检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏大学学报（自然科学版） 2025年第1期46卷 57-63页

作者：李致远吴越张威威李沅格江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 江苏大学江苏省工业网络安全技术重点实验室江苏镇江212013 江苏大学江苏省泛在数据智能感知与分析应用工程研究中心江苏镇江212013

针对现有集中式众包物流平台中用户身份数据存储与管理存在的隐私泄露和篡改问题,提出一种基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型.该模型包括利用区块链技术实现身份注册、身份验证、身份撤销及身份认证.针对链上存储用户隐私... 详细信息

针对现有集中式众包物流平台中用户身份数据存储与管理存在的隐私泄露和篡改问题,提出一种基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型.该模型包括利用区块链技术实现身份注册、身份验证、身份撤销及身份认证.针对链上存储用户隐私数据风险的问题,采用混合加解密方案对链上个人信息做安全存储与分享;针对平台认证用户身份的问题,采用可信身份凭证以零知识证明方式登录众包物流平台.对身份信息以及认证进行安全性分析,并将该方法与LIU方法、LI方法的安全性能进行了对比.在Python3.9环境下完成试验,进行了身份信息加密和零知识身份认证测试分析.结果表明该方案的认证时延和处理事务能力均优于现有的SHAO方案.

关键词：众包物流区块链身份管理 UTXO模型可信身份认证零知识证明

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基于图神经网络的账户余额模型区块链地址分类方法

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通信学报 2023年第9期44卷 115-126页

作者：李致远徐丙磊周颖仪江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 江苏省工业网络安全技术重点实验室江苏镇江212013 江苏省泛在数据智能感知与分析应用工程研究中心江苏镇江212013

为了监管账户余额模型公链上的交易,有必要对该类区块链上的交易进行地址分类研究。基于此,提出了一种基于图神经网络的账户余额模型区块链地址分类方法(简称AJKGS-ABCM)以实现区块链地址的分类,为区块链交易追踪提供有效的支持。该方... 详细信息

为了监管账户余额模型公链上的交易,有必要对该类区块链上的交易进行地址分类研究。基于此,提出了一种基于图神经网络的账户余额模型区块链地址分类方法(简称AJKGS-ABCM)以实现区块链地址的分类,为区块链交易追踪提供有效的支持。该方法将区块链交易数据建模为图结构,以地址为节点,交易为边,提出AJK-GraphSAGE算法学习图的嵌入表示,模型的输入只需要节点及其采样的邻居节点集合。同时,模型引入注意力机制及跳跃知识结合策略,自适应地为不同层的表示分配权重,并在不同层间共享信息,提高了训练速度和泛化能力。最后进行了实验对比,结果表明该模型在准确度、召回率和F1分数上性能优于其他方法。

关键词：账户余额模型区块链地址分类图神经网络注意力机制跳跃知识

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基于最优控制的车载边缘算力网络负载均衡策略

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北京邮电大学学报 2024年第5期47卷 122-127页

作者：李致远彭二帅徐晓萍毕俊蕾江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 江苏省工业网络安全技术重点实验室镇江212013 江苏省泛在数据智能感知与分析应用工程研究中心镇江212013

虽然将大量车载计算任务卸载到边缘计算网络中可以减少因为车辆算力不足导致的计算延迟,但不合理地分配计算任务会产生网络延迟和边缘计算延迟,导致用户服务质量降低。如何快速合理地分配计算任务成为车载边缘计算网络研究的难点。针对... 详细信息

虽然将大量车载计算任务卸载到边缘计算网络中可以减少因为车辆算力不足导致的计算延迟,但不合理地分配计算任务会产生网络延迟和边缘计算延迟,导致用户服务质量降低。如何快速合理地分配计算任务成为车载边缘计算网络研究的难点。针对车载任务边缘卸载后资源分配问题,综合考虑了车载任务在本地运行的计算时延、车载任务在边缘服务器中运行的计算时延和网络时延、车载任务在边缘云中迁移产生的网络时延等因素,提出一种基于最优控制的车载边缘网络算力负载均衡方法,根据边缘服务器的负载状态和负载的扰动,求解负载均衡策略、分配和任务迁移策略。仿真实验结果表明,在降低网络延迟、计算延迟和抗扰动方面,所提算法的负载均衡效果较同类算法均更优。

关键词：车载边缘算力网络任务迁移负载均衡最优控制

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基于节点影响力的区块链匿名交易追踪方法

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计算机科学 2024年第7期51卷 422-429页

随着区块链技术的快速发展,借助虚拟货币进行非法交易的行为越来越普遍,且数量仍在快速增长。为打击该类犯罪行为,目前主要从网络分析技术和图数据挖掘等角度研究区块链交易数据,以进行区块链交易追踪。然而,现有的研究在有效性、普适... 详细信息

随着区块链技术的快速发展,借助虚拟货币进行非法交易的行为越来越普遍,且数量仍在快速增长。为打击该类犯罪行为,目前主要从网络分析技术和图数据挖掘等角度研究区块链交易数据,以进行区块链交易追踪。然而,现有的研究在有效性、普适性以及效率等方面存在不足,且无法对新注册地址进行有效追踪。针对上述问题,文中提出了一种基于节点影响力的账户余额模型区块链交易追踪方法NITT,旨在追踪特定目标账户模型地址的主要资金流向。相比传统方法,该方法引入时间策略,降低了图数据规模,同时采用多重权重分配策略,筛选出了更有影响力的重要账户地址。在真实数据集上进行实验,结果表明,所提方法在有效性、普适性和效率等方面具有较大的优势。

关键词：区块链匿名交易追踪账户余额模型节点影响力

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