【摘 要】
：
区块链作为对等网络中的一种分布式账本技术,集成了密码学、共识机制、智能合约等多种技术,提供一种新型信任体系构建方法.智能合约具有公开透明、实时更新、准确执行等显著特点,在区块链中为信息存储、交易执行和资产管理等功能的实现提供了更安全、高效、可信的方式.但是,智能合约本身仍然存在安全问题,影响了区块链技术的进一步推广使用.所以,近年来围绕智能合约安全问题的相关研究比较多,为了帮助相关人员更好地理解和掌握其中的研究思路,本文采用Mapping Study方法,通过收集2015年以来公开发表的关于智能合约安全问
【机 构】
：
东南大学计算机科学与工程学院 南京 211189;香港理工大学计算系 香港 999077
论文部分内容阅读
区块链作为对等网络中的一种分布式账本技术,集成了密码学、共识机制、智能合约等多种技术,提供一种新型信任体系构建方法.智能合约具有公开透明、实时更新、准确执行等显著特点,在区块链中为信息存储、交易执行和资产管理等功能的实现提供了更安全、高效、可信的方式.但是,智能合约本身仍然存在安全问题,影响了区块链技术的进一步推广使用.所以,近年来围绕智能合约安全问题的相关研究比较多,为了帮助相关人员更好地理解和掌握其中的研究思路,本文采用Mapping Study方法,通过收集2015年以来公开发表的关于智能合约安全问题的各类文献,并进一步通过文献筛查、问题设置、信息提取、结果获取和分析等步骤,总结智能合约安全相关研究的现状和未来发展趋势如下:(1)目前智能合约自身面临的安全问题和挑战主要体现在合约安全和隐私安全两方面(问题和挑战).在调查的45篇文献中,有29篇文献针对合约安全,16篇文献针对隐私安全;(2)智能合约安全保障目前采用的方法主要包括形式化验证、模糊测试、零知识证明、可信执行环境等(保障方法);(3)针对合约安全的研究目前主要集中在合约实现、测试阶段,而针对智能合约设计、部署及运维阶段的研究比较少;针对隐私安全的研究主要集中在合约数据隐私保护,而针对合约代码隐私安全的比较少(覆盖范围);(4)智能合约安全保障研究目前主要从合约实现人员、合约测试人员的角度进行,而从合约维护人员和合约用户角度展开的研究较少(研究角度);(5)未来研究应该围绕智能合约的全生命周期的每个阶段安全问题进一步推进,先验方法和后验方法、定性方法和定量方法、静态方法和动态方法的结合是大势所趋(发展趋势).综上,本文通过调研发现了现有研究的不足,并建议了进一步的研究方向.
其他文献
以某大直径盾构法铁路隧道泥水盾构顺利始发及试掘进为基础,详细介绍了盾构软弱地层中超浅覆土始发、穿越市政管网、通勤道路、不良地质下盾构停机地表沉降等关键技术的控制以及关键参数的选择,为后续同类型工程提供参考.
近年随着边缘计算的兴起,边缘计算和云计算结合形成的终端边缘云(端边云)协同的层次型分布式架构尽管可在高计算能力服务、高存储能力服务和低延时服务等方面满足应用需求.但在数据安全和多方可信交互等方面仍面临很多挑战.作为一种去中心化的分布式账本技术,区块链具有数据不可篡改、不可伪造、可追溯和由多方共同维护的特点,将区块链融入到端边云架构中可以使多参与方之间进行互信的数据交互,确保数据完整和可用,但由于区块链在系统架构、隐私安全、对节点资源要求和多方共识方面的特点,其与端边云架构相融合时仍面临诸多挑战:区块链和端
在移动边缘计算中通过将终端设备的计算任务卸载到边缘服务器,可以利用边缘服务器资源解决终端设备计算能力不足的问题,同时满足移动应用程序对低延迟的需求.因此,计算卸载备受关注并成为移动边缘计算的关键技术之一.本文对移动边缘计算的计算卸载研究进展进行深度调研.首先,总结归纳出两类计算卸载方法——基于启发式算法的传统方法和基于在线学习的智能方法;从最小化延迟时间、最小化能耗、权衡时间和能耗三个不同优化目标对基于启发式算法的传统计算卸载进行分析对比;梳理了基于在线学习智能计算卸载采用的底层人工智能技术;然后介绍了边
进入工业4.0时代,大规模互联分布式智能工业设备产生了海量的具有时延敏感和计算负载差异的异构工业任务,终端侧有限的计算能力难以支持任务的实时高效处理.通过工业无线网络将任务卸载到网络边缘侧服务器进行多接入边缘计算成为解决终端侧算力受限问题的一种有效手段.然而,工业无线网络有限的时频资源难以支持大规模分布式工业设备的高并发任务卸载.本文充分考虑异构工业任务高并发计算卸载中有限时频资源约束和建模难的问题,提出一种基于深度强化学习的动态优先级并发接入算法(Deep Reinforcement Learning-
边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户的服务需求,因此,如何在边缘服务器资源限制的约束下,确定服务卸载地点,为用户提供低时延的服务,仍然是一个巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种“端-边-云”协同的5G车联网边缘计算系统模型,并针对该系统模型设计了深度学习和深度强化学习协同的分布式服务卸载方法D-SOAC.首先,通过深度
在5G边缘网络飞速发展的过程中,边缘用户对高带宽、低时延的网络服务的质量要求也显著提高.从移动边缘网络的角度来看,网络内的整体服务质量与边缘用户的分配息息相关,用户移动的复杂性为边缘用户分配带来困难,边缘用户分配过程中还存在隐私泄露问题.本文提出一种移动边缘环境下基于联邦学习的动态QoS(Quality of Service)优化方法MECFLD_QoS,基于联邦学习的思想,优化边缘区域的服务缓存,在动态移动场景下根据用户位置分配边缘服务器,有效保护用户隐私,实现区域服务质量优化,对动态用户移动场景有更好
基于联邦学习的智能边缘计算在物联网领域有广泛的应用前景.联邦学习是一种将数据存储在参与节点本地的分布式机器学习框架,可以有效保护智能边缘节点的数据隐私.现有的联邦学习通常将模型训练的中间参数上传至参数服务器实现模型聚合,此过程存在两方面问题:一是中间参数的隐私泄露,现有的隐私保护方案通常采用差分隐私给中间参数增加噪声,但过度加噪会降低聚合模型质量;另一方面,节点的自利性与完全自治化的训练过程可能导致恶意节点上传虚假参数或低质量模型,影响聚合过程与模型质量.基于此,本文将联邦学习中心化的参数服务器构建为去中
Steiner最小树是超大规模集成电路中布线阶段的最佳模型,进一步考虑能够有效防止信号失真的电压转换速率(Slew)约束这一个更为贴近实际芯片设计模型和更具线长优化能力的X结构,首次提出基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner最小树算法.首先,为了避免频繁的Slew约束计算,提出了高效的预处理策略,并且提出一种能够有效考虑Slew约束的针对性的惩罚机制.其次,为了能够有效求解该离散问题,基于遗传算子重新设计了粒子群优化算法的离散更新机制,并提出一种更适合遗传算子的引脚对编码方式.然后,为
万物互联已成为未来网络发展的必然趋势,维护网络的整体性安全与鲁棒性在万物互联环境下相较于维护单一节点的安全更加重要与可行,而信任体系结构则是网络整体性安全的基础.信任链是一种链式拓扑的信任体系结构空间模型,通过定性化主动验证来构建网络内的持续信任关系,但链式拓扑的缺陷与定量信任度量的缺失使之无法适应万物互联网络环境.本文提出以信任分形网络拓扑和信任邻域扩散传递模型为基础的信任邻域网络体系结构,设计了隐马尔科夫随机场模型与置信能量场模型,结合门限控制模型,实现信任的定量度量与管理.数学分析与仿真实验表明,本
参与联邦学习的终端设备只需在各自的本地数据集上训练本地模型,并在服务器的协同下共同训练一个全局预测模型.因此,联邦学习可以在不共享终端设备的隐私和敏感数据的情况下实现机器学习的目的 .然而,大量终端设备对服务器的高并发访问会增加模型更新的传输延迟,并且本地模型可能是与全局模型收敛方向相反的恶意模型,因此联邦学习过程中会产生大量额外的通信成本.现有工作主要集中在减少通信轮数或清除本地脏数据,本文研究了一种基于边缘的模型清洗和设备聚类方法,以减少本地更新总数.具体来说,通过计算本地更新参数和全局模型参数在多维