基于区块链的大宗商品供应链物流方案研究

大宗商品供应链物流是大宗商品物流的系统化发展方向,区块链技术有着分布式信任、不可纂改、可追溯和去中心化等特性,为解决物流全过程中存在的信息孤岛、货权难确认、货物安全难保障和信任度较低等问题提供了有效帮助。文章综述了区块链技术与供应链物流结合的现有研究与应用实例,对大宗商品供应链物流体系现状和区块链原理进行了简要叙述,进而提出“区块链加云”的大宗商品供应链物流数据信息存储方案,设计链上元数据构建方法,构建基于联盟链的大宗商品供应链物流方案框架,详细阐述了框架中各层的功能与效用,在具体描述物流场景的基础上完成仿真实验,并对所得结果进行分析,最后展望未来区块链在供应链中的进一步应用,为同类型的研究提供相关思路。     

物联网应用场景下自助终端网络安全威胁评估与应对

自助终端作为传统人工操作的补充,在政务、交通以及能源等领域广泛应用．随着电子和信息技术的飞速发展,以及支付宝和微信等移动支付方式的普及,自助终端的性能不断提升,成本不断降低,其应用领域和范围不再受设备体积、支付方式和网络接入等因素制约．然而,在自助终端日益普及的同时,相关的网络安全问题不断暴露．在分析当前自助终端现状的基础上,本文以成都市范围内的政务服务以及交通运输领域为例,分析自助终端在关键基础设施领域部署,应用及管理方面存在的网络安全风险与隐患,并提出在物联网应用场景下针对自助终端近源渗透攻击的网络安全威胁评估模型及应对策略．     

基于深度学习的智能合约漏洞检测方法综述

智能合约是区块链三大特点之一,也是区块链具有应用价值和灵活性的领域.本质上,智能合约是一段用特定脚本语言实现的代码,不可避免地存在安全漏洞风险.如何及时准确地检查出各种智能合约的漏洞,就成为区块链安全研究的重点和热点.为了检测智能合约漏洞,研究者提出了各种分析方法,包括符号执行、形式化验证和模糊测试等.随着人工智能技术的快速发展,越来越多基于深度学习的方法被提出,并且在多个研究领域取得了很好的效果.目前,针对基于深度学习的智能合约漏洞检测方法并没有被详细地调查和分析.本文首先简要介绍了智能合约的概念以及智能合约漏洞相关的安全事件;然后对基于深度学习的方法中常用的智能合约特征进行分析;同时对智能合约漏洞检测中常用的深度学习模型进行描述.此外,为了进一步推动基于深度学习的智能合约漏洞检测方法的研究,本文将近年来基于深度学习的智能合约漏洞检测方法根据其特征提取形式进行了总结分类,从文本处理、静态分析和图像处理3个角度进行了分析介绍;最后,总结了该领域面临的挑战和未来的研究方向.