关键词： 区块链   智能合约   智能合约交易漏洞检测   智能合约漏洞修复  

摘要： 智能合约作为第二代区块链的代表产物,已在众多行业领域得到广泛应用。鉴于智能合约通常涉及对大额资金的管理和控制,因此它自然而然地成为了攻击者觊觎的目标,由此引发的一系列攻击事件已导致了数额庞大的经济损失,并削弱了公众对区块链技术安全性的信心。因此,对智能合约安全性的探究已成为当前科研界的核心议题之一。本文立足于现有研究成果的基础,着重研究智能合约漏洞修复机制以及由合约交易行为所诱发的安全漏洞检测技术。具体工作如下: (1)针对于现有智能合约漏洞修复工具可修复的漏洞范围小,修复策略单一等问题。本文提出了基于多维度的智能合约漏洞自动化修复方法,此方法获取智能合约源代码,操作码,抽象语法树等多维度的语义信息,使用多维度的智能合约语义信息检测潜在的智能合约漏洞,并运用灵活多元的修复策略对其进行自动化修复。通过实验证明,相较于现有的智能合约漏洞修复工具,本方法所实现的修复工具在修复漏洞类型覆盖范围、修复策略选择多样性和修复后智能合约部署成本增加情况方面均展现出显著优势。 (2)针对现有智能合约历史交易漏洞检测工具处理复杂交易时的局限性,如无法有效解析复杂交易与及时完成漏洞检测任务。本文提出了基于动态重现智能合约历史交易的漏洞检测方法。该方法摒弃了将历史交易转化至中间表示形式的检测步骤,而是通过直接模拟执行及复现智能合约实际交易执行环境,实时追踪和分析交易重现过程中的执行路径,精准判定其中是否包含潜在的漏洞攻击行为。这种方法不仅省去了交易信息到中间表示转换的时间消耗,还实质性地提高了漏洞检测的整体效率。最后通过实验证明相比于现行的交易漏洞检测工具,本文所提方法能更有效地挖掘出隐藏的交易漏洞,并在检测效率上实现了39.6%的提升。 (3)针对现有智能合约交易顺序不一致漏洞检测工具检测环境部署难度大,漏洞检测不够深入全面,生成的测试用例价值低等问题。本文提出了基于静动态结合的智能合约交易顺序不一致漏洞检测方法。通过静态分析手段分析智能合约的基础结构及其内部函数与状态变量间的复杂映射关联,接着构建了本地模拟执行环境,并将这些映射关系整合至模糊测试工具中,以指导生成更具针对性的测试用例。最后通过实验证明,此方法相较已有工具提升了漏洞探测效果,成功检测出更多漏洞实例,并减少了15%的测试用例量,验证了方法的有效性和高效性。

关键词： 区块链   智能合约   去中心化   数据完整性   数据备份  

摘要： 区块链是一种去中心化的分布式账本技术,其使用密码学和共识算法来确保数据的安全性和完整性。区块链技术的核心特点包括去中心化、不可篡改性、透明性和可追溯性。在链上,数据以区块的形式被链接在一起,并由网络中的多个节点进行验证和存储,依赖于中心化的控制机构,提高了数据的安全性和可信度。 在面临海量数据时,当前的许多公司或机构通常会选择使用集中式数据库或分布式数据库来存储数据。但集中式数据库的高度中心化使得数据的安全性无法得到保证,用户数据可能会遭到篡改或删除以达到某些利益目的。第三方的验证机构也可能会和数据库服务方联合起来作恶伪造,并非完全可信;许多个人用户通常会采取云端备份的方式来备份自己的重要数据,因此市面上出现了许多数据备份软件,来协助用户将数据备份至云存储服务商。这些软件虽然便捷,但却是中心化的产品,软件可以在数据备份的过程中随意窃取或篡改待上传的数据,损害用户数据的隐私和安全性。 面对上述两种问题,使用基于区块链的去中心化第三方来代替中心化系统成为了一种有效的解决思路。对此,本文分别针对上述两种问题提出了相应的解决方案: (1)提出一种基于区块链和博弈论的数据完整性验证方案,来确保集中式数据库环境下数据验证结果的可靠性。本方案引入区块链作为去中心化的第三方验证平台,通过在区块链上存储原始数据哈希值以及使用区块链智能合约来进行验证操作,来确保验证过程和数据的可靠性;只需调用智能合约的功能接口即可与其交互,使其具有较低的环境依赖性;引入了基于博弈论的验证机制,在验证不同数量的数据下,将整体验证耗时减少了 38.03%和 53.44%。 (2)提出一种基于智能合约和IPFS的去中心化个人数据备份方案来确保用户个人数据的安全及隐私。本方案引入区块链来搭建个人数据备份操作平台,通过在区块链上存储备份记录以及使用区块链智能合约来进行备份操作,来确保备份过程和数据的可靠性;引入了IPFS来提升数据备份时的传输速度,并使用相应的加密手段来确保传输时的数据安全。与现有的个人数据备份软件FileGee相比,在不同数据量下,本方案的数据备份平均耗时能够减少68.1%和49.1%。

关键词： 非同质化数字资产   元宇宙   智能合约   继承   区块链  

摘要： 元宇宙的出现对数字资产的形式及继承问题提出了新的挑战:就数字资产的形式而言,出现了非同质化数字资产的类型,该类资产的特征是不可篡改性、唯一性、稀缺性。就数字资产的继承而言,出现了非同质化数字资产的继承难题,该难题主要体现在缺乏直接可以援引的法律依据,难以明确继承财产权属、被继承人的身份确认存在困难、平台继承协助义务及继承排除条款效力难明确、继承的财产分割方式存在困难、非同质化数字资产继承相关政务体系需完善。本文正是对以上难题解决路径的探索。 论文一共由五章构成。第一章是绪论,该部分以非同质化数字资产研究背景、国内外研究现状、创新点等为框架,论述了非同质化数字资产继承的研究意义。第二章是元宇宙视野下非同质化数字资产继承法律关系的概述,该部分以非同质化数字资产继承法律关系的理论体系为框架,论述了非同质化数字资产及其继承法律关系主客体的具体内容,重点论证了不同种类非同质化数字资产是否属于财产范畴,同时甄别属于何种财产类型。第三章是元宇宙视野下非同质化数字资产继承的逻辑前提,该部分以论证非同质化数字资产具有合法性和可继承性为框架,论述了非同质化数字资产符合我国政策法规具有合法性,与网络虚拟财产法律属性相契合具有可继承性,重点论证了其合法以及可以被继承的特点,符合《中华人民共和国民法典》所规定可以被继承的财产。第四章是元宇宙视野下非同质化数字资产继承的困境,该部分以非同质化数字资产在继承过程中所突出的问题为框架,论述了缺乏直接可以援引的法律依据、被继承人的身份确认存在难度、继承的过程需要平台的协助、继承的财产权属认定存在难度、继承的财产分割方式存在难度、非同质化数字资产继承相关政务体系需完善等问题。第五章是元宇宙视野下非同质化数字资产继承的建议,该部分针对第四章分析出的非同质化数字资产继承问题,一一对应提出建议:完善继承法律体系,明确非同质化数字资产继承权属、规范网络平台运营商继承责任义务、完善非同质化数字资产继承分割的价值评估体系、积极探索非同质化数字资产继承的配套服务。通过提出建议以期为解决非同质化数字资产继承相关问题提供参考。

关键词： 区块链   智能合约   漏洞检测   图神经网络   模糊测试  

摘要： 随着区块链技术的广泛使用,智能合约携带的数字资产激增。巨额的数字资产吸引了黑客的觊觎,妄图攻击智能合约,以非法获得经济利益。而智能合约中的漏洞给予黑客窃取数字资产的途径,导致安全事件频发、经济损失严重。若能在智能合约部署至区块链之前发现漏洞,则可及时修复,避免被黑客利用。 近年来,深度学习和模糊测试方法已被应用于智能合约漏洞检测领域。基于深度学习的智能合约漏洞检测方法围绕智能合约的特征提取与分析展开研究,而基于模糊测试的智能合约漏洞检测方法则着重于产生高覆盖率的测试用例。然而,相关研究依然存在一定的不足:基于深度学习的智能合约漏洞检测,过于关注深度学习模型的优化,但特征提取方法却相对粗糙,缺乏深度。基于模糊测试的智能合约漏洞检测,盲目追求测试用例覆盖率,然而,以覆盖率为导向的模糊测试工具不仅达不到相对高的覆盖率,还伴随着较高的时空开销。这些不足影响了检测结果的准确率。 针对上述问题,本文分别提出了基于图神经网络(Graph Nerual Network,GNN)和基于模糊测试的两种优化的智能合约漏洞检测新方法。 具体研究工作如下: (1)提出了Contract GNN——基于图神经网络和漏洞子图的智能合约漏洞检测方法。该方法将新的概念漏洞子图(Vulnerability Sub-graph,VSG)与图神经网络相结合,以检测智能合约漏洞。首先,提出了VSG的概念,用于智能合约漏洞检测。与传统方法相比,利用VSG进行检测更加深入,因为VSG去除了控制流图(Control Flow Graph,CFG)中与漏洞无关的节点。其次,VSG中的直路径和环路径可以被聚合和简化,从而提高了神经网络中消息传递的效率。然后,设计了一种新的特征提取方法,在保留智能合约的语义信息、操作码顺序以及控制流的基础上,实现了更为准确的智能合约特征提取。最后,比较了五种GNN分类模型,并选择了最合适的模型来实现Contract GNN。为了评估Contract GNN的性能,本文收集并测试了58,190份真实的以太坊智能合约;并且,实验结果表明,Contract GNN可以精准地检测智能合约漏洞,其平均F1值达到了89.70%。 (2)提出了SIFuzz:基于语义信息引导模糊测试的智能合约漏洞检测方法。与传统思想不同,本文尝试对模糊器进行引导,定向地产生容易触发漏洞的高质量测试用例。SIFuzz由引导器和模糊器两部分组成。引导器:在函数层面,构造了函数调用关系图,并对其进行简化和静态分析来定位检测的目标函数,确保模糊器仅针对可能触发漏洞的函数产生测试用例。在语句层面,首先,构造了函数的输入空间。而后,提出了“空间压缩”、“空间分裂”和“空间简化”的方法,利用语义信息对输入空间进行优化。最后,为了分析输入空间的复杂程度,SIFuzz给每个输入空间打分,并根据得分给每个输入空间赋予权重。模糊器:首先,根据输入空间的权重的不同,产生不同数量的测试用例,使更多的测试用例覆盖到可能存在漏洞的空间。其次,根据输入空间的权重,确定输入空间的检测顺序,确保模糊器更快地检测到智能合约漏洞。最后,产生大量测试用例进行漏洞检测,并生成漏洞检测报告。为了评估SIFuzz的性能,本文收集并测试了20,184份真实的以太坊智能合约;并且,实验结果表明,具有语义引导的SIFuzz可以精准地检测智能合约漏洞,其平均F1值超过了99.97%。

关键词： 虚拟电厂   区块链   智能合约   多时间尺度   调度优化  

摘要： 随着可再生能源装机规模的扩大,我国的能源结构从传统的化石能源转向多种能源互补的可持续发展能源网络,在此背景下,虚拟电厂通过对分布式单元的聚合,实现了分布式能源优化调度。然而,在调度时虚拟电厂有可能会遇到信任缺失以及敏感交易信息泄露的问题,降低了虚拟电厂买卖双方参与交易的积极性,提高了虚拟电厂运行的成本,阻碍了虚拟电厂的发展。本文依托区块链网络去中心化、防止数据篡改、节点集体维护以及数据安全共享等特点参与虚拟电厂集群的调度运行。本文的工作内容如下: (1)区块链技术支撑的虚拟电厂基本结构。基于对多能源虚拟电厂的结构和运行特性,建立了电热气耦合的虚拟电厂模型;然后,对虚拟电厂和区块链的区和契合度进行分析,对虚拟电厂区块链的共识算法以及智能合约的运行机制进行研究,建立基于区块链的虚拟电厂系统结构。 (2)基于区块链的虚拟电厂交易方法研究。首先,将区块链与虚拟电厂节点进行对接,根据区块链的架构特点,提出一种基于区块链的虚拟电厂交易系统架构,在此基础上,考虑偏差惩罚和奖励结算,设计基于区块链的虚拟电厂交易智能合约。最后,通过算例分析验证基于区块链的虚拟电厂交易方法可以提高虚拟电厂之间的交易收益,进而提高交易主体的积极性,为后续多时间尺度优化调度提供了基础。 (3)基于区块链的虚拟电厂多时间尺度优化调度研究。考虑不同虚拟电厂内资源的差异以及风光机组出力的波动性造成的功率平衡问题,为实现虚拟电厂集群运行成本最优,建立基于区块链的虚拟电厂多时间尺度优化调度模型。首先,基于区块链的虚拟电厂调度模型,分析其调度运行机制,建立基于区块链的虚拟电厂多时间尺度协调优化模型;然后,考虑虚拟电厂集群内部能量协调和与外部电网的交易,通过区块链智能合约所定电价引导,以虚拟电厂集群收益最大为目标,建立日前长时间尺度协调优化模型;日内调度以功偏差惩罚成本与可调度单元修正成本之和最小为目标,通过对负荷数据更加精细的预测制定日内机组出力方案;最后,通过不同场景下算例分析,验证了本文所提基于区块链的虚拟电厂多时间尺度优化调度模型,可以降低虚拟电厂运行成本,提高了虚拟电厂进群调度的经济性。

关键词： 数字人民币   智能合约   预付资金   法偿性   可编程性  

摘要： 智能合约具备自动执行、难以篡改等特点，其在我国制度环境下存在诸多应用困境。由于数字人民币表现为加密字符串，被存储于数字钱包之中，并具有国家信用的不可变更性和保管后的不可利用性，其可通过红包抵扣消费、定向汇款与调控、预付资金管理等领域的“条件支付”，改善智能合约的应用困境。但是，数字人民币智能合约仍存在法律风险，既有法律在合约拟定环节防止智能合约滥用的准入条件、审核标准以及管理义务等方面有待完善，在资金锁定与释放环节则面临数字钱包的合法性疏漏。不过，智能合约未直接限制数字人民币的货币本体，而是通过数字钱包限制支付指令的接收和发出，因此不损害货币的统一性与法偿性。对此，应在合约拟定环节构建智能合约的准入与日常管理机制，包括审核智能合约的合法性与法律语言转化、为央行的临时性干预提供技术接口等，并在资金锁定与释放环节建立小额匿名与结构化共存的数字钱包法律定位。

关键词： 区块链   智能合约   全同态加密   隐私增强   代理重加密  

摘要： 随着以太坊的不断发展,智能合约作为其核心技术在多个领域掀起了新的研究热潮。智能合约支持互不信任的双方在没有可信第三方的情况下公平地进行交易,从而得到广泛的应用。现有的智能合约对于输入输出数据的隐私保护依靠可信执行环境或传统加密算法,使得智能合约在敏感信息的应用中无法保证数据在整个任务过程中的隐私性。针对上述的数据隐私问题,本文对其展开研究,探究解决这些问题的方法,并给出具体的解决方案,本文的主要贡献如下: 1.提出基于全同态加密的智能合约数据隐私增强方案(SCPE)。SCPE方案利用全同态加密实现增强区块链的安全性,同时保持链上数据的可计算性,从而扩展区块链在敏感信息领域的应用。此外,SCPE方案还设计了不同计算类型的密文计算转换机制,以简化智能合约在执行密文数据复杂计算时的操作流程。本文对SCPE方案进行了安全性和正确性的理论分析,并设计对比实验评估不同全同态加密方案的性能。实验结果表明,基于SEAL库实现的BGV和CKKS方案分别在支持整型和浮点型运算时性能最优;密文计算转换机制在智能合约中的表现能够满足用户对系统响应的最低要求。 2.提出基于智能合约和代理重加密的云计算公平交易方案(CCFT)。CCFT方案使用全同态加密对云计算中的数据进行加密处理,并通过智能合约和代理重加密设计并实现密文数据的公平验证机制。此外,CCFT方案还设计了诚实积分机制来选择每次任务的计算节点,并以此评判计算节点在完成计算任务时的正确率和效率。本文对CCFT方案进行了安全性、公平性和一致性的理论分析,并设计实验评估CCFT方案中核心操作和完整方案的时间性能。实验结果表明,在保证数据隐私性的同时,基于BGV全同态加密实例化的CCFT方案平均耗时满足用户对快速响应的要求。 3.为解决楼宇设备中数据存在的隐私问题,本文设计并实现了楼宇智慧运维管理原型系统。系统使用SCPE方案来实现设备数据隐私化处理和密文数据计算的功能,同时提供可视化界面提升用户体验感。本文基于CKKS方案对该系统进行实现,并通过接口测试证明SCPE方案在实际应用中的可用性。

关键词： 区块链   图像版权保护   智能合约   原创性检验  

摘要： 在数字媒体时代,图像作品的广泛传播带来了版权保护的重大挑战。传统的集中化版权管理方式因流程复杂、成本高、数据管理难等缺陷,在应对图像侵权问题上显得力不从心。区块链技术的兴起为版权保护提供了新思路,其去中心化、不可篡改的特性有望提高版权管理的效率和安全性。然而,现有的基于区块链的版权保护系统在原创性检验、图像版本控制和版权管理等方面仍有待完善。为了解决这些问题,需要开发高效的原创性检验机制,实现图像版本的精细管理,以确保全面的图像版权保护。本文基于区块链相关技术,对基于区块链的图像版权保护关键技术展开研究与应用。主要研究内容如下: (1)为了解决同一图像在创作过程中产生的不同版本图像缺少版权保护措施的问题,提出了一种面向图像版本控制的智能合约解决方案。对于创作者提出的图像版本更新请求都要提交给版本控制合约进行审查,由审批者确认无误后通过签名批准才可以进行更新操作。一旦版本更新得到批准,相应的图像将被自动导入确权流程。该流程利用所提的侵权检测算法对图像的原创性进行检验,确保每一次更新都符合版权保护的要求。通过将图像元数据上传至区块链网络,为每个版本图像创建一个不可篡改的数字记录,确保图像的每一个版本都能被追踪和验证,从而为创作者提供了一个全面的版权保护机制。 (2)在图像确权方面,为了解决图像原创性检验和确权周期等方面存在的不足,提出了一种图像确权合约和自适应阈值ORB原创性检验算法。首先对待确权的图像用所提出的原创性检验算法提取显著特征点,并生成特征向量。之后与已确权的图像进行相似性计算,判断是否构成潜在的侵权行为。只有通过原创性检验的图像才可以进行版权登记操作。所有的确权过程都是通过提出的图像确权合约自动化执行完成的。测试结果表明,该算法能够快速有效地识别出潜在的侵权图像,保证了确权阶段的实时性和准确性要求。 (3)在图像版权管理方面,为了解决因人工干预导致的图像版权管理效率低和版权流通困难等问题,设计了一种利用智能合约技术的图像版权管理方法。通过将已确权的图像版权通证化,实现图像版权的链上登记、查询和流通等核心环节,确保了版权信息记录的永久保存和版权生命周期的可溯源。同时,结合分布式存储系统IPFS解决了原图像不适合存储在区块链上的局限性。 (4)最后,根据本文提出的图像版权保护方案,设计并实现了一套基于区块链的图像版权保护系统。实验结果表明,该系统在吞吐量和平均响应时间方面表现出色,与其他主流版权方案的对比分析中由明显的优势。

关键词： 智能合约   重入漏洞   时间戳漏洞   图同构网络   多头注意力   特征级线性调制  

摘要： 随着区块链技术的广泛传播,智能合约作为区块链技术最为成功的应用开始成为国内外研究的课题。智能合约是一个分布式共享交易账本,是一段满足执行条件后自动执行的代码。智能合约本身存在的漏洞会导致账户数字资产损失、合约结果被操纵等严重后果。因此,合约部署到区块链之前对智能合约进行漏洞检测工作十分必要。目前研究多采用智能合约字节码或是源码序列结合深度学习的漏洞检测方法,字节码方法在使用源码转化的过程中会丢失部分语法、语义信息,源码序列方法不能很好地还原合约代码的结构、逻辑,且使用的神经网络对重入漏洞和时间戳漏洞的检测能力有限。针对上述问题,本文提出基于多头注意力和特征调制的智能合约源码漏洞检测方法。本文主要工作和创新型成果如下: (1)在实际智能合约漏洞检测过程中,数据的漏洞信息质量将直接影响检测结果的准确率。而传统的字节码方法和源码序列方法不能很好地表示合约中的漏洞信息。针对此问题,本文使用智能合约源码,结合重入漏洞和时间戳漏洞的专家模式,提取合约源码中具有相关漏洞特性的函数、变量等元素,依据元素之间的执行顺序和调用关系构建图结构,并将该结构进行边关系精简化,采用word2vec结合one-hot方法将图结构进行向量化表示,并将其转化成可供图神经网络训练的图结构数据。使用此方法可以保留漏洞信息,同时剔除冗余且与漏洞无关的元素,且图结构数据中的边关系保留原有合约代码的执行逻辑,提高漏洞信息质量,从而提升检测结果的准确度。 (2)针对现有研究使用的神经网络对智能合约漏洞检测能力有限问题,本文采用多头注意力机制,提出基于多头注意力机制的图同构网络智能合约源码漏洞检测方法,该方法使用推理学习能力较为强大的图同构网络,搭建漏洞检测模型,并在搭建模型的基础上增加多头注意力机制,实现更为精确的节点信息表示和图结构信息表示。实验结果表明,搭建的基于多头注意力机制模型的检测结果要优于原有图同构网络智能合约漏洞检测模型,且本文方法的准确率要优于传统方法和其他图神经网络方法。 (3)针对神经网络在邻域消息聚合中忽视目标节点对传递信息的影响,导致神经网络表示能力下降的问题,本文采用特征调制技术,提出一种基于特征级线性调制图神经网络的智能合约源码漏洞检测模型,该模型将特征级线性调制技术的图神经网络引入智能合约漏洞检测领域中,通过对图结构中节点增加线性调制方法,使得图结构中目标(接收)节点依据传入消息对自身表示进行调制并更新最相关信息,以此优化图神经网络的邻域消息聚合方式。实验结果表明,增加特征调制模块的图神经网络能有效提升智能合约漏洞检测的效率与精度。