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2025年 第43卷 第4期    刊出日期：2025-07-30

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2025, 43(4):  0-0. 

摘要 ( 22 )   PDF (81KB) ( 6 )  

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2025, 43(4):  1-0. 

摘要 ( 16 )   PDF (47KB) ( 3 )  

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区块链

基于机器学习的智能合约漏洞检测技术

刘丽丽, 时忆杰, 秦素娟

2025, 43(4):  541-558.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.001

摘要 ( 27 )   PDF (1776KB) ( 15 )  

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针对现有智能合约漏洞检测技术检测效率和自动化程度低、无法实现大规模智能合约样本检测的问题，提出了基于机器学习对智能合约进行漏洞检测的方法。该方法首先对智能合约数据集进行预处理，将智能合约Solidity源码转换为操作码序列，并制定操作码抽象简化规则对其进行约简。在此基础上，利用N-gram模型从简化后的操作码序列数据集中提取到2025维bigram特征，并分别采用嵌入法进行特征选择和主成分分析法进行特征降维，构建3种特征表示方式。然后使用Borderline SMOTE方法对正负样本不均衡数据集进行均衡处理，最后分别使用决策树、支持向量机、随机森林和XGBoost这4种算法构建漏洞检测模型。实验结果表明，随机森林的漏洞检测模型平均准确率达93.60%，总体性能Macro-F1达到93.91%，能够高效地实现多种漏洞的检测。

通用区块链跨链交易形式化定义及实例验证分析

张壮, 邹义林, 林泽鹏, 刘家圆, 訾宗青, 谭良, 佘堃

2025, 43(4):  559-585.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.002

摘要 ( 32 )   PDF (1765KB) ( 6 )  

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区块链经历了高速发展，诞生了许多形态各异的底层技术平台，然而无论是基于同一平台还是不同平台构建的应用，都难以便捷地跨平台互通协作。在此背景下，构建可信链间交互渠道的跨链技术逐渐成为业界关注的焦点，但目前学术界和产业界对跨链交易缺乏统一准确的定义，且现有的跨链技术主要聚焦于资产交换和资产互换场景，存在通用性不足、关键技术碎片化、实现方式差异显著等问题。为此，本文分析了当前的主流跨链技术，提出了通用区块链跨链交易形式化定义，并基于该定义以资产交换跨链模式为例设计了跨链算法。最后将上述算法在现有的经典跨链平台BitXHub和Polkadot上进行了实例验证。跨链验证与实验数据表明，本文提出的形式化定义及跨链算法不仅可以为已有跨链平台的进一步完善提供指导，而且还给未出现的或者未实际应用的数据型跨链提供有效参考。

基于信誉值的RV_IOTA共识算法

王成翔, 赵金东, 刘韦淇, 刘明灏, 单佳

2025, 43(4):  586-599.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.003

摘要 ( 31 )   PDF (923KB) ( 5 )  

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针对IOTA网络中的节点恶意攻击，提出了一种基于节点信誉值的共识机制RV_IOTA。在RV_IOTA中引入时间衰减的动态信誉值系统，即根据历史交易表现调整节点的信誉值，若交易有效则提升信誉值，若交易冲突（如双花攻击）则降低信誉值，从而限制恶意节点的影响力。RV_IOTA根据节点信誉值优化选择Tips算法，根据信誉值和交易累积权重调整Tips的被引用概率，使高信誉节点发布的交易更容易被验证。本文提出的机制有效抑制了网络初期的双花攻击，降低了攻击的成功率，并限制了恶意节点的交易投放能力，促使诚实节点主导共识过程，保证了网络的稳健性和安全性。实验结果表明，在500节点规模下，RV_IOTA实现39 TPS的吞吐量，较传统IOTA提升了15%，同时高信誉节点的交易确认时延缩短至1.2 s。通过将Tips选择验证范围从全局缩减至邻域，算法复杂度也得到了降低，在仅增加25%内存开销的情况下，所提机制为物联网应用提供了高效可靠的去中心化解决方案。

一种基于区块链的数据要素精准授权机制

潘璇, 张抗抗, 程澳

2025, 43(4):  600-616.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.004

摘要 ( 36 )   PDF (2422KB) ( 24 )  

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在数据要素流通过程中，各信任域往往采用独立的身份认证体系和权限管理标准，用户在跨域访问时难以实现精准授权。为此，提出了一种基于区块链的数据要素精准授权机制。该机制采用“链上-链下”协同架构：链上，设计智能合约驱动的非同质化通证元数据动态更新机制，通过将用户身份与角色映射为可编码的非同质化通证，实现用户身份与权限的实时更新；链下，部署信任评估模型和动态解析缓存机制，将用户信任值转化为动态授权评估因子，实现异构信任域场景下的分级自动权限映射。实验结果表明，本工作提出的机制能实现更精细的权限管理，在加速策略变更进程的同时，有效隔离潜在风险。

基于双链结构的高校财务报销系统关键技术

杨要科, 魏雅斌, 王文奇, 杨杜祥, 洪飞阳

2025, 43(4):  617-629.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.005

摘要 ( 24 )   PDF (1817KB) ( 5 )  

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本文针对高校财务报销流程中存在的信任缺失、报销效率低下等问题，提出了一种以项目为导向的区块链高校报销平台模型。针对多项目环境下参与者角色的动态性，引入基于属性的访问控制（attribute-based access control,ABAC）模型，实现了细粒度的权限管理。针对传统单链结构难以有效处理项目和发票之间的复杂逻辑关系，设计了主链-副链的双链存储结构以及对应的逻辑交易算法，解决了不同报销状态及与项目之间复杂的对应关系。为提高查询效率，设计了一种基于Merkle树索引表（Merkle tree index table，MTIT）的查询算法。实验结果表明，本设计在不同交易量下均展现出良好的性能稳定性，能够满足高校日常财务管理的需求。

基于预言机组件技术的跨链系统研究与实现

何旭荣, 方有轩, 郑旭晓, 辛艳双

2025, 43(4):  630-642.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.006

摘要 ( 36 )   PDF (692KB) ( 7 )  

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现有跨链技术在不同区块链系统的互通性、事务完整性和跨链安全性方面存在不足，限制了区块链技术的广泛应用。为解决这些问题，本文提出了一种基于预言机的区块链双向跨链解决方案。该方案通过聚合多个可信数据源，利用复合国密技术，有效提升了跨链交易的完整性和安全性。实验结果表明，与传统跨链方案相比，本文提出的方案在跨链适应性、事务可靠性和安全性方面具有显著优势，为异构区块链系统之间的跨链问题提供了新的解决思路，也为区块链技术在更多领域的应用奠定了基础。

计算机科学与应用

基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术

罗红梅, 王长江, 杨培杰, 管晓燕, 周小杰, 余航

2025, 43(4):  643-655.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.007

摘要 ( 27 )   PDF (7441KB) ( 7 )  

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为了更有效地降低地质结构差异对储层预测的影响，提出了一种基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术。首先从粗粒度、细粒度和微粒度三个角度分别提取地震数据的不同尺度特征。粗粒度特征利用斯皮尔曼相关系数反映地层间的宏观关系；细粒度特征基于长短期记忆网络学习波形之间的细节特性；微粒度特征则基于动态时间规整距离捕捉单一波形的微观差异。在此基础上，利用自组织映射方法获得不同粒度下的聚类结果，并采用基于软配准的集成学习技术融合不同粒度下的聚类结果，有效解决了单一粒度受地质结构差异影响较大的问题。实验结果表明，所提出的多粒度集成学习算法能够更好地改善地震相聚类结果，并为不同区域的储层预测提供有效参考。

密集多实例建筑物场景变化检测

邵子龙, 漆林, 陈昆, 许玉斌, 秦昆, 余长慧

2025, 43(4):  656-671.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.008

摘要 ( 24 )   PDF (7947KB) ( 4 )  

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针对大范围复杂机场净空区建筑物在进行变化检测时存在受背景噪声影响较大以及检测效率低等问题，设计了一种多实例差异特征网络（multiple instance and differential feature net,MIDF-Net），用以检测轻量级的场景变化。MIDF-Net由密集连接特征提取器、差异特征提取器和多实例分类器3部分构成。密集连接特征提取器使用孪生密集连接网络提取双时相的影像特征，差异特征提取器结合双时相影像特征聚焦于变化差异特征生成，多实例分类器从关键局部语义特征中获得场景分类结果。本文利用7个不同城市的机场净空区影像数据制作了一个建筑物变化检测数据集，在此基础上将MIDF-Net应用于机场净空区建筑物变化检测实验，结果表明了所提网络模型的有效性。同时，通过消融实验验证了MIDF-Net各模块的有效性。

信号与信息处理

基于分割分类多任务学习的轻量化脑血管造影质量评估模型

黄逸凡, 陆小锋, 孙军, 唐嘉吕, 刘学锋

2025, 43(4):  672-683.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.009

摘要 ( 28 )   PDF (3329KB) ( 6 )  

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为解决脑血管造影人工质控的不稳定和非实时问题，实现实时脑血管造影质量评估，提出了一种轻量化的分割分类多任务学习模型。该模型分为特征提取主干模块、血管分割模块、造影质量分类模块3个部分，并用深度可分离卷积替代传统卷积以降低参数量；提出了一种局部-全局自注意力模块以增强全局信息的提取能力；在血管分割模块中设计了特征聚合模块以优化特征连接。通过结合质量分类模块和分割结果以及主干特征来评估造影质量，并为模型训练设计了联合损失函数。实验结果表明，提出的模型在参数量仅为3.434 2×10⁶的情况下获得了较好的分割与分类性能，质量评估准确率达到0.8182，且实时性高。

基于字符识别的无载体隐写

鲁桢, 吴建斌

2025, 43(4):  684-693.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.010

摘要 ( 28 )   PDF (932KB) ( 4 )  

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为提高无载体隐写的隐藏容量，注意到半构造式方法的特点，本文采用英汉谚语翻译构造原则，结合深度学习方法，提出并实现了一种利用汉字字符小图标作为构造元素的无载体隐写方法。构建汉字字符小图标载体库，设计小图标与二进制流之间一一映射的关系。在发送端将输入的秘密消息按照12 bits进行分组，从载体库中寻找对应的汉字小图标拼接成含密载体图像。在接收端，对含密载体图像进行分割，利用深度学习方法识别载体图像中的汉字，根据汉字与二进制流之间的映射关系，实现秘密消息的提取。此外，为了提高该方案的鲁棒性，引入了数据增强方法人工合成文本图像数据集。实验和测试结果表明，与同类无载体隐写方法相比，该方法大大提升了隐藏容量，并且具有良好的鲁棒性。

基于GEDI、Sentinel-2和机载激光雷达的森林冠层高度反演方法

姬翠翠, 月亮高可, 李晓松, 孙斌

2025, 43(4):  694-708.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.011

摘要 ( 32 )   PDF (21057KB) ( 7 )  

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大规模监测森林冠层高度对精准估算森林碳排放和分析森林长势至关重要。本文基于全球生态系统动态调查（global ecosystem dynamics investigation,GEDI）获取的冠层高度指标、Sentinel-2影像光谱信息和ASTER GDEM地形数据，选择四川省西昌市以乔木和灌木为主的森林区域为对象，分别采用随机森林（random forest,RF）、梯度提升决策树（gradient boosting decision tree,GBDT）和多元线性回归（multivariable linear regression,MLR）算法进行森林冠层高度反演。研究发现，选用“光谱信息+植被指数+地形信息”特征参量组合反演精度最佳，且RF算法在森林冠层高度反演上的精度最高，决定系数R²为0.58，均方根误差RMSE为4.78 m，估算精度EA为56%。利用RF算法反演冠层高度，采用大疆无人机获取的激光点云数据进行精度验证，结果显示R²为0.52，RMSE为2.71 m，EA为85%，表明GEDI星载全波形激光雷达数据的小光斑直径和高密度光斑优势可为空间连续森林冠层高度制图提供可能，为精准掌握森林退化及恢复的长势分析提供重要理论依据。

一种基于轮廓度量的卷积神经网络遥感图像建筑物分割方法

熊俊, 刘守全, 安旭, 郭甜, 邰宝宇

2025, 43(4):  709-720.  doi:10.3969/j.issn.0255-8297.2025.04.012

摘要 ( 20 )   PDF (13510KB) ( 5 )  

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在遥感图像地物分割任务中，由于各种建筑物尺寸大小不一、存在被树木遮挡、光照不稳定等因素，卷积神经网络模型通常会丢失目标轮廓和细微结构等高频信息，导致遥感图像的建筑物精准分割成为一个具有挑战性的问题。为此提出了一种基于轮廓度量的深度卷积神经网络模型，通过引入Sobel边缘检测器，网络能够预先获取额外的边缘，从而以无监督的方式增强图像分割的轮廓，然后利用去噪模块来减少隐藏在低级特征中的噪声。在模型训练过程中损失函数除了采用常用的Dice系数和交叉熵损失，还引入轮廓约束损失函数进一步增强建筑物的边缘信息和几何拓扑结构。该方法在Inria Aerial Image Labeling和Massachusetts Buildings两个建筑物遥感图像数据集上进行实验，结果表明，本文模型能够自适应学习光照弱和遮挡目标的边缘细节特征，从而提升建筑物分割精度，分割结果的平均交并比为0.7860和0.7655，边缘几何精度评价指标Boundary IoU为0.7359和0.7168。