,还可以提高密钥分量提取成功率,从而增加用户在授权时间内访问自己敏感数据的成功率。     

基于区块链的通航维护信息系统研究

区块链技术作为一种新兴的去中心化基础架构和分布式共享存储框架技术,其去中心化、公开透明、不易篡改等特性也与通航维护信息系统的需求相吻合。本文首先介绍了区块链技术的概念,然后对区块链技术在通航维护信息系统中的具体应用进行了分析和归纳,最后对下一步的研究工作进行了总结。     

云环境中基于多属性排序的密文检索方案

密文检索是云提供数据加密存储服务的重要辅助功能。目前云环境中密文检索的排序搜索算法只根据关键词的单一局部属性进行文档相关性分数计算,因此存在查准率不高的问题。针对这个问题设计了一种基于多属性排序的密文检索方案,其思想是首先通过文档关键词的局部属性和全局属性构建多属性特征向量安全索引,其次根据用户选择的排序方式确定各局部属性和全局属性的权值,然后调用多属性评分公式进行文档相关性分数计算,最后根据分数排序返回用户最感兴趣的检索结果。实验表明,该方法能够有效提高检索速度和检索结果的准确性。     

基于Spark平台的并行KNN异常检测算法

随着大数据时代的到来,异常检测受到了广泛关注。针对传统KNN异常检测算法处理速度和计算资源的瓶颈,以及Hadoop平台上的MapReduce不能友好支持迭代计算和基于内存计算等问题,提出了一种基于Spark平台的并行KNN异常检测算法。该算法首先对数据集进行分区和广播,然后用map函数计算数据集在每个分区的K近邻,使用reduce函数归并map函数的输出计算全局K近邻得到异常度,将异常度前n个对象视为异常。与传统KNN异常检测算法相比,在保证检测精度的前提下该算法的性能与计算资源呈近似线性关系;与其他并行异常检测算法相比,该算法无需额外扩展数据,支持迭代,而且通过在内存中缓存中间结果来减少I/O花销。实验结果证明,该算法可以提高KNN算法在大规模数据上的异常检测效率。