基于节点权重的DPoS共识算法

针对委托权益证明（delegated proof of stake,DPoS）共识机制中节点作恶以及如何降低恶意节点成为代表节点可能性的问题,结合埃欧塔（IOTA）共识机制在安全性和稳定性方面的优势建立了节点之间的信任关系,提出了一种基于节点权重的DPoS（delegated proofof stake based on node weight,NW-DPoS）共识算法。将节点历史行为信息、自身权重值和在线状态作为计算认可度的因素,选取累积认可度高的节点作为区块生产者;根据节点行为表现并以降低节点累积认可度的方式惩罚有恶意行为的节点。仿真实验和分析表明： NW-DPoS共识算法能够明显降低恶意节点成为代表节点的概率,并且在抵御双花攻击和贿赂攻击方面比DPoS共识机制更可靠,从而提高了系统的安全性。     

一种改进的基于结构抽象的分层模型诊断方法

基于分层模型诊断算法, 提出一种改进的方法, 对每层进行抽象时, 根据分层表示和抽象条件, 同时实现固定和动态两种抽象过程. 该方法进一步解决了基于模型诊断计算复杂性的问题. 在最终抽象层候选空间相同的前提下, 减少了分层的层次数和诊断问题的个数; 在一定条件下, 第l(l>0)层的诊断可以不必细化到最底层, 即可得到最终的诊断结果. 实验结果表明, 该算法在多数情况下比以往的分层模型诊断
方法效率更高.     

SlightDetection：一种以太坊智能合约安全漏洞的静态分析工具

以太坊智能合约若存在安全漏洞，则会导致无可估量的损失。为缓解该问题，提出了一种以静态程序分析技术实现代码全覆盖的智能合约漏洞检测工具SlightDetection。该工具将智能合约源代码转化为对应的抽象语法树，并翻译为XML中间表示；以几个经典漏洞的特征为例，书写自定义的XPath规则库；将XML中间表示与XPath库作为输入不断遍历XPath规则库并进行匹配，最终得到漏洞检测的报告。该文测试了3个经典合约，充分展示了SlightDetection具有更快、更准确的检测特性；对Etherscan上提供的大量智能合约进行测试并对其中100多份合约进行了手动验证，进一步证明了该工具的有效性。     

求极小碰集的遗传算法

采用改进的遗传算法求解极小碰集问题。在标准遗传算法的基础上,引入了精英策略以提高算法的搜索效率;在进化过程中加入了极小化操作,使得得到的结果都是极小碰集。同时通过实例,验证了极小化操作的有效性。最后,将此算法与其他求极小碰集的算法进行了比较。     

可用于诊断产生的计算碰集的新方法

提出一种利用与元素相关联的冲突集个数计算碰集的新方法, 并结合带有终止节点的集合枚举树SE tree形式化地表达计算过程, 逐步生成所有的极小碰集. 由于在SE tree中添加了终止节点, 因而能够较大提高搜索效率. 实验结果表明, 该算法程序容易编制, 且效率较好, 对于复杂的被诊断对象系统可以满足实时性.     

基于Ethereum智能合约的安全策略分析

智能合约是代码和数据的集合，一旦部署便无法更改，且其自身持有金融属性，若出现安全漏洞问题将会造成巨大损失，可见编写出安全可靠的智能合约是至关重要的。为此，基于Ethereum平台研究并分析智能合约的安全漏洞，总结了几种易见的安全漏洞，包括可重入漏洞、整数溢出漏洞、拒绝服务（denial of service，DoS）漏洞、时间戳依赖漏洞、交易序列依赖漏洞等；针对上述合约的漏洞进行详细的原理分析和场景复现，提出了相应的预防安全策略并通过实验进行有效性验证；最后分析并比较了几种主流的智能合约安全漏洞检测工具。     

在离散事件系统中寻找诊断路径的方法

利用简单的编码理论提出一种在离散事件系统的故障诊断中快速找到诊断路径的方法.该方法通过状态编码,降低了在离散事件系统诊断同步过程中的时间复杂度,消减了诊断路径冗余.能够在给定的观测集合上快速提取诊断路径,更适合实际观测事件较少的系统.在模型完备假设下,除首次根据观测集合进行诊断需要指数级时间外,后续观测诊断时间降低到多项式级.实验验证了方法的有效性.