基于静态分析的Fabric智能合约安全检测

Fabric区块链作为广受欢迎的联盟链框架,其智能合约多采用Golang通用高级语言开发,而智能合约在开发过程中容易引入安全漏洞,部署后会产生潜在的安全隐患。虽然Golang语言通用的代码存在静态审计工具,但是该工具不能有效识别与智能合约中与区块链系统架构相关的安全风险。为了应对上述情况,本文研究总结了Fabric区块链智能合约的非确定性、逻辑安全和数据隐私安全三大类安全漏洞,并提出了针对Fabric智能合约安全检测的静态分析方法,同时设计了基于静态分析方法的智能合约安全检测工具。相比于Chaincode scanner和富士通智能合约安全检测工具在数据隐私安全检测方面的不足,该工具可覆盖检测非确定性、逻辑安全和数据隐私安全3大风险类型及对应13种安全风险项,准确定位风险项位置,可为智能合约开发人员提出可视化开发指导建议。     

抗电磁干扰的电力工器具RFID电力标签的设计

传统电力工器具RFID电力标签在强电磁干扰环境下无法正常工作,容易导致标签损坏和信息泄露.针对上述问题,本文设计一种抗电磁干扰的RFID电力标签.该RFID电力标签外壳使用抗干扰材料和高绝缘耐压的封装,标签内部使用STM32L4微控制器,并且提出基于卡尔曼滤波的双阶段滤波算法,数据传输使用超高频,从而达到良好的抗电磁干...     

基于随机Hash链的双向安全认证RFID协议

射频识别（RFID）技术在物联网领域得到广泛的运用,但是RFID系统在信息传输过程中容易被窃取和伪造,RFID系统已经暴露出严重的安全问题。针对目前主流的Hash链协议簇存在的假冒攻击问题,提出一种基于随机Hash链的双向安全认证协议。在双向认证过程中,阅读器通过识别随机数K的数值来验证响应报文的有效性,标签通过检测回传报文的标签属性检测阅读器的合法性,阅读器通过检测标签预置身份来防止标签被假冒,保障数据在系统中的真实性,可有效提高系统的前向安全、防伪造与防位置跟踪等安全特性。最后本文使用BAN逻辑对提出的双向安全认证协议进行安全验证,实验结果表明标签与阅读器之间具有可相互认证的安全性。     

基于深度学习SDAE-BP的暂降类型识别方法

不同短路故障引起的暂降类型不同,对用户造成的影响也不相同,准确地识别暂降类型可针对实际的电压暂降情况进行分析、补偿和抑制,对于电压暂降的治理具有重要的意义,同时还可作为电力供应部门和用户之间协调纠纷的依据。考虑到实际系统发生短路故障时可能存在相位跳变,在原有文献短路故障引起的暂降分类基础上,推导了系统阻抗与线路阻抗的阻抗角不相等情况下短路故障引起的电压暂降类型的表达式并分析了其特征;为准确识别电压暂降类型,并避免人为特征提取过程中信息丢失的问题,提出了一种基于堆栈降噪自编码器-神经网络(Stacked denoised autoencoder-back propagation,SDAE-BP)的暂降类型识别方法,在输入信号中加入一定概率的噪声,再通过构建多层降噪自编码网络(Stacked denoised autoencoder,SDAE)逐层训练,以最小的误差实现信号的特征提取,并采用BP(Back propagation,BP)神经网络对暂降类型进行识别,通过Matlab仿真验证了上述传播特性及电压暂降类型识别方法的正确性。