【摘 要】
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海量数据的涌现催生了一种新兴的数据交易模式:数据市场.但中心化的数据市场易遭到单点失败、内部或外部攻击.区块链的出现为实现去中心化的数据交易提供了一种可能.然而,实现数据持有者与数据消费者公平数据交易,还需解决如下挑战:(1)数据持有者数据的可靠性;(2)互不信任的双方原子交换的公平性.本文提出了基于机器学习的公平数据交易协议以解决这些挑战,运用反向传播神经网络和向量承诺实现数据持有者与数据消费者
SIMON算法是美国国家安全局(NSA)于2013年发布的轻量级分组密码,支持多种分组长度和密钥长度,具有优良的软硬件实现性能,可以满足各种应用环境的安全需求。SIMON算法的加密轮变换非常简洁,只包含循环移位、按位与和按位异或运算,已经成为一些密码算法设计的仿效对象。直至目前为止,NSA也没有公开SIMON算法的设计原理以及安全性自评估结果,因此SIMON算法引起了密码学术界的研究兴趣,有学者通
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