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Supply Chain Network Equilibrium with Revenue Sharing Contract under Demand Disruptions 被引量:4
1
作者 A-Ting Yang Lin-Du Zhao 《International Journal of Automation and computing》 EI 2011年第2期177-184,共8页
Contract is a common and effective mechanism for supply chain coordination,which has been studied extensively in recent years.For a supply chain network model,contracts can be used to coordinate it because it is too i... Contract is a common and effective mechanism for supply chain coordination,which has been studied extensively in recent years.For a supply chain network model,contracts can be used to coordinate it because it is too ideal to obtain the network equilibrium state in practical market competition.In order to achieve equilibrium,we introduce revenue sharing contract into a supply chain network equilibrium model with random demand in this paper.Then,we investigate the influence on this network equilibrium state from demand disruptions caused by unexpected emergencies.When demand disruptions happen,the supply chain network equilibrium state will be broken and change to a new one,so the decision makers need to adjust the contract parameters to achieve the new coordinated state through bargaining.Finally,a numerical example with a sudden demand increase as a result of emergent event is provided for illustrative purposes. 展开更多
关键词 Supply chain network EQUILIBRIUM revenue sharing contract demand disruptions coordination.
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基于回声状态网络的智能合约漏洞检测方法 被引量:1
2
作者 刘春霞 徐晗颖 +2 位作者 高改梅 党伟超 李子路 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期153-161,共9页
区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确... 区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确率低的问题,而且,这些方法无法对新的合约漏洞进行检测。针对上述问题,提出一种基于回声状态网络(ESN)的智能合约漏洞检测方法。首先,根据合约图,对不同语义、语法边进行学习,并利用Skip-Gram模型训练得到特征向量;其次,结合ESN和迁移学习,实现对新合约漏洞的迁移扩展,以提高漏洞检测率;最后,在Etherscan平台搜集的智能合约数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法的准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到了94.30%、97.54%、91.68%和94.52%,与双向长短时记忆(BLSTM)网络、自注意力机制的双向长短时记忆(BLSTM-ATT)相比,所提方法的准确率分别提高了5.93和11.75个百分点,漏洞检测性能更优。消融实验也进一步验证了ESN对智能合约漏洞检测的有效性。 展开更多
关键词 漏洞检测 智能合约 回声状态网络 迁移学习 区块链
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A lending contract for interconnection project between Northeast and North China Power Network signed
3
《Electricity》 2001年第1期48-48,共1页
关键词 Bank A lending contract for interconnection project between Northeast and North China Power network signed
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一种基于智能合约预言机技术的主动式去中心化监管传感网络架构
4
作者 刘峰 黄灏 《信息网络安全》 北大核心 2025年第6期898-909,共12页
区块链在外部数据主动获取上存在短板,基于此,文章提出一种基于智能合约预言机技术的主动式去中心化监管传感网络架构(DR-ASNet),并进一步探讨了意见领袖在区块链代币经济中的影响力及其对资产价格的影响。文章采用事件分析法,以马斯克(... 区块链在外部数据主动获取上存在短板,基于此,文章提出一种基于智能合约预言机技术的主动式去中心化监管传感网络架构(DR-ASNet),并进一步探讨了意见领袖在区块链代币经济中的影响力及其对资产价格的影响。文章采用事件分析法,以马斯克(MUSK)在社交媒体上对狗狗币(Dogecoin)的影响为例,分析意见领袖如何通过ICO影响代币资产价格。结果显示,意见领袖能利用社交网络中的资金和数据流量影响代币价格,获得超额回报。基于此,文章设计了结合智能合约与ChainLink预言机的监管框架,实现对代币发行的风险评估和预警。研究为监管机构和企业提供区块链金融产品研发思路,并为相关治理工作提供参考。 展开更多
关键词 区块链 智能合约 主动传感网络 事件研究法 去中心化监管方案
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以太坊庞氏骗局智能合约的早期检测方法研究
5
作者 张艳梅 郭思颖 +1 位作者 贾恒越 姜茸 《通信学报》 北大核心 2025年第9期292-306,共15页
以太坊是区块链的典型应用代表,它允许开发者创建和执行智能合约。以太坊技术的迅猛发展在推动智能合约普及的同时,也引发链上安全风险剧增,其中算法驱动的智能庞氏骗局给区块链应用带来了新的安全挑战。为了实现对智能合约庞氏骗局的... 以太坊是区块链的典型应用代表,它允许开发者创建和执行智能合约。以太坊技术的迅猛发展在推动智能合约普及的同时,也引发链上安全风险剧增,其中算法驱动的智能庞氏骗局给区块链应用带来了新的安全挑战。为了实现对智能合约庞氏骗局的早期检测,提出了一种基于图卷积网络(GCN)的检测方法PonziGCN。该方法融合了智能合约的语义特征和控制流图特征,通过提取字节码相似度、操作码频率等语义特征,以及控制流图的基本特征和结构特征,构建了多特征融合的检测框架。实验结果表明,所提方法在精确率、召回率、F值和AUC值等关键性能指标上均表现优异,精确率达到0.982,召回率为0.987,F值为0.978,AUC值为0.983,显著优于现有的算法。特征重要性分析表明,图结构特征和代码中与交易功能相关的操作码频率特征在模型中具有最高的重要性。 展开更多
关键词 以太坊 智能合约 庞氏骗局 图卷积神经网络 控制流图
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面向可持续发展的低碳算网资源交易策略研究
6
作者 李硕 谢人超 +3 位作者 唐琴琴 高新平 黄韬 张嘉林 《邮电设计技术》 2025年第3期36-41,共6页
在低碳负荷目标驱动下,如何通过高效的资源交易机制协同调配算力资源与绿色能源,成为当今研究的重点。深入分析了低碳算网资源交易系统中的资源配置问题,提出了基于低碳目标的资源交易架构,并设计了低碳目标导向的交易博弈机制模型,探... 在低碳负荷目标驱动下,如何通过高效的资源交易机制协同调配算力资源与绿色能源,成为当今研究的重点。深入分析了低碳算网资源交易系统中的资源配置问题,提出了基于低碳目标的资源交易架构,并设计了低碳目标导向的交易博弈机制模型,探索了交易目标如何均衡,旨在推动低碳能源供应与算力资源需求的协调发展。 展开更多
关键词 算力网络 资源交易 智能合约 博弈论
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基于网络药理学分析稳心颗粒辅助治疗频发室性早搏的作用机制 被引量:1
7
作者 邹美圣 李道帆 +3 位作者 吴素红 林金香 许齐欢 朱柳莹 《临床研究》 2025年第6期24-31,共8页
目的基于网络药理学方法分析稳心颗粒治疗频发室性早搏的作用机制。方法在中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、本草组鉴(HERB)数据库中获得稳心颗粒5味中药的活性成分,在OMIM、Gene Cards数据库中检索室性早搏“Premature ventricu... 目的基于网络药理学方法分析稳心颗粒治疗频发室性早搏的作用机制。方法在中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)、本草组鉴(HERB)数据库中获得稳心颗粒5味中药的活性成分,在OMIM、Gene Cards数据库中检索室性早搏“Premature ventricular contraction”的相关靶点,并采用Venn图获得药物与疾病交集靶点。通过STRING在线数据库对交集靶点基因蛋白构建蛋白相互作用网络(PPI),采用Cytoscape 3.7.1软件对结果进行可视化分析。利用DAVID 6.8数据库完成基因本体(GO)功能分析及京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。结果共筛选出稳心颗粒中党参21种活性成分及对应靶点257个、黄精12种活性成分对应靶点244个、三七8种活性成分对应靶点258个、甘松5种活性成分对应靶点183个、琥珀50种活性成分对应靶点1个,基于数据库获得已知的室性早搏靶点基因584个;稳心颗粒与室性早搏主要靶点相交映射出72个关键靶点;在PPI网络中共筛选出15个核心靶基因(AKT1、IL6、IL1B、PPARG、PTGS2、ESR1、HIF1α、EGFR、NOS3、HMOX1、PPARA、SOD1、CCL2、IL10、CYP3A4);GO功能注释分析共92个条目涉及生物过程(BP),16个条目涉及细胞组分(CC),19个条目涉及分子功能(MF);KEGG分析主要富集于癌症中的通路、代谢中的通路等46条核心通路。结论稳心颗粒可通过黄酮类、皂苷类及三萜类等多种活性成分作用在AKT1、IL6、IL1B等多靶点基因调控相关信号转导通路,从而辅助治疗频发室性早搏。 展开更多
关键词 稳心颗粒 室性早搏 网络药理学 党参 黄精 三七
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基于预训练和混合神经网络的智能合约漏洞检测
8
作者 张光华 张思怡 +1 位作者 高业萍 武少广 《计算机技术与发展》 2025年第1期94-100,共7页
针对现有智能合约漏洞检测方法准确率低以及对合约源代码特征提取不足的问题,该文提出一种基于预训练BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformer,BERT)和混合神经网络串行的智能合约漏洞检测方案SCVD-PBHNN。首... 针对现有智能合约漏洞检测方法准确率低以及对合约源代码特征提取不足的问题,该文提出一种基于预训练BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformer,BERT)和混合神经网络串行的智能合约漏洞检测方案SCVD-PBHNN。首先,对源代码进行数据预处理,去除冗余信息,保留源代码中的关键语句信息;其次,利用BERT模型替换了传统的静态词嵌入模型,深入挖掘智能合约源代码的语义特征;然后,结合文本卷积神经网络(Text Convolutional Neural Network,TextCNN)和双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)混合神经网络构建特征提取层,对传入的词向量进行训练,充分提取源代码上下文信息和局部关键特征;最后,通过激活函数对特征向量进行归一化处理,实现漏洞检测与识别。实验结果表明,该方案在准确率、精确率、召回率以及F1值等评价指标上相比已有方案均有明显提升,能准确识别四种常见的漏洞,准确率分别为94.40%、93.72%、96.29%、93.53%。 展开更多
关键词 混合神经网络 BERT TextCNN-BiLSTM 智能合约 漏洞检测
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面向异质卫星集群的事件触发分布式自主任务规划方法
9
作者 秦嘉豪 李宝卫 +4 位作者 白雪 冉德超 徐明 张锐 胡志强 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第4期88-101,共14页
当前对地观测卫星集群应用由静态目标场景向动态目标场景不断深化,对卫星集群高动态强时效性对地观测能力的要求不断提升,亟需完备的自主任务规划方法克服卫星遥测指令控制存在的严格星地窗口约束,实现任务动态实时快速响应。为此,提出... 当前对地观测卫星集群应用由静态目标场景向动态目标场景不断深化,对卫星集群高动态强时效性对地观测能力的要求不断提升,亟需完备的自主任务规划方法克服卫星遥测指令控制存在的严格星地窗口约束,实现任务动态实时快速响应。为此,提出了基于事件触发的异质卫星集群分布式自主任务规划方法,实现目标的发现、判断、成像在轨自主闭环。首先,建立了基于事件触发的分布式多星任务协商框架,通过电子卫星和成像卫星的双层招投标机制(DLCNP)实现事件触发式任务协同。其次,提出了考虑任务优先级的最小冲突集局部递进修改星上本地动态任务规划算法,实现任务实时动态加入本地任务方案和实时冲突消解,为多星任务协商提供星上在线任务规划求解方法。最后,提出了迭代密度聚类点目标合成方法,实现高价值点目标的聚类合成,并保证合成后的点目标簇可由单次成像覆盖,有效减少了目标确认成像所需成像次数。通过与全局启发式算法的任务分配性能对比试验以及与黑板结构的星间通信负载性能对比试验,验证了基于事件触发的异质卫星集群分布式自主任务规划方法的优越性。并且通过大范围区域内大量点目标聚类试验揭示了点目标合成观测比率随目标散布区域面积和目标数量的分布规律。 展开更多
关键词 集群自主协商 双层招投标机制 动态任务规划 点目标聚类 规划算法
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动态环境下多智能体自主编组与任务协同技术
10
作者 王琛 朱承 雷洪涛 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2883-2894,共12页
在作战单元可能毁伤的作战环境下,作战单元面对复杂战场环境需临机合成合适数量的多个战术作战单元作战群,并自动划分作战单元作战群归属。该文提出一种自适应聚类合同网算法,通过聚类指标的2阶相对变化率确定作战群数,并根据该作战群... 在作战单元可能毁伤的作战环境下,作战单元面对复杂战场环境需临机合成合适数量的多个战术作战单元作战群,并自动划分作战单元作战群归属。该文提出一种自适应聚类合同网算法,通过聚类指标的2阶相对变化率确定作战群数,并根据该作战群数通过聚类实现作战单元的作战群划分;同时,通过基于多层合同网方法的作战群投标、作战群内作战单元投标,实现多个复杂分散战术作战任务的预分配。通过任务重分配与任务交换流程,以实现战术作战任务的最终更优分配。本研究综合考虑作战单元的属性以及任务信息,实现多作战单元的作战群自适应划分以及作战任务的优化分配。 展开更多
关键词 指挥控制 合同网 任务分配 火力规划 作战群聚类
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芪冬心悸平胶囊治疗频发室性期前收缩的网络药理学研究
11
作者 曹宝国 刘惠娟 +3 位作者 王恒 樊红波 秦少华 陈圆圆 《首都食品与医药》 2025年第11期66-69,共4页
目的目的应用网络药理学分析芪冬心悸平胶囊治疗频发室性期前收缩的作用机制。方法方法在TCMSP、Herb、Stitch数据库中筛选芪冬心悸平胶囊的有效成分及靶点。在GeneCards、OMIM、TTD数据库中筛选频发室性期前收缩的基因靶点。构建韦恩图... 目的目的应用网络药理学分析芪冬心悸平胶囊治疗频发室性期前收缩的作用机制。方法方法在TCMSP、Herb、Stitch数据库中筛选芪冬心悸平胶囊的有效成分及靶点。在GeneCards、OMIM、TTD数据库中筛选频发室性期前收缩的基因靶点。构建韦恩图,获取两者的共有基因。应用Cytoscape软件和STRING数据库分别构建频发室性期前收缩-芪冬心悸平胶囊-作用靶点的三元调控网络图和蛋白质相互作用(PPI)网络,筛选出核心基因。结果结果筛选出芪冬心悸平胶囊143个有效成分、250个靶点基因,其中216个是与频发室性期前收缩的共有基因。核心基因涉及丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶1(AKT1)、丝裂原活化蛋白激酶3(MAPK3)、信号转导及转录激活蛋白3(STAT3)、雌激素受体基因1(ESR1)、白细胞介素-6(IL-6)。结论结论芪冬心悸平胶囊通过多种中药组分共同作用于多个靶点,调控多个信号通路,发挥对频发室性期前收缩的治疗作用。 展开更多
关键词 芪冬心悸平胶囊 频发室性期前收缩 网络药理学 有效成分 核心基因
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基于扩充合同网的微纳星群任务优化分配
12
作者 莫璐荧 周川 +2 位作者 郭健 韩飞 孙玥 《控制工程》 北大核心 2025年第6期1145-1152,共8页
针对分布式微纳卫星集群协同空间观测任务分配中分配实时性和观测效益的问题,在传统合同网的基础上进行扩充,优化分配结果。在原有的招标-投标-评标3个环节中,主星在招标环节一次性发布所有任务,从星只选择综合收益高的任务投标,主星只... 针对分布式微纳卫星集群协同空间观测任务分配中分配实时性和观测效益的问题,在传统合同网的基础上进行扩充,优化分配结果。在原有的招标-投标-评标3个环节中,主星在招标环节一次性发布所有任务,从星只选择综合收益高的任务投标,主星只将中标结果返回给中标从星,并将剩余任务返回其余从星。该流程节省了主星的评标时间,同时,从星的选择性投标能够有效提高整体收益。最后,通过仿真验证了所提出的扩充合同网算法的分配时间更短,且得到的总体收益更高。 展开更多
关键词 扩充合同网 微纳星群 任务分配 综合收益
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双注意力密集残差收缩网络的图像去雨算法
13
作者 王震 牛晓伟 《电光与控制》 北大核心 2025年第3期88-93,共6页
针对现有算法对雨纹的清除不彻底并存在背景信息丢失的问题,提出一种双注意力密集残差收缩网络的图像去雨算法。该网络首先通过混合特征补偿模块收集多种尺度信息;在编码阶段使用双注意力密集残差收缩块作为编码器基础编码块,利用软阈... 针对现有算法对雨纹的清除不彻底并存在背景信息丢失的问题,提出一种双注意力密集残差收缩网络的图像去雨算法。该网络首先通过混合特征补偿模块收集多种尺度信息;在编码阶段使用双注意力密集残差收缩块作为编码器基础编码块,利用软阈值网络将收集的特征信息中的无用信息置零并添加空间,利用通道双注意力标注雨纹的位置信息;在解码阶段将前面不同阶段的特征信息进行聚合,通过scSE注意力机制进行空间、通道两方面激励,压缩特征信息传入解码器进行解码,最终输出去雨图像。在公开数据集Rain100H、Rain100L、Rain800和Rain12上进行实验,以Rain100H为例与其他算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了1.07~7.45 dB,结构相似度提高了0.021~0.139。 展开更多
关键词 图像去雨 混合特征补偿 注意力机制 双注意力密集残差收缩网络
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基于行动者网络的山区农业生产空间收缩过程及其逻辑机理——以宁夏隆德县李士村为例 被引量:2
14
作者 陈坤秋 陈韵雅 +1 位作者 梁雅嘉 郑瑜晗 《资源科学》 北大核心 2025年第1期140-152,共13页
【目的】农业生产空间过快收缩影响国家粮食安全、生态安全与社会稳定,厘清农业生产空间收缩的格局与机理对农业高质量发展与乡村振兴具有重要意义。【方法】本文基于行动者网络理论构建了山区农业生产空间收缩的理论分析框架,以宁夏隆... 【目的】农业生产空间过快收缩影响国家粮食安全、生态安全与社会稳定,厘清农业生产空间收缩的格局与机理对农业高质量发展与乡村振兴具有重要意义。【方法】本文基于行动者网络理论构建了山区农业生产空间收缩的理论分析框架,以宁夏隆德县李士村为例,利用深度访谈以及遥感解译等方法,梳理2000—2022年以来宁夏南部山区农业生产空间演变过程,并探索其背后的收缩机制。【结果】①行动者网络在不同阶段的转译、网络内异质行动者的加入及退出、行动者网络目标的转变,通过人类与非人类行动者综合作用于农业生产空间收缩。②在李士村行动者网络转换过程中,关键行动者从中央政府与地方政府更替为青壮劳动力,强制通行点(OPP)从“退耕还林还草”转向“发展特色养殖以实现经济收入最大化”。③李士村的农业生产空间经历了生态目标下的显性收缩与经济目标下的隐性收缩两个发展阶段。④山区农业生产空间收缩遵循环境逻辑、政策驱动逻辑与多主体逻辑机理。【结论】应对山区农业生产空间收缩应创新农业生产经营方式,合理权衡环境承载与农业发展的关系,创新生态补偿、涉农惠农等政策,加快培育适老型农业、职业农民等新型经营主体。 展开更多
关键词 农业生产空间收缩 行动者网络 乡村振兴 山区 土地利用转型 宁夏
原文传递
抗属性篡改的信息化监控网络调取数据安全共享方法
15
作者 吕文官 薛峰 《常州工学院学报》 2025年第1期26-30,50,共6页
在信息化监控网络数据调取和共享过程中,数据的完整性容易受到篡改或损坏。恶意的攻击者可能对数据进行修改或删除,从而影响数据的准确性和可信度。为此,提出了抗属性篡改的信息化监控网络调取数据安全共享方法。利用局部敏感哈希相似... 在信息化监控网络数据调取和共享过程中,数据的完整性容易受到篡改或损坏。恶意的攻击者可能对数据进行修改或删除,从而影响数据的准确性和可信度。为此,提出了抗属性篡改的信息化监控网络调取数据安全共享方法。利用局部敏感哈希相似性搜索方法,提取信息化监控网络的数据特征。基于联盟区块链和外包解密技术,创建了去中心化的框架,用于安全共享加密数据,基于抗属性篡改,搭建访问控制合约框架,实现对抗属性篡改的信息化监控网络调取数据安全共享。实验结果表明,所提方法的用户属性私钥生成时间最短为315 ms,受攻击后加密时间较短,最低为3.79 s,当实验次数为10次时,所提方法的数据共享时的安全性系数约为0.92,可以防止恶意攻击者篡改用户属性或获取未被授权的属性。 展开更多
关键词 抗属性篡改 信息化 监控网络 调取数据 安全共享 访问控制合约
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分步协同的桥牌智能博弈策略研究
16
作者 王璐瑶 李学俊 吴蕾 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第8期105-110,共6页
根据对叫牌和打牌阶段的研究,提出一种分步协同桥牌智能博弈策略。针对叫牌阶段叫品信息的关联性,设计了基于深度神经网络的叫牌模型,用于下一步叫牌决策,通过实验验证了模型的可行性。结合叫牌阶段的已知信息,提出由首攻策略、蒙特卡... 根据对叫牌和打牌阶段的研究,提出一种分步协同桥牌智能博弈策略。针对叫牌阶段叫品信息的关联性,设计了基于深度神经网络的叫牌模型,用于下一步叫牌决策,通过实验验证了模型的可行性。结合叫牌阶段的已知信息,提出由首攻策略、蒙特卡洛模拟、双明手求解算法构成的打牌策略。结果表明,该桥牌博弈策略可为不完全信息博弈研究提供参考。 展开更多
关键词 定约桥牌 不完全信息 神经网络 蒙特卡洛模拟
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一种基于收缩-扩张网络的飞机变化检测方法
17
作者 粘朋雷 张鹏 周璐 《西南民族大学学报(自然科学版)》 2025年第5期533-541,共9页
随着遥感技术的快速发展,机场地面监控视频中的飞机变化检测已成为智能安防领域的重要研究方向.机场运营需要实时监测飞机、车辆和人员的地面活动,以保障运行安全和运行效率.然而,机场监控场景具有光照变化显著、气象条件复杂、目标尺... 随着遥感技术的快速发展,机场地面监控视频中的飞机变化检测已成为智能安防领域的重要研究方向.机场运营需要实时监测飞机、车辆和人员的地面活动,以保障运行安全和运行效率.然而,机场监控场景具有光照变化显著、气象条件复杂、目标尺度多样、运动速度差异大等特点,给变化检测带来巨大挑战.针对这一问题,基于卷积神经网络提出了一种基于收缩-扩张网络(CENet)的飞机变化检测方法.该方法通过收缩网络提取关键变化特征,利用扩张网络重建恢复特征细节,同时引入挤压激励注意力机制自适应调整特征通道间的关系以提升关键特征表达能力.通过在AGVS数据集上的实验结果表明,提出的方法取得了90.48%的Precision、96.51%的Recall和93.40%的F1-score,验证了其有效性. 展开更多
关键词 遥感技术 飞机变化检测 收缩-扩张网络
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基于混合语义的切片级智能合约重入漏洞检测
18
作者 江姝晨 牛保宁 高彦 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期321-329,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 区块链 智能合约 漏洞检测 图注意力网络 混合语义
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智能合约审计中的CNN人脸识别与年龄预测研究
19
作者 丁然 《普洱学院学报》 2025年第3期30-39,共10页
提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别与年龄预测方案,旨在解决智能合约审计系统中大规模人脸数据处理的安全性、隐私保护和计算效率问题。传统数据存储和处理方法在处理海量非结构化数据时存在局限性,提出了基于Hudi和Spark框架... 提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别与年龄预测方案,旨在解决智能合约审计系统中大规模人脸数据处理的安全性、隐私保护和计算效率问题。传统数据存储和处理方法在处理海量非结构化数据时存在局限性,提出了基于Hudi和Spark框架的系统架构。在模型方面,提出了一种新的损失函数ORDER Loss,通过结合交叉熵损失和曼哈顿距离,优化了人脸识别和年龄预测的性能。实验部分使用了五个公开数据集(IMDB、UTKFace、AgeDB、FG-NET、MORPH),并对数据进行了预处理和划分。结果表明,该方法在均值绝对误差(MAE)、衡量序性和量化系统偏差修正等指标上均优于其他基准方法,证明了其在学习年龄序数信息和减少量化系统偏差方面的有效性。此外,通过消融研究,进一步验证了曼哈顿距离在高维数据中的优势以及ORDER Loss在分类和回归框架下的性能并对Hudi数据计算存储进行了测试。 展开更多
关键词 卷积神经网络 人脸识别与年龄预测 智能合约审计系统 ORDER Loss
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Slice-GCN:基于程序切片与图神经网络的智能合约漏洞检测方法
20
作者 张人娄 吴胜 +1 位作者 张浩 刘方宇 《信息安全学报》 2025年第1期105-118,共14页
智能合约是一段由计算机代码构成的程序。随着智能合约数量的暴涨,如何利用漏洞检测方法来提升智能合约的安全性显得更加重要。已有的符号执行、模糊测试与形式化验证等漏洞检测方法自动化程度低,而基于序列模型的深度学习方法由于对智... 智能合约是一段由计算机代码构成的程序。随着智能合约数量的暴涨,如何利用漏洞检测方法来提升智能合约的安全性显得更加重要。已有的符号执行、模糊测试与形式化验证等漏洞检测方法自动化程度低,而基于序列模型的深度学习方法由于对智能合约源代码的特征挖掘不足导致检测结果的精度偏低。因此,本文提出一个基于程序切片与图神经网络的以太坊智能合约(简称智能合约)漏洞检测方法Slice-GCN。该方法先对程序进行代码预处理简化程序,再使用基于图可达性和数据流方程的程序切片方法对预处理后的程序进行切片,并将切片结果输入长短期记忆网络(LSTM)中提取智能合约的程序语义特征。接着,简化程序依赖图后将其输入图卷积神经网络中,并提取智能合约的程序结构特征。然后,将智能合约的程序语义特征和结构特征拼接后输入多层感知机(MLP)中,并对智能合约进行漏洞检测。在提出Slice-GCN方法的基础上,针对重入攻击、时间戳依赖及整数溢出三类漏洞,本文对Slice-GCN方法与Oyente、Osiris和Soliditycheck三款智能漏洞检测工具进行了对比实验,并且通过消融实验分析了程序切片、图神经网络及图收缩比例对实验结果的影响。实验结果表明本文提出的方法在各类指标上均有较大提升,能有效提升检测准确度和精度,降低误报率,同时在检测速度上也明显优于传统的智能合约漏洞检测工具。 展开更多
关键词 智能合约 漏洞检测 图神经网络 程序切片
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