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以太坊庞氏骗局智能合约的早期检测方法研究
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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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基于分层图注意力的以太坊钓鱼诈骗识别方法
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作者 陈乔松 张星宇 +2 位作者 尹忠钰 邓欣 王进 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期685-691,共7页
针对传统以太坊钓鱼诈骗识别分类未考虑子图间重要性、计算显存开销大的问题,使用图注意力技术来挖掘账户地址的行为模式信息,提出了分层图注意力框架来处理子图分类任务.构造分层图注意力池化编码器,利用节点级编码器提取子图内部节点... 针对传统以太坊钓鱼诈骗识别分类未考虑子图间重要性、计算显存开销大的问题,使用图注意力技术来挖掘账户地址的行为模式信息,提出了分层图注意力框架来处理子图分类任务.构造分层图注意力池化编码器,利用节点级编码器提取子图内部节点重要性,子图级编码器提取子图间的重要性,挖掘了子图内、子图间的潜在关联.结合图对比学习技术进行联合训练,将对比学习损失作为正则项以缓解标签稀疏,以改善子图分类的效果.在以太坊真实数据集上进行对比试验和消融试验,以F_1分数作为评价指标,并进行参数分析.结果表明:新方法在真实数据集上的F_1分数最高提升了1.7百分点,优于GCN、GraphSage、GAT等经典方法,显存开销小于其他节点分类方法. 展开更多
关键词 以太坊 钓鱼诈骗 账户身份推断 图神经网络 对比学习 子图分类 图数据增强
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HNN4RP:基于异构图神经网络的以太坊地毯拉动骗局检测
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作者 李晨晨 金海 +1 位作者 吴敏睿 肖江 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3395-3409,共15页
去中心化金融(DeFi)依托区块链技术,实现了金融交易和服务的去中心化,重塑了传统金融体系中的信任机制,成为近年来学术界和工业界的研究热点。然而,DeFi的开放性、匿名性和无需许可的特征,虽然赋予用户更大的灵活性和自主权,但也带来了... 去中心化金融(DeFi)依托区块链技术,实现了金融交易和服务的去中心化,重塑了传统金融体系中的信任机制,成为近年来学术界和工业界的研究热点。然而,DeFi的开放性、匿名性和无需许可的特征,虽然赋予用户更大的灵活性和自主权,但也带来了严峻的监管挑战,导致金融欺诈行为频发,尤其是地毯拉动骗局(Rug Pull)屡见不鲜。针对这一问题,该文提出一种基于异构图神经网络的地毯拉动骗局早期检测算法(HNN4RP),用于识别和预警DeFi生态中的地毯拉动骗局。具体而言,将以太坊交易数据建模为异构图,并结合重启随机游走采样策略、异构节点特征提取技术和基于双向长短期记忆网络的时序特征融合方法,以有效应对数据分布不均、异构节点特征提取困难以及时序信息缺失等3大关键挑战。实验结果表明,通过在真实的以太坊数据集上,HNN4RP取得了96%的精确率和94%的召回率,相较于基线方法精确率提升了17.8%,显著优于传统检测方法,并能够提供及时的欺诈预警。此外,消融实验和敏感性分析验证了模型的鲁棒性。 展开更多
关键词 区块链 以太坊 去中心化金融 图神经网络 地毯拉动骗局
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基于交易采样子图的以太坊钓鱼检测方法
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作者 雷帮春 孟坤 +1 位作者 宋登科 陈大兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期690-697,共8页
以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分... 以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分层网络采样方法和时序映射机制构建它的4种交易采样子图并提取图特征;利用去重特征融合来消除冗余,输出融合特征来训练随机森林分类器。实验验证了该方法的合理性和有效性,获得了较高的F1值。 展开更多
关键词 以太坊 钓鱼检测方法 交易采样子图网络 网络采样方法 图特征方法 去重特征融合 随机森林分类器
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基于深度强化学习的以太坊MEV交易防护与交易排序优化
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作者 严彦胜 李京 《网络安全与数据治理》 2025年第7期20-26,共7页
以太坊交易排序中的最大可提取价值(MEV)问题,使恶意交易者通过操控交易顺序获利,破坏了网络公平性并推高Gas费用。为抑制MEV行为和优化公平性,同时提升系统效率,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的交易排序优化方法。通过设计合理的状态... 以太坊交易排序中的最大可提取价值(MEV)问题,使恶意交易者通过操控交易顺序获利,破坏了网络公平性并推高Gas费用。为抑制MEV行为和优化公平性,同时提升系统效率,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的交易排序优化方法。通过设计合理的状态空间、动作空间与奖励函数,智能体能够自主学习最优排序策略。结合Geth私有链、Flashbots MEV-Explore与Ethereum Mempool数据,系统性验证了该方法的有效性。实验结果表明,DQN排序策略可将MEV提取率降至13%以下,平均Gas费用较传统策略降低约33.1%,公平性指数提升至0.78,显著优于现有方法。同时搭建的闭环实验系统为区块链交易公平性和效率优化提供了可行方案。 展开更多
关键词 以太坊 最大可提取价值(MEV) 交易排序优化 深度Q网络(DQN)
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基于双层孪生神经网络的区块链智能合约分类方法 被引量:3
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作者 郭加树 王琪 +2 位作者 李择亚 武梦德 张红霞 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1060-1068,共9页
当前通过深度学习方法进行区块链智能合约分类的方法越来越流行,但基于深度学习的方法往往需要大量的样本标签数据去进行有监督的模型训练,才能达到较高的分类性能。该文针对当前可用智能合约数据集存在数据类别不均衡以及标注数据量过... 当前通过深度学习方法进行区块链智能合约分类的方法越来越流行,但基于深度学习的方法往往需要大量的样本标签数据去进行有监督的模型训练,才能达到较高的分类性能。该文针对当前可用智能合约数据集存在数据类别不均衡以及标注数据量过少会导致模型训练困难,分类性能不佳的问题,提出基于双层孪生神经网络的小样本场景下的区块链智能合约分类方法:首先,通过分析智能合约数据特征,构建了可以捕获较长合约数据特征的双层孪生神经网络模型;然后,基于该模型设计了小样本场景下的智能合约训练策略和分类方法。最后,实验结果表明,该文所提方法在小样本场景下的分类性能优于目前最先进的智能合约分类方法,分类准确率达到94.7%,F1值达到94.6%,同时该方法对标签数据的需求更低,仅需同类型其他方法约20%数据量。 展开更多
关键词 智能合约 区块链 孪生网络 以太坊
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面向以太坊智能合约的图神经网络漏洞检测 被引量:1
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作者 李小涵 杨颜博 +2 位作者 张嘉伟 李宝山 马建峰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期139-150,共12页
智能合约是区块链的重要组成部分,以太坊平台通过部署大量智能合约实现去中心化应用,且智能合约关联着价值数十亿的美元数字货币。但智能合约是由高级语言编写的一段代码,可能存在易受攻击的漏洞,造成巨大的经济损失。目前智能合约漏洞... 智能合约是区块链的重要组成部分,以太坊平台通过部署大量智能合约实现去中心化应用,且智能合约关联着价值数十亿的美元数字货币。但智能合约是由高级语言编写的一段代码,可能存在易受攻击的漏洞,造成巨大的经济损失。目前智能合约漏洞是以太坊面临的严重威胁之一。传统的智能合约漏洞检测方法严重依赖于固定的专家规则,导致准确率低、耗时长。近年来有研究者使用机器学习方法进行漏洞检测,但其所使用的检测方法没有充分利用智能合约源代码的语义信息。文中将智能合约源代码构建为具有数据流和控制流信息的智能合约图,利用注意力机制为图中节点按照其关键程度分配不同的权重更新图节点特征进行合约漏洞检测,对可重入漏洞和时间戳漏洞进行了实验。实验结果显示,与传统的图神经网络检测模型相比,文中模型在两种漏洞检测中准确度分别提高了11.18%,10.06%。实验证明,智能合约漏洞不仅与合约代码的结构特征相关,而且与不同的函数和数据变量有密切的联系。 展开更多
关键词 区块链 以太坊 智能合约 漏洞检测 图神经网络 注意力机制
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面向以太坊的活跃网络拓扑感知与分析研究
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作者 白销东 刘代东 魏松杰 《信息安全学报》 CSCD 2024年第4期95-106,共12页
针对以太坊网络拓扑隐藏的特征以及当前拓扑感知方法精度较差的问题,提出了一种基于通信协议和未来事务特征的以太坊活跃网络拓扑感知方法。首先,通过改进的以太坊节点发现协议构建虚拟地址并主动对目标节点路由表进行映射,感知目标节... 针对以太坊网络拓扑隐藏的特征以及当前拓扑感知方法精度较差的问题,提出了一种基于通信协议和未来事务特征的以太坊活跃网络拓扑感知方法。首先,通过改进的以太坊节点发现协议构建虚拟地址并主动对目标节点路由表进行映射,感知目标节点的潜在活跃连接节点集合。其次,向以太坊网络中部署感知节点,通过收集目标节点转发的消息本体与消息哈希的数量,并根据两者之间的比例关系,对目标节点的活跃连接数量进行推测。最后,根据以太坊内存池中未来事务的隔离特征,本文提出了一种基于隔离验证的节点间活跃连接验证的改进方法。通过面向以太坊测试网络展开广泛的实验,本文所提出的方法能够在理想的时间内感知以太坊的区块链覆盖层网络拓扑快照,相较于现有方法所感知的网络拓扑具有更高的精确性。根据实验数据表明,以太坊网络中活跃节点不足整个网络的2%,而且活跃节点出现聚集和重叠现象。通过对以太坊网络拓扑进行建模,分析可得以太坊网络具有较小的平均最短路径,信息传播在网络中表现出小世界效应,并且节点的度值遵循幂律分布,符合以太坊分布式网络的设计初衷。 展开更多
关键词 以太坊网络 拓扑感知 网络分析 点对点网络
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基于复杂网络的以太坊重要账户识别研究 被引量:1
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作者 朱小栋 刘欣 《软件工程》 2023年第4期57-62,51,共7页
区块链技术发展迅速、使用广泛,以太坊作为区块链2.0的代表,产生了大量的交易数据。为了研究以太坊交易中用户、矿池等相关主体的重要性及其在整个网络中的影响,构建了一种基于复杂网络理论的以太坊交易网络模型。首先,提出将度排序、K-... 区块链技术发展迅速、使用广泛,以太坊作为区块链2.0的代表,产生了大量的交易数据。为了研究以太坊交易中用户、矿池等相关主体的重要性及其在整个网络中的影响,构建了一种基于复杂网络理论的以太坊交易网络模型。首先,提出将度排序、K-shell、H-index和PageRank四种算法运用于以太坊网络节点的重要性排序。然后,分别进行静态和动态网络攻击,并通过两种评判指标判断攻击效果。理论分析结果表明,以太坊网络为无标度网络,少数节点在网络中具有关键作用,并且对网络进行动态攻击的效果好于静态攻击。最后,强调关键节点的设备维护对以太坊交易网络具有重要的安全意义。 展开更多
关键词 区块链 以太坊 复杂网络 关键节点 网络攻击
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基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法 被引量:4
10
作者 张艳梅 楼胤成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期273-279,共7页
区块链技术的发展吸引了全球投资者的目光。目前,有数以万计的智能合约部署在以太坊上。在给金融、溯源等诸多行业带来颠覆性的创新之余,以太坊上的部分智能合约含有诸如庞氏骗局等欺诈形式,给全球投资者造成了数百万美元的损失。但是,... 区块链技术的发展吸引了全球投资者的目光。目前,有数以万计的智能合约部署在以太坊上。在给金融、溯源等诸多行业带来颠覆性的创新之余,以太坊上的部分智能合约含有诸如庞氏骗局等欺诈形式,给全球投资者造成了数百万美元的损失。但是,目前针对互联网金融背景下庞氏骗局的定量识别方法较少,针对以太坊上庞氏骗局合约检测的研究较少,且检测精度有进一步提高的空间,文中提出基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法。该方法提取出智能合约中有助于识别庞氏骗局的特征,如智能合约的操作码特征和账户特征,形成数据集,而后在数据集上训练模型,在测试集上检测性能。实验结果表明,基于深度神经网络的庞氏骗局合约检测方法具有99.6%的查准率和96.3%的查全率,均优于现有方法。 展开更多
关键词 区块链 以太坊 智能合约 庞氏骗局 深度神经网络
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基于源码结构和图注意力网络的以太坊蜜罐合约检测方法 被引量:2
11
作者 王友卫 侯玉栋 凤丽洲 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期161-172,共12页
针对目前蜜罐合约检测方法准确率不高以及泛化性较差等问题,提出了基于源码结构和图注意力网络的以太坊蜜罐合约检测(CSGDetector)方法。首先,为了提取出智能合约Solidity源码的结构信息,对源码进行语法分析,将其转换为XML解析树;然后,... 针对目前蜜罐合约检测方法准确率不高以及泛化性较差等问题,提出了基于源码结构和图注意力网络的以太坊蜜罐合约检测(CSGDetector)方法。首先,为了提取出智能合约Solidity源码的结构信息,对源码进行语法分析,将其转换为XML解析树;然后,筛选出可以表达合约结构特征和内容特征的特征词集,并构造出合约源码结构图;最后,为避免数据集不平衡性带来的影响,在集成学习理论基础上引入教师模型和学生模型的概念,分别从全局和局部的角度训练图注意力网络模型,并融合所有模型的输出作为合约最终检测结果。实验表明,与已有方法KOLSTM相比,CSGDetector在二分类与多分类实验中的F1值分别提升了1.27%与7.21%,验证了其具有较高的蜜罐检测能力;与已有方法XGB相比,CSGDetector在掩蔽蜜罐检测实验中针对不同类型蜜罐合约的平均召回率提升了7.57%,验证了所提方法在提升算法泛化性能方面的有效性。 展开更多
关键词 以太坊 蜜罐合约 源码结构 图注意力网络 集成学习
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区块链P2P网络协议演进过程 被引量:16
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作者 武岳 李军祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期2881-2886,2929,共7页
针对点对点网络协议的特点,通过阅读源代码和官方文档,对比特币(Bitcoin)、以太坊(Ethereum)以及超级账本(hyperledger fabric)三种主流区块链系统的P2P协议进行了详细研究。通过讨论区块链点对点协议在演进过程中的变化分析了不同协议... 针对点对点网络协议的特点,通过阅读源代码和官方文档,对比特币(Bitcoin)、以太坊(Ethereum)以及超级账本(hyperledger fabric)三种主流区块链系统的P2P协议进行了详细研究。通过讨论区块链点对点协议在演进过程中的变化分析了不同协议的优缺点,同时提出了分析标准,给出了量化评价,以期为未来区块链网络协议的研究提供有益的启发与指导。 展开更多
关键词 区块链 P2P网络 比特币 以太坊 超级账本 GOSSIP Kadenlia
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以太坊钓鱼诈骗检测技术综述 被引量:5
13
作者 蔡召 荆涛 任爽 《网络与信息安全学报》 2023年第2期21-32,共12页
随着区块链技术的广泛应用,网络钓鱼诈骗成为区块链平台上的一大威胁。由于区块链交易具有不可逆性、匿名性和难以篡改性等特点,网络钓鱼攻击往往具有高度的欺骗性和隐蔽性,给用户和企业带来了巨大损失。其中,以太坊平台因其智能合约功... 随着区块链技术的广泛应用,网络钓鱼诈骗成为区块链平台上的一大威胁。由于区块链交易具有不可逆性、匿名性和难以篡改性等特点,网络钓鱼攻击往往具有高度的欺骗性和隐蔽性,给用户和企业带来了巨大损失。其中,以太坊平台因其智能合约功能而备受瞩目,并吸引了众多“加密货币”投资者。然而,这种广泛流行也导致了一些不法分子的涌入,滋生了许多网络犯罪行为。其中,钓鱼诈骗是以太坊平台上主要的诈骗形式之一。针对这种情况,以太坊网络钓鱼检测技术应运而生,研究者在该领域取得了众多成果,但对这些研究成果的系统分析和总结相对较少。深入分析了以太坊上网络钓鱼诈骗的现状,对已有的钓鱼诈骗检测数据集和评价指标进行了全面总结。在此基础上,进一步综述了以太坊钓鱼诈骗检测的方法,包括基于交易信息、基于图嵌入和基于图神经网络的方法。其中,基于交易信息的方法是最为常见的,通过分析交易数据的输入地址、输出地址和数额等信息,来判断交易是否存在异常。基于图嵌入和基于图神经网络的方法则更加注重对整个交易网络的分析,通过构建图结构来分析节点之间的关系,从而更加精准地识别钓鱼攻击。对比分析了各方法的优缺点,说明了各方法的适用范围和局限性。进一步指出了以太坊钓鱼诈骗检测面临的挑战,并展望了以太坊钓鱼诈骗检测未来的研究趋势。 展开更多
关键词 区块链 以太坊 钓鱼检测 图神经网络
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以太坊的社交网络平台设计方案
14
作者 王华 戴建成 许力 《武夷学院学报》 2023年第9期14-22,共9页
提出一种基于以太坊的社交网络平台设计方案,该方案利用以太坊、智能合约与现有虚拟货币交易所实现了分布式的社交网络平台。设计身份认证方案实现对滥发不良信息用户的管理。设计基于投票的监管机制,解决中心化管理单点瓶颈限制的问题... 提出一种基于以太坊的社交网络平台设计方案,该方案利用以太坊、智能合约与现有虚拟货币交易所实现了分布式的社交网络平台。设计身份认证方案实现对滥发不良信息用户的管理。设计基于投票的监管机制,解决中心化管理单点瓶颈限制的问题。设计基于热榜函数的“评价-流量兑现”双模式激励机制,确保用户发布良好信息的收益高于发布恶意信息。方案的安全管理不再依赖于中心化管理者。考虑到系统性能,本文优化了帖子存储设计;系统原型测试与分析表明方案的可行性和有效性。 展开更多
关键词 区块链 以太坊 去中心化 社交网络 智能合约
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基于卷积神经网络的庞氏骗局合约检测方法
15
作者 袁政 葛斌 任萍 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第5期9-11,86,共4页
现有庞氏骗局合约检测方法主要结合账户特征和代码特征进行检测,对无账户特征的初步部署智能合约检测精度较低,为此提出一种基于改进卷积神经网络的庞氏骗局合约检测方法。首先,选取初步部署合约的唯一特征操作码作为数据源,改进合成少... 现有庞氏骗局合约检测方法主要结合账户特征和代码特征进行检测,对无账户特征的初步部署智能合约检测精度较低,为此提出一种基于改进卷积神经网络的庞氏骗局合约检测方法。首先,选取初步部署合约的唯一特征操作码作为数据源,改进合成少数类过采样技术生成人工样本,解决数据集样本类分布不均衡问题。然后,创新性引入卷积神经网络用于庞氏骗局智能合约检测,为提升检测精度,改进卷积神经网络,使用不同卷积核进行双路卷积,充分提取数据特征,在融合层进行特征融合。实验结果表明,该方法对初步部署合约具有较高检测精度。 展开更多
关键词 以太坊 智能合约 庞氏骗局 卷积神经网络 合成少数类过采样技术
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基于深度残差网络的庞氏骗局合约检测方法
16
作者 葛斌 袁政 +2 位作者 任萍 彭曦晨 夏晨星 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期882-889,共8页
现有针对庞氏骗局智能合约的检测方法大多基于合约操作码特征和账户特征,对初步部署合约检测效果一般。对此,提出一种基于深度残差网络的庞氏骗局合约检测方法。首先,通过分析智能合约操作码特点,提出单点词嵌入编码算法(single word em... 现有针对庞氏骗局智能合约的检测方法大多基于合约操作码特征和账户特征,对初步部署合约检测效果一般。对此,提出一种基于深度残差网络的庞氏骗局合约检测方法。首先,通过分析智能合约操作码特点,提出单点词嵌入编码算法(single word embedding coding algorithm,SWEC),对智能合约进行重新编码。然后,利用关键操作码提取方法,提取关键操作码(critical operation code,CO)及权重值,并以此设计关键操作码权重模块,改进深度残差网络用于合约检测。最后,在公开数据集上进行相关实验,实验结果表明,基于深度残差网络的庞氏骗局合约检测方法具有99.7%的查准率和99.9%的查全率,相比现有方法有较大提升,能够更加准确地识别庞氏骗局合约。 展开更多
关键词 智能合约 庞氏骗局 以太坊 深度残差网络
原文传递
基于区块链的可信在线社交媒体平台设计与实现
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作者 罗旭 《知识管理论坛》 2021年第3期167-180,共14页
[目的/意义]随着比特币、以太坊等基于区块链技术的加密数字货币和新型分布式社群计算范式的兴起,越来越多的传统互联网项目可以利用区块链的链式数据结构、去中心化网络、安全机制重塑"数据"生产关系,有助于提高系统效用。... [目的/意义]随着比特币、以太坊等基于区块链技术的加密数字货币和新型分布式社群计算范式的兴起,越来越多的传统互联网项目可以利用区块链的链式数据结构、去中心化网络、安全机制重塑"数据"生产关系,有助于提高系统效用。旨在利用区块链技术为在线社交媒体平台赋能,建立具有明确经济激励的可信社群生态。[方法/过程]通过基于用户信用值的自下而上集群"投票",对平台"社区"用户的价值贡献进行量化,设计平台内容生产者和内容评价者的激励机制,以激励内容生产者发布优质真实内容,内容评价者积极参与内容评价,同时抑制评价者合谋"投票"与鼓励评价者进行批判性思维的"投票"。[结果/结论]通过数值分析与仿真验证所设计激励机制的有效性,最后基于以太坊区块链实现所设计的在线社交媒体平台。 展开更多
关键词 社交网络 区块链 价值贡献量化 激励机制设计 以太坊
原文传递
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