关键词： 智能合约   漏洞检测   深度学习   图神经网络  

摘要： 针对现有的基于深度学习智能合约漏洞检测方法无法有效利用上下文信息,提出一种基于异构图的智能合约漏洞检测方法。通过将合约源码解析为包含数据流和控制流的符号图,然后使用图神经网络对图进行表征学习,并通过神经网络进行漏洞预测。在ESC和VSC两个数据集上进行实验,和现有工具以及模型进行对比,结果表明该方法在准确率、召回率、精度、F1分数4个指标均取得提升。

关键词： 数字人民币   激励性规制   货币流通   离线支付   智能合约  

摘要： 数字人民币是数字时代的新型法定货币,通过激励性法律规制推进其发行流通,不仅有助于维护货币主权,而且有利于规范货币发行公权、保护货币财产与个人信息私权。数字人民币的客体特定性与数据留痕效果接近于现金,在离线支付、智能合约等特殊流通场景亦优于私人支付手段,而其依托的双层运营模式则能平衡流通效率与安全。在我国央行的推动下,不同公私主体运用红包消费补贴作为主要激励工具,并辅以公职人员工资发放的方式,有力地促进了数字人民币的推广使用。然而实践中仍存在私人主体参与的激励利益不明晰、仅依赖补贴难以常态化推广等问题,且法偿性的弱化导致了激励与强制之间的不平衡。直面现实挑战并展望未来发展,应建立权责一致的数字人民币多层次运营管理机制,采用消费补贴与负利率相结合的激励性工具,并完善激励与强制相容的货币法偿制度,以推动数字经济时代下货币体系的稳健运行与有序发展。

关键词： 区块链   高校课程   课程资源   共享设计   智能合约  

摘要： 当前的课程资源共享因缺乏信任机制,存在依赖特定平台、难以碎片化共享、共享数据使用不便等问题.基于区块链的理论与技术搭建课程资源共享平台,通过“共享账本”实现方便、快捷、灵活、低成本的共享多种数据格式的课程资源,打造“轻共享”、“多边交流”的新模式,利于个性化的课程资源建设,同时区块链技术的“可溯源”、“时间戳”可以为课程资源知识产权的有效保护提供可靠的依据,通过合理的激励机制进行合约自动执行,可以保证低成本、高效率的运行.

关键词： NFT   智能合约   物权凭证   知识产权  

摘要： 智能合约的法律属性至今仍无定论,其名称中虽有“合约”二字,但并不一定属于法律意义上的合约。作为区块链中的一项技术,智能合约具有不同的法律形态,应该根据其技术所服务的对象而判断其法律属性。在多样化的法律形态当中,智能合约的物权凭证属性通常为人所忽略。智能合约的物权凭证属性,典型体现于NFT产品当中。对于NFT,人们更多从知识产权角度加以保护,而往往忽略了它作为不可替代的、具有稀缺性的财产的特性。如果将NFT定位于一项财产或者物,NFT智能合约就是NFT这一财产的物权凭证,这能够凸显NFT产品的唯一性、稀缺性以及由此产生的财产价值。将NFT智能合约定性为物权凭证具有法律上的重要意义,只有通过智能合约这一物权凭证,NFT作为物的认定、交易和后续权利的保障才能得以实现。

关键词： 区块链   以太坊   庞氏骗局   智能合约  

摘要： 交易数据特征提取依赖人工设计,不能较好地在时间演化中刻画合约的行为意图;字节码特征提取依靠庞氏和非庞氏智能合约操作码频率分布不同,忽略了合约代码在结构上的特征。提出一个能提取代码结构特征和时间行为特征的模型来提高庞氏合约检测性能。首先,在代码结构特征表示模块中,通过解析合约字节码得到合约控制流图,利用图嵌入技术得到代码结构特征;其次,在时间行为特征表示模块中,根据合约交易构造子图序列,并对每个子图进行嵌入表示,再经过长短时记忆网络处理得到时间行为特征;最后,结合代码结构和时间行为特征来识别以太坊庞氏合约。

关键词： 去中心化联邦学习   区块链   隐私保护   激励机制   智能合约  

摘要： 联邦学习允许多个参与方在保护数据隐私的同时共同训练模型，并广泛应用于如医疗健康、智能城市等的诸多领域，为打破“数据孤岛”现象做出了重要贡献。然而，在实际应用中联邦学习存在单点故障、易受恶意攻击和数据隐私泄露等问题。为此，研究者们想到以具有去中心化、不可篡改和高透明度特点的区块链技术为联邦学习提供安全的数据交换平台，但集成后的架构仍然面临缺乏有效激励机制、计算存储成本高、缺乏恶意模型检测机制等问题。通过深入地调研与探索基于区块链的联邦学习体系的潜力与挑战，从现有的不同框架与技术存在的问题入手，阐述了研究人员为提高整个系统的效率、安全性和公平性，对架构中的共识机制、隐私保护方案、网络安全措施、激励机制、安全聚合方法等方面的优化和改进。紧接着，阐述了智能合约在自动化执行、贡献评估和奖励分配中的关键作用。最后，指出了在客户端选择、数据异质化处理、隐私保护、奖励分配和区块链痛点等方面的挑战，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词： 区块链   智能合约   星际文件系统   收费稽核   数据共享  

摘要： 随着高速公路运营管理模式的不断革新,传统收费稽核系统中存在的数据流转低效,数据安全性、完整性和可信度不足等问题日渐凸显。本文通过将区块链技术和星际文件系统相结合,深入探讨基于区块链的可追溯收费稽核方案。通过区块链连接收费稽核各个参与方,利用区块链的不可篡改性和时间戳功能,确保所有数据和交易记录的全程可追溯性和透明度,构建各个参与方之间的信任。并通过分布式账本和星际文件系统共享异构稽核数据,简化收费稽核系统逻辑,最终实现可信存证,保障稽核结果的可靠性和说服力,为未来收费稽核系统的持续改进和完善提供新的思路和方向。

关键词： 区块链   代理重加密   信誉机制   智能合约   众包  

摘要： 为解决众包面临的信任问题、不对称贡献与收益关系以及数据安全性共享等挑战,提出一种基于信誉模型与受控代理重加密(PRE)的众包模型链,即RPC-Chain。RPC-Chain基于超级账本Fabric,将众包模型的交易流程抽象化。首先,完善信誉机制提高系统整体的效率与公平;其次,引入受控代理重加密以确保数据安全共享服务;最后,使用Fabric搭建众包区块链仿真平台并进行了相关测试。实验表明,该方案在模型设计、数据安全加密共享和信誉模型的激励效果等方面显示出一定优势。

关键词： 区块链技术   电力计量数据   溯源追踪   智能合约   一致性校验  

摘要： 为提升电力计量数据溯源追踪准确性与效率,该文提出自主验证机制下电力计量数据溯源追踪研究。利用高精度传感器精准采集电力数据,构建双链并行的存储模型,采用区块链技术实现电力计量数据的安全存储。设计数据溯源追踪机制,引入自主验证机制,增强电力计量数据溯源追踪的可靠性。结果表明,该方法能够显著提升数据溯源追踪准确性与效率,并有效保障电力计量数据的真实性和可靠性。

关键词： 区块链   智能合约   漏洞检测   图注意力网络   混合语义  

摘要： 针对现有基于深度学习的漏洞检测方法主要集中在源代码的单一表现形式上,无法完全捕获源代码中包含的丰富语义信息和结构信息,以及大多数方法基于函数粒度,检测样本存在大量与漏洞无关的冗余代码导致检测精度下降的问题,聚焦于智能合约最严重的漏洞之一,即重入漏洞,提出一种基于混合语义的切片级智能合约重入漏洞检测方法SCHyVulDect。根据漏洞特征关键字对智能合约进行切片操作,获得合约切片;构建合约切片的代码图,通过图注意力网络(graph attention network,GAT)提取其深层语义信息。并使用双向长短期记忆网络(bidirectional long-short term memory,Bi-LSTM)和注意力机制,提取切片代码的上下文序列特征,将提取的图结构特征和序列特征进行融合,从而进行漏洞检测。实验结果表明,SCHyVulDect检测重入漏洞的精确率、召回率和F1值分别为96.36%、94.45%、91.70%,比现有的基于深度学习的智能合约漏洞检测方法的精确率提高13.03~18.00个百分点,具有较好的检测效果。