关键词： 区块链   大模型   提示词   LangChain   隐私保护   智能合约  

摘要： 近年来，大模型已经成为人类生活的重要工具之一。作为人类与大模型沟通的桥梁，提示词发挥着至关重要的作用。虽然高质量提示词能够充分激发大模型的潜力，但其设计不仅需要专业技能，还需耗费大量资源，这促使提示词交易市场以及授权服务模式的出现。然而，将提示词作为商品存在以下三个问题：1.提示词明文一旦泄露就会被轻易地复制以及传播致使其失去价值。2. 缺乏客观的提示词质量标准和价格体系。3. 用户难以对虚假提示词的提供者追究责任，同时中心化平台的行为亦会影响提供者的权益。针对上述挑战，本文提出了PromptDEX，一种基于区块链的大模型提示词服务平台。基于智能合约的提示词租用机制和基于LangChain的服务模版，使提供者直接与需求方对接，削弱中心化机构对参与者利益和隐私的影响。同时所有交易记录将被公开透明地记录在链上，确保交易流程安全可靠可追责。此外，平台还设计了以需求方评分为依据的动态定价机制。实验结果表明：PromptDEX引入区块链所带来的额外成本开销以角为单位计算，几乎可以忽略不计。提供者仅需约10行代码即可构建的API服务，且对于网络带宽要求极低，具备较强的可行性与实用性。

关键词： 区块链   隐蔽通信   智能合约  

摘要： 针对设备数据传输的安全性和隐私保护需求，提出了一种基于区块链技术的隐蔽通信机制。首先，借鉴了交易分类通道的设计理念，对区块链的结构进行优化，从而提升了其性能和处理能力；然后，利用智能合约所具备的数据丰富性，所提算法将加密秘钥等信息嵌入其中进行隐蔽传输，有效避免了数据泄露的风险；最后，针对IPFS数据库设计了一种元数据索引机制，该机制通过建立文件的元数据索引，支持基于元数据的高效检索，增强了系统的稳定性和数据安全性。实验结果表明，所提算法具有极高的安全性、高效性和可靠性。

关键词： 智能合约   重入漏洞   模型检测   抽象语法树   标号迁移系统   线性时序逻辑  

摘要： 智能合约的重入漏洞检测是保障其安全性的重要技术手段之一。现有基于符号执行、模糊测试和模型检测方法，只考虑了无锁智能合约，未考虑有锁智能合约的重入漏洞检测。有效建模智能合约并定义重入漏洞的安全性质是具有挑战性的。本文提出了一种基于模型检测的智能合约重入漏洞检测方法（ReChecker），将智能合约细分为有锁智能合约和无锁智能合约，结合检查-生效-交互模式（Check-Effect-Interaction Pattern，简称CEI模式）和锁机制，实现对智能合约重入漏洞的自动检测。首先，基于抽象语法树（Abstract Syntax Tree，简称AST），将智能合约源代码建模为标号迁移系统（Labelled Transition System，简称LTS）；其次，从执行顺序和访问控制视角，使用线性时序逻辑（Linear Temporal Logic，简称LTL）公式分别定义了基于CEI模式和基于锁机制的重入漏洞安全性质；然后，在进程分析工具（Process Analysis Toolkit，简称PAT）的支持下，自动化地检测了有锁智能合约和无锁智能合约是否会发生重入漏洞。最后，为了验证所提方法的有效性，在三个数据集上进行了实验，实验结果表明：相比五种基准方法，ReChecker的准确率平均提升了10.83%，漏报率和误报率平均降低了12%和17.5%.

关键词： 智能合约   深度学习   图像处理   整数溢出   交易延迟  

摘要： 针对智能合约漏洞问题导致的安全事件频发,现有智能合约漏洞检测工具在语言种类上的不择，特别是缺乏对C/C++智能合约源码级别的漏洞检测问题，提出了使用基于深度学习方法来对C/C++智能合约进行漏洞检测，并设计了一种基于深度学习的函数体切片级C/C++智能合约漏洞检测工具。首先，该工具从源码的角度入手，引入了深度学习在图像处理领域中的目标区域概念，并将其应用于智能合约漏洞检测。其次，该工具的实现主要分为四个步骤：第一步，漏洞函数体切片提取，旨在从源码中提取完整的函数体信息；第二步，漏洞切片标记，即对提取到的函数体切片进行标注；再次，编码漏洞切片为向量，将函数体切片转化为深度学习所需的输入格式；继而，进行向量标记并训练，完成模型的训练过程。最后，通过分析C/C++智能合约产生漏洞的原因，定义了五种漏洞类型：整数溢出、权限控制、代币转移、内存管理和交易延迟，并专门构建了一个包含5024个C/C++智能合约源码的数据集，解决了C/C++智能合约源码缺乏开源数据集和统一漏洞类型定义的问题。该工具通过使用深度学习技术对C/C++智能合约源码进行漏洞检测，能够减少对专家的依赖。进一步分析发现，该工具相较于同种类型的检测工具，拥有更高的漏洞检测精度和范围，并且由于使用深度学习，通过不断的学习训练，该工具能够不断的提升检测范围和精确度。实验结果表明，该工具与同样使用深度学习技术的GNNSCVulDetector工具对比，在检测范围上，该工具能够检测到五种类型漏洞，而GNNSCVulDetector只能够检测到一种；在精确度上，该工具比GNNSCVulDetector高了14个百分点。

关键词： 区块链   智能合约   数据共享   访问控制  

摘要： 随着数字化时代的到来，数据共享在推动社会经济发展和技术进步方面发挥着重要作用。如何在保障数据安全和隐私的前提下，有效地对数据共享过程进行访问控制，是一个亟待解决的问题。首先，介绍了现有区块链项目中访问控制技术的应用情况。其次，对区块链数据共享的访问控制研究问题进行了形式化定义。然后，将数据共享过程划分为准备阶段、数据上传阶段、授权与访问阶段，在这三个阶段系统整理了区块链数据共享访问控制技术的研究现状并总结了相关技术的优点和局限性，其中着重分析了数据上传阶段中区块链访问控制的属性加密、可搜索加密、同态加密和代理重加密技术。最后，总结了现有区块链数据共享访问控制研究中存在的不足，包括访问控制策略动态性不足、法律条款转化为策略困难、智能合约安全性欠佳、加密算法不够轻量级以及数据分级粒度较粗等问题，并从基于大语言模型的动态策略生成、利用自然语言处理技术实现法律策略自动转化、建立智能合约安全规范标准、开发轻量级加密算法，以及借助机器学习技术实现数据自动分级五个方面提出了展望。

关键词： 农产品供应链   区块链   激励一致性   智能合约   博弈论  

摘要： 农产品供应链中，生产商谎报现象时有发生，采用区块链技术可以防止生产商的谎报行为且提高消费者对农产品质量的信任度。以单一农产品生产商和零售商组成的二级供应链为研究对象，构建区块链应用前后农产品供应链的博弈模型，分析区块链影响下农产品的定价策略，以及农产品供应链加入区块链的激励一致性条件，并设计智能合约协调供应链。研究发现，对于为维持质量水平需要付出较高成本的农产品，生产商和零售商加入区块链可以实现“双赢”，从而达到激励一致性。智能批发价合约能激励农产品供应链采用区块链技术，促进农产品企业数字化转型和高质量发展。

关键词： 区块链   智能合约   风光储电站   信息物理系统   超短期功率预测   时空图卷积算法  

摘要： 风光储电站的功率预测是其自身及大电网调度的基础，其信息物理系统作为保障预测过程的前提则需要更强的安全性。满足调度要求的功率预测需保证高精度、高频更新、短时间尺度及多时间尺度，本文提出了一种基于区块链的风光储电站超短期功率预测方法，基于区块链的风光储电站信息物理系统双层架构，可弱化对储能电站物理拓扑结构的依赖性，消除应对攻击时的脆弱性。改进时空图卷积网络算法可增加参数规模灵活性和参数间相关性，以提高预测精度。将二者在区块链的智能合约中结合，即形成基于区块链的风光储电站超短期功率预测方法，保证了预测过程及预测结果的安全性。最后通过算例验证了所提出方案的有效性，电负荷预测平均误差最少下降1.22%，热负荷预测平均误差最少下降4.7%，冷负荷预测平均误差最少下降1.6%，可再生能源出力预测平均绝对误差最少下降4.0 kW。

关键词： 协同入侵检测系统   高斯混合模型   局部异常因子   区块链   智能合约  

摘要： 为提高网络攻击检测性能并改善数据隐私性,提出了基于区块链的协同式网络入侵检测系统(B-CIDS)。将基于高斯混合模型(GMM)和局部异常因子(LOF)的入侵检测系统(IDS)部署在不同云节点,利用GMM建立无异常数据模型,拟合每条记录的特征边界;通过LOF函数准确定义攻击阈值,实现对各种攻击类型的准确检测。最后通过区块链和智能合约的警报数据聚合机制对IDS进行整合,实现隐私保护的协同入侵检测。试验结果表明,所提方法能够高效检测各种内部和外部攻击,平均检测准确率为95%~99%,且能够识别出破环云服务的恶意行为。检测率和误报率表现均优于其他对比方法,能够确保所有B-CIDS节点上的数据机密性、真实性和完整性。

关键词： 数据共享   联盟链   CP-ABE   智能合约   访问控制  

摘要： 针对目前学生信息所存在的访问控制问题,文章提出了一种基于联盟链与CP-ABE的学生信息安全共享方案。该方案通过链上链下协同存储机制,将访问策略存储于联盟链,而把加密后的学生信息保存在云服务中,这样既能减少链上存储成本,又能确保学生信息的安全存储与有效共享。同时,将CP-ABE技术与智能合约结合,利用智能合约的自动化执行能力,自动处理CP-ABE的密钥生成及访问控制策略,实现对学生信息的即时、自动化和细粒度访问管理。通过对方案进行安全分析与实验验证,结果表明该方案具有良好的安全性和可用性,能够有效解决学生信息的访问控制问题,为教育领域的信息安全共享提供了一种新的思路和方法。

关键词： 多模态遥感数据   区块链   大数据治理   统一索引   去中心化数据库   智能合约  

摘要： 遥感技术作为获取地球信息的重要手段,在资源监测、环境保护、灾害防治、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。随着遥感技术和遥感平台的快速发展,遥感数据量正在呈爆炸式增长,逐步呈现多源、多尺度、多时相、多模态等大数据特征。现有遥感数据治理系统主要采用中心化数据管理方案,难以满足跨部门数据共享的高并发访问以及数据防篡改与可追溯的需求。为此,提出一种基于区块链的多模态遥感大数据治理方法与系统。在异构式分布式存储与统一元信息库的基础上,引入区块链去中心化、防篡改及可追溯的特性,将遥感数据的哈希摘要与元信息关键字段写入区块链,并通过智能合约实现灵活的访问控制与审计跟踪。基于原型系统的设计与实验表明,该方法在保障大数据访问效率的同时,可有效提高多模态遥感数据在多节点环境下的安全性与可追溯能力,能够检测链外数据的篡改行为并支持跨部门协同的权限管理。