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题名智能合约漏洞检测与修复研究综述
被引量：1
- 1
-
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作者
刘哲旭
李雷孝
刘东江
杜金泽
林浩
史建平
-
机构
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心
天津理工大学计算机科学与工程学院
鄂尔多斯市市民卡建设有限公司
-
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第4期854-876,共23页
-
基金
国家自然科学基金(62362055)
内蒙古自治区重点研发与成果转化计划项目(2022YFSJ0013,2023YFHH0052)
+4 种基金
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT22084)
内蒙古自然科学基金(2023MS06008)
内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2020CG0073,2021CG0033)
内蒙古自治区直属高校科研项目(JY20220061,JY20230119,JY20230019)
鄂尔多斯市重点研发计划项目(YF20232328)。
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文摘
智能合约是区块链的关键技术之一,它不依赖第三方权威机构,能够直接为用户双方提供可信的定制化服务,是区块链2.0的重要标志。随着智能合约应用范围的不断扩大,保障其安全可靠运行成为区块链安全领域的迫切问题。提出智能合约漏洞检测与修复研究框架,分别从漏洞数据集、机器学习方法、漏洞修复技术和补丁部署策略这4个方面分析总结现有智能合约漏洞检测与修复研究进展。对基于机器学习的智能合约漏洞检测方法进行研究,对比总结了8种智能合约漏洞类型、15个开源数据集现状以及传统机器学习方法、深度学习方法和大模型方法等现有模型方法优缺点,并提出使用符号执行、模糊测试、污点分析、形式化验证和集成框架5类漏洞检测工具与置信学习相结合的智能合约高质量数据集制作思路;分类介绍了自动化修复技术、机器学习修复技术和以太坊增强技术3类智能合约漏洞修复方案,全面比较了不同方案的优缺点,并总结了未来可以用于智能合约漏洞修复领域的相关技术;分析了智能合约安全现存问题并展望了未来研究方向。
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关键词
区块链
智能合约安全
漏洞检测
漏洞修复
机器学习
-
Keywords
blockchain
smart contract security
vulnerability detection
vulnerability repair
machine learning
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于深度学习的车辆重识别研究进展
- 2
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作者
平灿
李雷孝
刘东江
林浩
史建平
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机构
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
内蒙古自治区北疆网络空间安全重点实验室
内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心
天津理工大学计算机科学与工程学院
鄂尔多斯市市民卡建设有限公司
-
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第16期16-37,共22页
-
基金
国家自然科学基金(62062054)
内蒙古自治区重点研发与成果转化计划项目(2022YFSJ0013,2023YFHH0052)
+4 种基金
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT22084)
内蒙古自然科学基金(2023MS06008)
内蒙古自治区直属高校科研项目(JY20220061,JY20230119,JY20230019)
内蒙古自治区高等学校青年科技人才发展项目(NJYT24035)
鄂尔多斯市重点研发计划项目(YF20232328)。
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文摘
随着智能监控和公共安全领域对车辆重识别技术需求日益增长,基于深度学习的方法凭借强大的图像处理能力逐渐成为研究的热点。传统的手工特征方法已无法满足现代车辆重识别面临的海量数据处理需求。梳理了当前基于深度学习的车辆重识别研究。介绍了车辆重识别的背景知识。根据数据输入源的不同,将现有方法分为表征学习和跨域学习两大类。表征学习关注全局特征和辅助特征的提取与融合,跨域学习则致力于处理不同领域之间的适应性问题。系统地总结了各类方法的关键技术,评述了它们的优势与局限性。最后探讨了未来研究的方向,提出通过多模态数据融合、无监督学习方法、大语言模型等先进技术来进一步提升车辆重识别的准确性和鲁棒性。
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关键词
深度学习
车辆重识别
表征学习
特征提取
生成模型
-
Keywords
deep learning
vehicle re-identification
representation learning
feature extraction
generate model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
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题名车联网环境下基于智能合约的混合访问控制模型
- 3
-
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作者
韦可欣
李雷孝
斯琴
史建平
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机构
内蒙古工业大学数据科学与应用学院(网络空间安全学院)
内蒙古自治区北疆网络空间安全重点实验室
鄂尔多斯市市民卡建设有限公司
-
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第6期1028-1040,共13页
-
基金
内蒙古自治区科技成果转化专项资金(2021CG0033,2020CG0073)
内蒙古自治区重点研发与成果转化计划(2022YFSJ0013)
+2 种基金
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划(NJYT22084)
鄂尔多斯市科技计划(重点研发计划)(YF20232328)
内蒙古自治区直属高校基本科研业务费(JY20220061,JY20230119,JY20230019)。
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文摘
当下车联网访问控制通常是使用传统访问控制模型实现安全的道路行驶和高效的交通管理,针对传统车联网访问控制存在无法动态授权车辆权限、对资源无法细粒度授权,且难以对通信双方历史交流通信进行回溯等问题,提出基于角色的访问控制(RBAC)与基于属性的访问控制(ABAC)相结合的混合访问控制模型BARV-BAC。首先,制定角色-属性规则、属性授权规则和访问控制策略。其次,设计角色-属性智能合约(Role publisher-SC)和资源智能合约(RE-SC),以实现车联网动态化和细粒度管理。此外,使用数字签名验证用户对该角色的所有权,同时验证模型的可靠性。实验结果表明,在所仿真的道路环境下,模型的平均延迟小于200 ms,与传统访问控制模型相比有较大提升,与其他访问控制模型相比智能合约开销减少明显,进一步验证了BARV-BAC在车联网访问控制上具有高效性、实用性和安全性。
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关键词
智能合约
访问控制
车联网
-
Keywords
smart contract
access control
Internet of Vehicle
-
分类号
TP39.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名结合区块链的车联网可信认证与激励机制综述
被引量：2
- 4
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作者
高春祺
李雷孝
史建平
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机构
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心
鄂尔多斯市市民卡建设有限公司
-
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第11期2798-2822,共25页
-
基金
国家自然科学基金(62362055)
内蒙古自治区重点研发与成果转化计划项目(2022YFSJ0013,2023YFHH0052)
+2 种基金
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT22084)
内蒙古自然科学基金(2023MS06008)
鄂尔多斯市重点研发计划项目(YF20232328)。
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文摘
随着车联网数据共享需求的日益增长,安全可靠的身份认证协议与科学合理的激励机制成为保障车联网络稳定运行的首要条件。区块链作为去中心化的分布式账本为车联网提供了技术完善的数据共享平台,结合区块链技术的车联网成为切实可行的数据共享新思路。该研究总结车联网需求,梳理分析基于区块链的车联网架构并将其分为云端层、机制层与边缘层。对相关文献进行归纳总结,分析现有基于区块链的车联网中认证协议与激励机制存在的问题,对其相应的解决方案进行分类比较。从分布式与集中式两种认证架构总结分析现有的可信认证机制的工作流程与实现方案,梳理现有的激励机制工作并将其归纳为基于价值的激励机制、基于信任的激励机制与基于个体决策的激励机制。从隐私保护与典型攻击两方面总结可信认证与激励机制的现存问题与解决方法,在数据共享、多车辆协同与结合6G技术方面对基于区块链的车联网的未来研究方向作出展望。
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关键词
区块链
车联网
认证协议
激励机制
数据共享
-
Keywords
blockchain
Internet of vehicles
authentication protocols
incentive mechanisms
data sharing
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名区块链环境下隐蔽信道研究综述
被引量：1
- 5
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作者
张璇
李雷孝
杜金泽
史建平
-
机构
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心
天津理工大学计算机科学与工程学院
鄂尔多斯市市民卡建设有限公司
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第6期1438-1456,共19页
-
基金
国家自然科学基金(62362055)
内蒙古自治区重点研发与成果转化计划项目(2022YFSJ0013,2023YFHH0052)
+4 种基金
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT22084)
内蒙古自然科学基金(2023MS06008)
内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2020CG0073,2021CG0033)
内蒙古自治区直属高校科研项目(JY20220061,JY20230119,JY20230019)
鄂尔多斯市重点研发计划项目(YF20232328)。
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文摘
隐蔽信道是将信息隐藏在公开的通信信道中进行隐蔽传输的方法,旨在保证数据传输的安全性,使第三方对隐蔽通信的过程毫无察觉。然而,随着流量分析技术的不断进步,传统的网络隐蔽信道已经无法保证其安全性。区块链作为一种新兴技术,结合了密码学、共识算法和P2P网络,具有去中心化、可追溯性、匿名性、不可变性和安全性等特性,成为了构建隐蔽信道的理想平台。首先,简要介绍了区块链技术,对隐蔽信道的发展历程进行了阐述,并对隐蔽信道现有的分类方式进行了研究和总结;然后,在传统网络隐蔽信道的基础上总结了区块链隐蔽信道的一般模型,将隐蔽信道的构建过程划分为信息传输和信息提取两个主要环节;接着,从区块链的六层架构出发,对区块链隐蔽信道进行了深入分析,按照不同的层次将区块链隐蔽信道分为了六大类,并依据每层的结构和机制进行细分,能够更好地理解区块链隐蔽信道的构建过程,挖掘潜在的隐蔽信道;最后,讨论了区块链技术给隐蔽信道带来的局限性,并提出了未来的研究方向。
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关键词
区块链
隐蔽信道
隐蔽信道分类
信息传输
信息提取
-
Keywords
blockchain
covert channel
covert channel classification
information transmission
information extraction
-
分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
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题名可编辑区块链研究综述
被引量：1
- 6
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作者
张驰骋
李雷孝
杜金泽
史建平
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机构
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心
天津理工大学计算机科学与工程学院
鄂尔多斯市市民卡建设有限公司
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第18期32-49,共18页
-
基金
国家自然科学基金(62362055)
内蒙古自治区重点研发与成果转化计划项目(2022YFSJ0013,2023YFHH0052)
+3 种基金
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT22084)
内蒙古自然科学基金(2023MS06008)
内蒙古自治区直属高校科研项目(JY20220061,JY20230119,JY20230019)
鄂尔多斯市重点研发计划项目(YF20232328)。
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文摘
可编辑区块链能够以可控方式修改链上数据,有效地克服区块链不可篡改性所带来的局限性,提供一种更加灵活的数据存储方案。对当前主流的可编辑区块链技术进行研究,对现有的可编辑区块链方案进行整理和分析,按照基于编辑所属权、基于编辑权限有效性、基于区块链结构以及基于访问策略分为四类,总结分析了每种方案的核心思想以及优缺点;从物联网和身份认证两个领域详细介绍可编辑区块链的应用情况,并与其他方案对比,突出可编辑区块链方案的优势;分析当前可编辑区块链领域尚需解决的问题,探讨可编辑区块链的发展趋势;对全文进行总结。
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关键词
区块链
可编辑区块链
变色龙哈希
去中心化
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Keywords
blockchain
redactable blockchain
chameleon hash
decentralization
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
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题名少样本行人重识别研究综述
- 7
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作者
闫铭
李雷孝
林浩
史建平
平灿
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机构
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
-
出处
《计算机工程与应用》
2025年第17期62-88,共27页
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基金
国家自然科学基金(62062054)
内蒙古自治区重点研发与成果转化计划项目(2022YFSJ0013,2023YFHH0052)
+4 种基金
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目(NJYT22084,NJYT24035)
内蒙古自然科学基金(2023MS06008)
内蒙古自治区科技成果转化专项资金(2020CG0073,2021CG0033)
内蒙古自治区直属高校科研项目(JY20220061,JY20230119,JY20230019)
鄂尔多斯市重点研发计划项目(YF20232328)。
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文摘
行人重识别任务通常依赖于大规模标注数据。然而,在少样本场景中,标注数据的有限性导致模型难以充分学习到类别间的判别性特征。为应对这一挑战,研究者们提出了多种方法以提升模型在数据匮乏条件下的性能表现。根据所需标注数据的依赖程度,相关研究可以归纳为以下四个主要类别:有监督学习的方法、基于弱监督学习的方法、基于半监督学习的方法、基于无监督学习的方法。随着对标注数据依赖的逐渐降低,行人重识别领域呈现出从有监督学习到无监督学习的技术发展趋势。系统性地总结了当前在数据集和评估指标上的研究现状,并对未来可能的研究方向进行了展望。
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关键词
行人重识别(ReID)
少样本学习
目标检测
图像识别
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Keywords
person re-identification(ReID)
few shot learning
object detection
image recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术]
-
