关键词： WebAssembly   智能合约字节码   循环矢量优化   LLVM   Binaryen  

摘要： 随着区块链技术的发展,智能合约在DeFi、海量物联网身份认证等高性能场景中的性能需求日益凸显。传统EVM因串行执行存在性能瓶颈,而WebAssembly(WASM)虽具备高效、安全等优势,但在智能合约以字节码形式分发的场景下,现有编译优化器(如LLVM、Binaryen)不支持从WASM字节码出发的循环矢量化。同时,在计算密集型高并行任务中,现有WASM技术中无法发挥多核处理器以及相关异构硬件资源的并行性,这些限制严重影响了WASM在高性能智能合约中的应用。 为解决上述问题,本研究提出了一种结合循环矢量优化与矢量算子嵌入的优化方案,针对WASM智能合约字节码的性能瓶颈,分别实现循环结构的并行加速和特定批量任务的异构计算支持。在循环矢量优化方面,本文分析WASM字节码特性,提出基于十二项约束条件的循环优化模型,并基于Binaryen设计了一个四层优化框架,包括解析输入层、规约处理层、约束条件验证层和优化生成层。其中,解析输入层与规约处理层利用Binaryen的内置机制和现有Pass实现,约束条件验证层和优化生成层通过循环结构检查、循环体类型验证、循环体分析、运行时检查和SIMD代码生成五个阶段完成。矢量算子嵌入优化技术则通过扩展WASM编译工具链(包括Clang内置函数、LLVM指令转换与内建函数下沉),实现支持矢量算子指令的WASM智能合约字节码生成;同时扩展虚拟机运行时(Wasm3及其Native函数)和异构环境矢量算子支持,以适配多核CPU、DCU(HYGON Deep Computing Uint)和密码协处理器CCP(Crypto Coprocessor)等异构硬件,从而加速特定高并行化任务(如SM2批量验签)的执行。 实验结果表明,本文提出的循环矢量化算法在满足约束条件下的单层线性循环的测试用例中实现了SIMD优化并获得3.54-4.02的加速比,矢量算子嵌入在SM2批量验签任务中实现了24.78-3413.78的加速比,显著提升执行速率。本研究不仅在理论上拓展了WASM字节码优化技术的边界,还在实践上为区块链系统中高性能、可扩展的智能合约运行提供了切实可行的解决方案。

关键词： 共享设备   区块链   智能合约   隐私保护  

摘要： 本研究围绕共享设备分账过程在多方参与、高频交易、隐私合规等方面面临的挑战,探讨了如何借助区块链技术构建安全可信、可追溯且高效的分账系统。首先,基于共享充电宝、共享按摩椅等典型案例,梳理传统中心化模式下的主要问题:依赖单一平台的账目记录易引发信任成本上升,人工核算导致结算效率偏低,多方数据存储割裂且隐私易泄露。为破解这些难题,本文从区块链去中心化、不可篡改和可编程性出发,提出了在联盟链环境下利用智能合约执行分账与监管,以确保账目透明并减少对第三方机构的过度依赖。 具体而言,本文设计并实现了“链上+链下”相结合的混合存储方案:将关键交易与收益分配结果上链,以保证数据可追溯与不可篡改;而大规模的订单详情和设备运营信息则保存在传统数据库中,并辅以缓存机制以提升查询与响应速度。在分账过程中,智能合约负责根据预先定义的规则自动计算并执行分账,显著降低了人工干预及对账纠纷。为兼顾用户敏感数据与交易信息的隐私,系统设计融合代理重加密和零知识证明技术,实现了从订单到提现的全流程数据保护与合规审计。 本文的主要贡献体现在以下三个方面:其一,基于区块链不可篡改属性重塑了多方协同的分账模式,增强了信任和透明度;其二,针对共享设备场景下高并发、分账频繁的特点,提出了链上与链下结合的扩容思路,有效平衡了安全与性能;其三,通过结合代理重加密(PRE)与零知识证明(zk-SNARKs),在保留数据可验证性的同时避免了用户敏感信息的暴露,从而兼顾了效率、透明度与隐私安全。 从理论意义上看,本文为“区块链+共享经济”范式提供了可行的分账模型与隐私保护策略,丰富了区块链技术在多参与方协作管理中的应用研究;从实际应用价值来看,所构建的系统能够在较大程度上降低多方对账成本,缩短结算周期,并减少人工干预与数据纠纷,能为共享充电宝、共享交通工具等多类设备运营场景提供参考与借鉴。 综上,本文所提出的区块链分账方案在强化业务透明可追溯的同时,实现了对用户隐私和数据安全的有效保障,为今后的共享设备数字化合规运营提供了新技术路径。

关键词： 联邦学习   数据定价   平台合作   激励机制   智能合约  

摘要： 数据定价是数据要素市场配置的核心问题，构建协同计算下的数据资源价格预测模型，可以为新一代人工智能领域下的定价问题提供指导意义。针对合作各方数据共享难题，提出基于联邦激励框架构建协同定价模型。首先设计一个基于联邦学习的分布式学习框架，协作训练全局定价模型；然后设计基于模型贡献度和成本贡献度的激励机制；最后利用多方平台的用户真实交易行为数据来模拟跨平台对所提方案进行验证。实验对比结果表明，相比传统的单一平台训练，联邦协作训练得到的价格预测模型在泛化能力及收敛效果表现良好，此外，激励机制在数据合作场景中更体现出协作公平性及有效性。采用联邦激励框架的协同定价能有效整合多方数据，提高定价模型的准确性和公平性。

关键词： 区块链   默克尔树   物流隐私   数据保护   智能合约  

摘要： 当前零售物流存在隐私数据泄露、商品金额不安全和数据难溯源等痛点问题。针对上述问题，提出一种基于区块链的零售物流隐私数据保护模型。首先，设计一种基于以太坊和默克尔树的点对点零售物流交易模型，包括订单发起、订单揽件和订单寄送等功能，有效解决了传统零售物流系统中存在的中心化架构和资产安全性不足等问题。其次，将椭圆曲线ECC与AES算法相结合，实现链上隐私数据的安全保护。实验结果表明，该模型在常规资源消耗下可高效完成物流全流程，且采用的混合加密算法在加解密效率和安全性方面较现有方案提升显著。

关键词： 车联网   区块链   身份认证   数据交易   智能合约  

摘要： 伴随着大数据时代的到来,车联网(IoV,Internet of Vehicles)正逐步成为未来智能交通系统的重要组成部分。通过利用实时清洗、分析和转化的交通信息,车联网可为车辆提供碰撞预警、实时路况规划等多种服务,从而大幅减少交通事故的发生,提升出行安全性及效率。然而车联网通信依赖于开放的公共信道,这往往意味着传输的交通信息时刻面临着窃听、篡改等各种潜在威胁,进而可能会造成用户隐私信息(如真实身份和行驶轨迹等)的泄露。而车联网中的匿名认证与密钥协商技术是车辆在不泄露隐私的前提下完成身份认证的重要手段之一。 大多数身份认证方案采用集中式认证结构,而该结构存在一些弊端,例如,数字证书问题和密钥托管问题等。为解决上述问题,一些身份认证方案采用分治思想,将车联网划分为多个管理域进行管理,然而该类认证的网络结构仍依赖于中心服务器。此外,现有的身份认证方案还存在以下问题:车辆在同一管理域有时进行多次身份认证,而现有的大多数身份认证方案注重于单次身份认证方案的效率;车辆需要频繁更换假名来保护车辆本身的隐私,尤其是发生在十字交叉路口车流量大的路段,导致域管理者短时间内计算压力过大的问题。为彻底解决上述问题,本文将引入分布式的区块链来完成车联网中域内与跨域的身份认证,使得车辆可以享受车辆网服务。 而车联网服务往往依赖于车辆共享的交通信息。为提高车辆参与的积极性,服务平台通常会给予一定的金钱奖励,且车联网中的其他数据交易也常常涉及等价交换。而数据“阅读即获取”的特性使得交易双方易出现抵赖行为。因此,许多数据交易方案被设计来避免这一乱象的发生。然而,大多数方案需要可信第三方(TTP),易遭受单点故障。因此如何实现非中心化的公平数据交易成为一个研究热点。本文将引入区块链作为数据交易的仲裁者从而确保交易的公平进行。本文主要研究内容如下: (1)针对多次身份认证方式冗余问题,本文提出了一种基于区块链的车联网高效身份认证方案。该方案设计了一种RSU群组认证机制,该机制将路边单元(RSU,Roadside Unit)划分为群组,当车辆与RSU已完成首次身份认证且需要在该RSU所属群组范围内再次进行身份认证时,车辆可利用首次认证分发的认证信息与该RSU群组的任意RSU(包括已完成认证的RSU)快速完成身份认证,优化了传统的身份认证过程,提高了车辆多次身份认证的效率。此外,本文利用ECDH密钥交换机制实现了安全的密钥协商和高效通信。 (2)针对车辆集中更新假名导致域管理者计算压力过大的问题,本文提出了一种基于区块链的无证书跨域身份认证方案。该方案设计了一种RSU假名代理机制,在该机制中由RSU代替域管理者分发车辆假名更新的相关参数,均衡了域管理者的计算压力;此外,车辆能够根据RSU代理分发的假名参数和自身需求实现假名更新自主化,消除了假名更新对时间的依赖。 (3)针对车联网中数据交易的单点故障问题,本文提出了一种基于智能合约的车联网公平数据交易方案。该方案设计了一种多轮交易机制,将ElGamal加密算法与OT协议相结合,有效保障数据隐私性的同时,增强了买方所购买数据的精准匹配性,进而降低了买方在交易过程中可能出现的利益损失。此外,该方案利用了一种基于时间戳和哈希值的承诺机制,通过智能合约的自动执行和验证功能,解决了传统交易方案的集中化问题。