应用科学学报

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2024, 42(4): 0-0.

摘要 ( 78 )

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一种面向车联网的区块链模型

施智罡, 黄建华, 李天琪

2024, 42(4): 549-568. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.001

摘要 ( 177 )

PDF (906KB) ( 108 )

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目前业界正尝试使用区块链增强车联网应用的可靠性、信任和安全性，但区块链在性能上的不足使其难以适应车联网的移动性和实时性要求。针对上述问题，提出了一种基于虚拟分片和有向无环图（directed acyclic graph,DAG）的树状快速区块共识（tree-blockchainconsensus,TBC），通过固定可信节点进行共识，以减少对移动车辆节点的依赖性，基于DAG构建树形结构区块链，实现了区块的并行验证和上链。针对构建的树形结构区块链，提出了一种基于匹配码的虚拟分片验证机制，通过VRF函数和简单的哈希运算将验证节点和交易进行逻辑分组配对，确保了交易分片的随机性，减轻了验证过程的计算开销，提高了共识效率。安全性分析表明，TBC可以较好地应对网络中常见的恶意信息攻击、女巫攻击和中间人攻击。仿真实验表明，TBC的共识性能优于传统共识算法，可以满足车联网的应用需求。

基于领域编程模型的可信区块链自动化协议

刘少杰, 赵鸿伯, 刘浛

2024, 42(4): 569-584. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.002

摘要 ( 157 )

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区块链自动化技术有效解决了区块链无法自动执行智能合约程序的困境，拓展了区块链的应用场景。然而，现有的自动化方案往往任务定义复杂、任务执行缺少可证明性且无法支持链下数据，从而存在使用门槛高和可信性低等问题。针对上述问题，提出了一种区块链任务自动化可信协议Specy Network。该协议首先通过结合领域编程模型与可信执行环境，设计了应用于区块链自动化场景的领域专用语言，实现了条件检查的可证明性，且在提高任务检查可靠性的同时降低了定义的复杂度。其次对区块链自动化业务中的角色交互和任务生命周期进行优化，提高了协议实施的稳定性。最后对所提出的协议进行了开发与实现，以具体案例验证了方案的可行性。

一种基于领域自适应的智能合约安全分析框架

王娜, 朱会娟, 宋香梅, 冯霞

2024, 42(4): 585-597. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.003

摘要 ( 183 )

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现有智能合约漏洞检测方案很大程度上依赖于缜密的专家规则或先验知识，不仅缺乏灵活性且难以应对新型未知漏洞检测，为此提出一种基于领域自适应的智能合约安全分析框架（domain adaptive security analysis framework,DASAF）。首先，在DASAF中，智能合约操作码执行逻辑被获取并被转化为序列特征。其次，为了解决深度学习模型中固有的数据偏移现象引起的模型老化，以及新型未知漏洞有标签样本不足导致的难以获得强泛化性能的问题，在DASAF中引入了生成对抗网络结构和领域自适应技术。最后，在一个公开基准数据集上详细评估了DASAF在智能合约漏洞分析领域的有效性，并与同类方案进行了对比，实验结果表明，本文提出的DASAF优于同类方案。

零知识证明下可审计追溯区块链隐私保护模型

吴勐, 戚湧

2024, 42(4): 598-612. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.004

摘要 ( 199 )

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为解决区块链网络中各节点共享账本导致敏感数据暴露，以及隐私数据加密导致无法审计追溯的问题，提出一种基于有向图和零知识证明的可审计追溯的区块链隐私保护模型。该模型基于Hyperledger Fabric开源框架进行扩展，有效继承Fabric的特性，通过对链上交易信息加密，利用Pedersen承诺和Schnorr类型的零知识证明生成平衡证明、追溯证明、资产证明和一致性证明，以提供快速的、可证明正确的隐私数据审计；利用有向图结构账本构建交易图，实现对区块链上交易信息的可追溯性，并对前向交易生成证明验证追溯的正确性。实验结果表明，所提出的模型以不到10%的吞吐量为代价在Fabric上实现了完整的审计和可追溯，其性能更优于现有的相关模型。

基于区块链的医疗数据分类加密共享方案

夏晓亮, 秦智, 万武南, 张仕斌, 张金全

2024, 42(4): 613-628. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.005

摘要 ( 178 )

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针对医疗数据共享时，存在共享数据多于需求数据，以及加密大量元数据会产生较大的计算开销问题，提出一种基于区块链的医疗数据分类加密共享方案，结合基于属性的加密和区块链实现对医疗数据的访问控制和数据共享。首先，按照基本信息、医疗科室、疾病类型将完整医疗数据分类划分为医疗元数据，对数据进行细粒度访问控制。其次，提出数据访问策略分类算法，将数据访问策略划分为属性加密策略和区块链访问策略，合并多个元数据的属性加密策略用以降低基于属性加密时构建访问结构树的计算开销；智能合约依据区块链访问策略对链上数据进行访问控制，并通过修改区块链策略实现权限撤销。最后，通过安全性分析和仿真实验表明该方案具有可行性和较高的效率。

价值驱动的以太坊交易追踪排名方法

雷鸣, 林怡静, 高志鹏

2024, 42(4): 629-641. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.006

摘要 ( 124 )

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区块链技术的匿名性与价值传递特性可能被恶意攻击者利用以实施网络钓鱼或其他欺诈行为。虽然链上数据公开、透明、可追溯，但是攻击者仍可通过设计复杂的交易链路，使资产在众多账户之间进行流转。最终，这些资产可能会被集中至某交易所账户并被提取，从而实现非法的利益获取。针对上述问题，面向以太坊提出一种价值驱动的交易追踪排名方法。首先收集12起诈骗金额超过百万美元的以太坊攻击案例，获取大小为27 GB的交易数据，构建地址图；然后从链上抽取代币的流动池数据，计算代币历史价格，确定地址图中各交易的权重系数；最后提出基于价值占比的动态残差放缩机制，优化地址图结构，更加偏向主要的价值流通路径。实验结果表明，召回率可达89.24%，相较于交易追踪排名（transaction tracingrank,TTR）、APPR和Haircut算法分别提高了7%、20%和37%，验证了本文方法在检测欺诈账户上的高效性和准确性。

区块链游戏生态的角色动态识别与演化分析——以Axie Infinity为例

刘凯, 王佳鑫, 毛谦昂, 陈煜菲, 颜嘉麒

2024, 42(4): 642-658. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.007

摘要 ( 157 )

PDF (3002KB) ( 53 )

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针对区块链游戏生态的复杂性，提出一种基于时序有向加权网络的新型角色识别方法。该方法首先设计了节点投票算法ChainVoteRank以识别出关键基础角色，然后结合多特征融合的层次聚类算法挖掘潜在的隐蔽角色。以play-to-earn (P2E)模式区块链游戏AxieInfinity为对象进行研究，结果表明该P2E模式区块链游戏生态中存在6种基本角色：劳工、正常玩家、经理、繁育商、交易商和机构组织。相较于传统角色识别方法，该方法不仅可以更好地识别出区块链游戏生态中的主要用户角色，而且还揭示了P2E模式区块链游戏生态的角色演化过程、不同阶段中各角色发挥的作用，以及P2E生态日益严重的贫富差距。

基于注意力时间卷积网络的加密流量分类

金彦亮, 陈彦韬, 高塬, 周嘉豪

2024, 42(4): 659-672. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.008

摘要 ( 215 )

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针对目前大多数加密流量分类方法忽略了流量的时序特性和所用模型的效率等问题，提出了一种基于注意力时间卷积网络（attention temporal convolutional network,ATCN）的高效分类方法。该方法首先将流量的内容信息与时序信息共同嵌入模型，增强加密流量的表征；然后利用时间卷积网络并行捕获有效特征以增加训练速度；最后引入注意力机制建立动态特征汇聚，实现模型参数的优化。实验结果表明，该方法在设定的两项分类任务上的性能都优于基准模型，其准确率分别为99.4%和99.8%，且模型参数量最多可降低至基准模型的15%，充分证明了本文方法的先进性。最后，本文在ATCN上引入了一种基于迁移学习的微调方式，为流量分类中零日流量的处理提供了一种新颖的思路。

基于光栅阵列振动传感的道面车辆监测研究

宋珂, 刘佳欣, 胡文宇, 周爱

2024, 42(4): 673-683. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.009

摘要 ( 171 )

PDF (2833KB) ( 57 )

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针对道面全时域监测手段的不足，提出了一种基于光栅阵列振动传感的道面车辆监测方法。该方法基于光栅阵列技术，通过将光栅阵列传感光缆布设道面底层，利用光栅阵列解调设备实现车辆振动行驶信息的获取。通过对车辆的行驶振动数据进行理论分析和实验研究，在有效滤波的前提下，可准确获取车辆行驶的轨迹，并进一步测得车辆行驶的速度、位置等信息。此外，通过设计基于图像的车辆跟踪识别算法，极大地消除了恶劣环境的影响，可实现监测路段全时全域的跟踪监测，为公路的智能化探索了一条新的道路。

基于GEE的中国不同生态系统林火驱动力研究

马丹, 汤志伟, 马小玉, 邵尔辉, 黄达沧

2024, 42(4): 684-694. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.010

摘要 ( 188 )

PDF (249KB) ( 57 )

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针对同时对大尺度范围内的不同生态系统林火驱动力研究的难题，提出一种基于谷歌地球引擎（google earth engine,GEE）实现大范围不同生态系统林火驱动力的分析方法。首先基于GEE在线获取中国4个主要不同生态系统林火数据集、Sentinel-2卫星影像和驱动因子等信息，再通过Sentinel-2影像提取的归一化燃烧率差值筛选真实林火点，然后利用随机森林、支持向量机和增强回归树法对林火点分类并评价其表现，最后筛选最佳方法进行林火驱动力重要性分析。研究结果表明：随机森林预测林火的精度最高，均超过92%；山西省长治市和内蒙古大兴安岭地区林火最重要的驱动力分别为人口分布和最高温度，而四川省凉山彝族自治州和江西省赣州市林火发生最重要的两个驱动因子均为帕默尔干旱指数和土壤湿度。研究证明基于GEE的方法可有效地同时实现大范围内中国不同生态系统林火驱动力研究。

基于CNN和Transformer点云图像融合的道路检测

华怡坦, 黄影平, 过文昊

2024, 42(4): 695-708. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.011

摘要 ( 233 )

PDF (4430KB) ( 77 )

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针对道路检测模型易受光线及阴影影响而导致精度不高及道路边缘分割不准确的问题，提出一种基于Transformer和卷积神经网络模型混合且以RGB图像和三维激光雷达点云共同为输入的道路分割算法，实现了无人车在自动驾驶过程中对所在行驶道路的精确感知。在KITTI道路数据集上的实验结果表明：与现有的道路检测模型相比，本文方法在分割精度方面具有较好的性能。

基于Group-Res2Block的智能合成语音说话人确认方法

李菲, 苏兆品, 王年松, 杨波, 张国富

2024, 42(4): 709-722. doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2024.04.012

摘要 ( 154 )

PDF (313KB) ( 36 )

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针对现有说话人确认任务基于自然语音条件下并不适用于智能合成语音的问题，提出一种基于Group-Res2Block的智能合成语音说话人确认方法。首先,设计了GroupRes2Block结构，在Res2Block的基础上将当前分组与相邻前后分组进行合并形成新的分组，以增强说话人局部特征的上下文联系；其次，设计了并行结构的多尺度通道注意力特征融合机制，利用不同大小卷积核实现同一层级的特征在通道维度的特征选择，以获取更具表现力的说话人特征，避免信息冗余；最后，设计了串行结构的多尺度层注意力特征融合机制，构建层结构，将深浅层特征整体进行融合并赋予不同权重，以获取最优的特征表达。为验证所提出特征提取网络的有效性，构建了中英文两种智能合成语音数据集进行消融实验和对比实验。结果表明本文方法在该任务的评价指标精确度（accuracy,ACC)、等错误率（equal errorrate,EER）和最小检测代价函数（minimum detection cost function,minDCF）上是最优的。此外，通过对模型泛化性能进行测试，验证了本文方法对未知智能语音算法的适用性。

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