基于区块链技术的绿证智能合约交易风险聚类分析模型

常见的聚类分析模型受到分布式清洁能源接入模式的冲击，内部数据容易被篡改，模型安全性较低。对此，提出基于区块链技术的绿证智能合约交易风险聚类分析模型。引入区块链技术，改变交易信息的哈希结构，将同时生成的区块链证书记入区块链数据库中，作为信息不可篡改的凭证，用于信任认证；设计智能合约响应机制，实现区块链数据的信任认证，在认证完成后，投影区块链数据，完成区块链数据的聚类处理；以聚类结果为依据，构建决策树风险分析模型。实验结果表明，在面对分布式清洁能源接入模式的冲击时，该模型内部数据安全，没有被篡改，安全评估值在4.5以上，自身的安全性得到了提高。     

基于动机分析的区块链数字货币异常交易行为识别方法

当前区块链数字货币被众多恶意交易者利用,导致了"粉尘"注入、"空投"操作、勒索、骗局等一系列异常交易行为.因此,研究区块链数字货币异常交易行为的识别方法对于规范交易行为、保障网络空间安全具有重要意义.在众多区块链数字货币中,比特币市值超过所有区块链数字货币市值和的一半,具有高代表性.比特币系统的用户数量多、交易规模大、...     

面向区块链的在线联邦增量学习算法

针对传统数据处理技术存在模型过时、泛化能力减弱以及并未考虑多源数据安全性的问题,提出一种面向区块链的在线联邦增量学习算法.该算法将集成学习与增量学习应用到联邦学习的框架下,使用stacking集成算法来整合多方本地模型,且将模型训练阶段的模型参数上传至区块链并快速同步,使得在建立的全局模型准确率仅下降1％的情况下,模型...     

区块链中区块截留攻击的研究与分析

区块截留攻击又称扣块攻击,是存在于区块链中的一种攻击方式,攻击者通过渗透进目标矿池中进行消极挖矿以达成破坏目标矿池的目的.简要介绍了挖矿机制和区块截留攻击的工作原理,总结了区块截留攻击的几种模型,并对现有的区块截留攻击模型的攻击方式和收益进行了研究,分析出其攻击效果.构造了一个在提升收益率的同时提升收益速度的区块截留攻...     

基于交易网络的公有链用户识别方法

分析与研究公有链交易数据及系统用户行为对于保证公有链应用安全至关重要。比特币作为公有链的代表性应用,是一种基于P2P网络的电子现金系统。比特币交易地址具有匿名特征,无法关联到用户真实信息,这使得比特币溯源非常困难。为识别比特币中交易地址间的关联关系,推断出用户真实信息,提出一种基于交易网络的用户识别方法。对比特币区块数据进行预处理,通过解析比特币区块数据中的脚本信息,将比特币原始交易数据处理为更加直观的数据格式。衡量交易输入与输出地址间的相似程度,根据交易地址关联信息识别出比特币匿名地址对应的所有用户。在实验中应用真实的比特币区块数据,利用可视化方式对用户识别结果进行分析,结果表明该方法不受交易规则的限制,能对比特币匿名地址进行有效识别,且随着比特币区块数量的增加,识别准确率基本稳定于80%。     

面向交通状态时空模式的双向聚类可视分析

城市道路网络的交通状态存在多种时序变化模式和空间分布模式.为了能综合分析各时序模式在不同区域的分布情况，以及各空间模式在不同时间段的出现规律，本文提出一种基于双向聚类的时空模式可视分析方法.该方法可同时将路段集合和以小时为尺度的时间戳集合划分为簇，以提取出时序模式和空间模式.然后，通过多视图联动和降维投影可视化分别从小时尺度和日期尺度上分析时序模式的空间分布，同时分析空间模式的时间分布.本文以一份新冠疫情期间采集的交通数据为例进行研究，实验结果表明，该方法能有效发现因政府交通限制等因素而呈现的多种时序模式和空间模式，同时辅助用户分析这些模式在时空上的分布情况.     

基于录制重放的区块链交易执行追溯方法

区块链上运行的智能合约具有一经部署难以修改、调用执行需经过共识等特点, 现有的需要修改智能合约代码或打断其执行过程的调试方法难以直接应用到智能合约上. 由于智能合约的运行过程由区块链交易顺序执行过程组成, 实现对区块链交易执行过程的追溯是提升智能合约可调试性的一个有效途径. 对区块链交易执行过程进行追溯主要目标是找出一条已经出块的区块链交易是如何得到当前的执行结果的. 区块链交易的执行依赖于区块链内部状态, 且该状态取决于之前区块链交易的执行结果, 因此存在着传递性依赖. 区块链交易的依赖性和区块链所提供的执行环境的特点给区块链交易执行追溯带来了挑战. 区块链交易执行追溯面临的挑战主要有3方面, 即如何从智能合约部署的生产环境中获取足够追溯的信息、如何获取区块链交易之间的依赖关系, 以及如何保证追溯结果与实际在线执行过程一致. 提出了一种基于录制重放的区块链交易执行追溯方法, 在合约容器中建立录制重放机制, 无需修改合约代码即可支持交易执行中对状态读写操作的录制, 并且不会打断智能合约运行; 提出了基于状态读写的交易依赖分析算法, 支持对存在依赖关系的前序交易进行按需回溯; 此外, 设计了录制读写操作记录的验证机制, 确保重放的执行过程与真实执行过程之间的一致性可被验证. 所提出的方法能够追溯区块链交易调用智能合约的执行过程, 可用于智能合约调试, 并且当智能合约异常造成损失时可用于举证. 在实验中对比了将录制的读写操作记录存储于链上和存储于链下之间的性能差异, 通过案例研究展示了所提方法在追溯区块链交易执行方面的有效性和优点.     

动态的粗糙增量聚类方法

数据挖掘领域中已提出了很多聚类算法及其改进形式,但对增量式聚类方法的研究较少。当数据集因为更新而发生了变化,那么数据挖掘结果也要进行必要的更新。由于数据量大,如果在新增数据后再对所有数据运用聚类算法进行聚类,效率显然不高,因此进一步研究增量式聚类算法是很有必要的。在一种改进的基于遗传算法的粗糙聚类方法（IRCBGA）的基础上,提出了一种增量式粗糙聚类方法。数值仿真表明该算法能很好地解决传统聚类算法的数据更新的聚类问题。     

基于DPoS共识机制的区块链社区演化的可视分析方法

DPoS(股权授权证明)是当前主流区块链共识机制之一,独特的节点竞选机制使其形成不断演化的区块链社区.对区块链社区演化模式进行分析可以发现共识机制的潜在风险,具有十分重要的研究意义.针对DPoS共识机制区块链数据,提出了一种新颖的共识机制效能组合分析策略,面向区块链社区演化模式,提出了一种多角度探索的可视分析方法.首先...     

面向版权授权交易的区块链共识机制

为实现安全高效的版权授权交易,使原创版权作品得到有效保护。针对区块链技术中的共识机制加以改进,提出一种适应可信版权登记与授权交易场景的DPOS共识机制改进方法。基于信用值和币龄进行设计,采用CES生产函数模型对节点可信程度进行衡量,减少作恶节点当选代表节点的概率;通过基于混合同余算法的随机出块策略和新型区块合法性验证策略,实现区块可信的产生与验证过程,增强共识算法安全性;增加基于出块时间的信用值奖惩机制,增大网络带宽与节点性能更好的节点成为出块节点的概率,提升系统效率。实验结果表明,改进方案可以全面提升区块链系统的安全性和效率,有效应用在版权交易领域,实现可信的版权授权交易。     

区块链技术的发展与展望

区块链是一种计算机技术,即分布式账本或者分布式数据库,它采用了一种"去中心化分布式记账"的概念,特别适合金融业、制造业、以及社会管理的发展需求.本文从货币的起源分析至区块链的发展,详细的阐述了区块链所采用的关键技术,并以比特币为例,讲解了区块链的应用,对快速了解区块链,对相关研究提供了良好借鉴.     

可编辑区块链: 模型、技术与方法

可编辑区块链是区块链领域新兴而颇有争议的热点课题, 致力于在保障区块链安全可信等良好性质的前提下实现链上数据的可控编辑操作. 本文系统性地梳理和研究了可编辑区块链技术在信息安全和监管等领域面临的现实需求, 提出了可编辑区块链的工作框架, 并从数据修改、删除、插入、过滤和隐藏五个环节详细阐述了可编辑区块链的技术与方法, 最后讨论了该领域亟需解决的若干关键问题.     

基于区块链的多方隐私保护k-means聚类方案

针对现有隐私保护k-means聚类方案迭代效率不高,中心化差分隐私保护k-means聚类方案中服务器会遭受攻击,以及本地化差分隐私保护k-means聚类方案中服务器会返回错误聚类结果的问题,提出了一种基于区块链的多方隐私保护k-means聚类方案（M-PPkCS/B）。利用本地化差分隐私技术的优势及区块链公开透明、不可篡改的特性,首先,设计一种多方k-means聚类中心初始化算法（M-kCCIA）,在保护用户隐私的同时,提高聚类的迭代效率,并确保用户联合产生初始聚类中心的正确性;然后,设计一种基于区块链的隐私保护k-means聚类算法（Bc-PpkCA）,并构建聚类中心更新算法的智能合约来在区块链上迭代更新聚类中心,从而保证各个用户都能得到正确的聚类结果。在数据集HTRU2和Abalone上进行实验的结果表明,在确保各个用户得到正确聚类结果的同时,两个数据集的准确率分别能达到97.53%和96.19%,M-kCCIA的平均迭代次数与随机化初始聚类中心算法RS的平均迭代次数相比,在两个数据集上分别减少了5.68次和2.75次。     

高维数据聚类可视分析方法综述

数据聚类的可视分析方法利用可视化与交互技术帮助用户对聚类过程与结果进行 多角度分析,从而发现数据内部隐藏的结构和关系。但由于高维数据自身的“维度诅咒”问题 使得聚类分析面临着许多挑战,例如模型参数设定、数据特征捕捉、结果解释以及可视化展现 等。本文从高维数据聚类过程中遇到的问题出发,首先总结了高维数据聚类过程中常用的数据 处理方法并对其性能进行了比较,这些方法能够较好地解决“维度诅咒”问题,帮助用户挖掘 数据中存在的聚类模式。在分析和理解不同聚类结果中包含的数据内部结构和规律时,由于前 期采取的数据处理方法不同,因此需要采取不同的探索分析策略,所以本文将近10 年来高维数 据聚类的可视分析方法分为2 大类进行总结,即基于降维的聚类可视分析方法和基于子空间聚 类的可视分析方法。最后对该领域目前存在的机遇与挑战进行了讨论。     

双链式区块链交易监管研究

最近,作为去中心化的分布式帐本,区块链使人们能够在不可信赖的环境中进行安全可靠的交易,慢慢地被应用于各个领域。但是,逐渐出现了一些问题,用户隐私信息泄露,存在非法的交易且缺乏有效的监管,智能合约市场存在漏洞等。针对区块链非法交易,提出了监管链的概念,并建立了可以有效监管区块链交易的交易区块链（TBC）和监管区块链（RBC）双链结构。为了提高智能合约的安全性,进一步在监管链中建立智能合约市场,并设计了用于智能合约功能校验的零知识证明算法。理论和数据分析表明,双链结构具有高效率和可扩展性强。实验结果表明机器学习算法对于区块链交易数据的分类准确性达到95.0%,并证明了零知识证明校验智能合约功能的可行性。     

基于区块链的电力交易处理方法研究与应用

社会经济快速发展促使区块链技术得到了普及与推广,但是区块链技术在电力交易分析中很容易产生安全风险问题.针对此问题,将区块链技术在电力交易过程中进行量化建模,分析安全风险产生的原因.以区块链分叉为初始环节,利用决策分析方法对区块链中的侧链进行改进;建立增加侧链方式获取的区块链的安全分析模型;设计电力交易区块模拟器进行仿真...     

区块链技术在网络交易监测中的应用研究

区块链作为一种信任机制，为各行业各领域产业创新、技术创新提供了重要途径。本文分析了国内外区块链的典型应用场景，梳理研究了网络交易监测领域区块链的创新应用情况，结合网络交易监测当前面临的问题，研究梳理了区块链在网络交易监测领域的应用方向、应用场景，探索提出区块链在网络交易监测领域的应用框架。     

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。     

区块链数字货币交易的匿名性：保护与对抗

近年来，以区块链技术为基础的加密数字货币持续涌现，受到各方的广泛关注.与传统的支付方式相比，区块链数字货币具有去中心化特性，支持交易匿名性.然而，匿名性也为不法行为提供了隐匿的便利条件，使得区块链数字货币日益成为洗钱、勒索等违法犯罪活动的支付媒介.因此，区块链数字货币匿名性保护和对抗技术是当前研究的热点问题.本文首先对交易匿名性的内涵进行了深入剖析，将其归纳为不可标识性、不可链接性和不可追踪性三个方面.以此为指导，对区块链数字货币的匿名性保护技术和匿名性对抗技术进行了介绍，并开展了对比分析.最后，本文总结了区块链数字货币匿名性研究所面临的挑战和未来的发展趋势.