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面向以太坊智能合约的图神经网络漏洞检测

西安电子科技大学学报 2024年第4期51卷 139-150页

作者：李小涵杨颜博张嘉伟李宝山马建峰内蒙古科技大学数智产业学院内蒙古包头014010 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071

智能合约是区块链的重要组成部分,以太坊平台通过部署大量智能合约实现去中心化应用,且智能合约关联着价值数十亿的美元数字货币。但智能合约是由高级语言编写的一段代码,可能存在易受攻击的漏洞,造成巨大的经济损失。目前智能合约漏洞... 详细信息

智能合约是区块链的重要组成部分,以太坊平台通过部署大量智能合约实现去中心化应用,且智能合约关联着价值数十亿的美元数字货币。但智能合约是由高级语言编写的一段代码,可能存在易受攻击的漏洞,造成巨大的经济损失。目前智能合约漏洞是以太坊面临的严重威胁之一。传统的智能合约漏洞检测方法严重依赖于固定的专家规则,导致准确率低、耗时长。近年来有研究者使用机器学习方法进行漏洞检测,但其所使用的检测方法没有充分利用智能合约源代码的语义信息。文中将智能合约源代码构建为具有数据流和控制流信息的智能合约图,利用注意力机制为图中节点按照其关键程度分配不同的权重更新图节点特征进行合约漏洞检测,对可重入漏洞和时间戳漏洞进行了实验。实验结果显示,与传统的图神经网络检测模型相比,文中模型在两种漏洞检测中准确度分别提高了11.18%,10.06%。实验证明,智能合约漏洞不仅与合约代码的结构特征相关,而且与不同的函数和数据变量有密切的联系。

关键词：区块链以太坊智能合约漏洞检测图神经网络注意力机制

基于OBE理念和雨课堂的信息设施系统课程教学实践

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西部素质教育 2024年第12期10卷 120-124页

作者：潘冰冰李敏超杨颜博李琦杜永兴内蒙古科技大学自动化与电气工程学院内蒙古包头014000 内蒙古科技大学数智产业学院内蒙古包头014000

文章首先对OBE理念和雨课堂进行了简述,然后分析了信息设施系统课程教学现状,最后论述了基于OBE理念和雨课堂的信息设施系统课程教学实践,包括课前导学阶段、课中互动学习阶段、课后提升阶段三个方面。

关键词：信息设施系统课程教学 OBE理念雨课堂

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一种使用区块链保护车联网数据隐私的方法

西安电子科技大学学报 2021年第3期48卷 21-30页

作者：杨颜博张嘉伟马建峰内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古自治区包头014040 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071

随着物联网的快速发展和成熟,汽车工业领域的应用正经历着从早期的车辆Ad-Hoc网络到车联网的快速转变,数以万计的车辆及其搭载的各种车载设备都将通过车联网实现车辆或驾驶数据的共享和交互,而这些海量的数据的存储以及其中的大量用户... 详细信息

随着物联网的快速发展和成熟,汽车工业领域的应用正经历着从早期的车辆Ad-Hoc网络到车联网的快速转变,数以万计的车辆及其搭载的各种车载设备都将通过车联网实现车辆或驾驶数据的共享和交互,而这些海量的数据的存储以及其中的大量用户隐私和数据安全问题带来巨大的挑战,尤其是访问控制、信任和密钥托管问题。针对该问题提出了一种基于区块链的具有隐私保护的车联网数据分布式共享方法。该方法将车联网大数据存储在公共分布式存储哈希表中,利用区块链实现数据的存储、访问和用户撤销中的信任问题。基于无证书密码体系实现区块链交易的签名和认证,而区块链则为车联网设备提供了公钥广播,从而克服了无证书密码系统的缺点。同时结合边缘计算设备,提出了一种高效的部分隐藏访问策略的数据细粒度访问控制方法,不仅能提供高效的数据访问机制,而且支持大量车辆的动态加入和撤销。

关键词：区块链属性基加密策略部分隐藏分布式存储可验证外包解密

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一种抗分布式机器学习恶意节点的区块链方案

西安电子科技大学学报 2023年第2期50卷 178-187页

作者：刘远振杨颜博张嘉伟李宝山马建峰内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古自治区包头014010 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071

现有的分布式学习方案大多通过在协议中添加惩戒机制来解决恶意节点问题。此类方法基于两个假设:一是参与方为自身利益最大化而放弃恶意行为的假设,在事件发生后才可以对计算结果进行验证,不适用于一些需要即时验证的场景;二是基于可信... 详细信息

现有的分布式学习方案大多通过在协议中添加惩戒机制来解决恶意节点问题。此类方法基于两个假设:一是参与方为自身利益最大化而放弃恶意行为的假设,在事件发生后才可以对计算结果进行验证,不适用于一些需要即时验证的场景;二是基于可信第三方的假设,然而在实际中第三方的可信度却无法完全保证。利用区块链的信任机制,针对该问题提出一种基于区块链的抗恶意节点方案——将机器学习中模型训练的全过程通过智能合约实现,以确保机器学习过程不被恶意节点破坏。本方案以基于安全多方计算的分布式机器学习模型为研究模型,利用区块链的智能合约来实现数据的共享、验证和训练过程,所有参与方均只能按照指定的协议执行,将所有参与方转换为半诚实参与方;同时,为解决区块链公开透明特性带来的隐私问题,利用环签名隐藏参与方的数据地址,保护参与方的身份。与传统基于安全多方计算的分布式机器学习模型进行比较,表明本方案在抵抗恶意节点方面具有较强的优越性。

关键词：区块链智能合约分布式学习恶意节点安全多方计算环签名

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基于改进Mask R-CNN的牛脸目标检测算法

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电子测量技术 2023年第24期46卷 133-138页

作者：关忠榜杨颜博李敏超内蒙古科技大学信息工程学院包头014010

针对牛脸检测时,存在的检测精度不高、牛脸较小被漏检或误检等问题,提出一种改进的Mask R-CNN+MResNet模型。首先,在ResNet101网络的基础上提出一种MResNet网络,通过对ResNet101网络的改进,提高了模型检测精度。其次,对模型的RPN网络的... 详细信息

针对牛脸检测时,存在的检测精度不高、牛脸较小被漏检或误检等问题,提出一种改进的Mask R-CNN+MResNet模型。首先,在ResNet101网络的基础上提出一种MResNet网络,通过对ResNet101网络的改进,提高了模型检测精度。其次,对模型的RPN网络的锚框尺寸进行调整,提高了模型对较小目标的牛脸检测能力。实验结果表明,MResNet网络对牛脸检测精度相比较原始的网络模型,提高了12.6%;改进后的模型对于小目标检测能力平均精度较原始模型提高了2.4%。说明该模型能有效的实现小目标牛脸的检测,具有实际应用价值。

关键词：牛脸检测 Mask R-CNN模型 ResNet101网络 RPN网络

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研究生素质教育的现状和提升对策探究

教育现代化 2020年第7期7卷 91-92+95页

作者：杨颜博崔丽珍内蒙古科技大学信息工程学院

近年来,研究生的招生规模逐渐扩大,但人才培养质量却未能得到有效提升。研究生综合素质的培养处于非常尴尬的境地。本文在探究研究生素质教育的现状的基础上,分析了研究生素质教育的提升对策。

关键词：研究生素质教育现状提升

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无人机跟踪羊群时羊群状态判断算法研究

黑龙江畜牧兽医 2022年第22期 42-47,138,139页

作者：许奇伟杨颜博李宝山胡伟健李灵芳齐雪莹内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014000

为了解决无人机在跟踪羊群时,因飞行距离过近容易造成羊群受到惊吓的问题,笔者提出了一种无人机跟踪羊群时判断羊群状态的方法,即无人机采用YOLOv5-DeepSort(you only look once-DeepSort)算法对羊群进行定位跟踪,采用融合均值漂移(mean... 详细信息

为了解决无人机在跟踪羊群时,因飞行距离过近容易造成羊群受到惊吓的问题,笔者提出了一种无人机跟踪羊群时判断羊群状态的方法,即无人机采用YOLOv5-DeepSort(you only look once-DeepSort)算法对羊群进行定位跟踪,采用融合均值漂移(mean shift)和K-means聚类算法的MSK(mean shift-K-means)算法判断羊群是否受到惊吓。结果表明:YOLOv5-DeepSort算法能够用于准确定位并跟踪羊群,MSK算法能够准确判断羊群是否受到惊吓。说明该羊群状态判断方法可以用于提示无人机是否需要自动增加跟踪距离,使无人机跟踪羊群时不会造成羊只惊吓。

关键词：目标检测多目标跟踪聚类算法状态判断无人机牧羊

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一种用于关系抽取的双层时空图卷积神经网络

内蒙古科技大学学报 2022年第3期41卷 274-279页

作者：李灵芳陈效成李宝山杜永兴杨颜博内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

关系抽取是自然语言处理中一项基础的上游任务.句子的结构信息在某种意义上蕴含了实体及其关系信息,有助于提高关系抽取的准确率,然而使用现有自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)语言工具进行句法分析时会引入一定的错误传... 详细信息

关系抽取是自然语言处理中一项基础的上游任务.句子的结构信息在某种意义上蕴含了实体及其关系信息,有助于提高关系抽取的准确率,然而使用现有自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)语言工具进行句法分析时会引入一定的错误传播问题,且现有的基于图结构的关系抽取模型在一定程度上忽略了句子的时序信息.通过结合双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)捕获句子序列的上下文关系,同时使用传统条件随机场(Conditional Random Field,CRF)的关系标注结果矫正NLP工具的错误传播问题,提出了一种用于关系抽取的双层时空图卷积神经网络(Bilayer Spatiotemporal Graph Convolution Neural Network,Bi SpGCN)模型.该模型在中文糖尿病数据集和中文人物关系数据集上的实验结果表明,相较于传统的多头注意力引导的图卷积神经网络(Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction,AGGCN)模型,BiSpGCN模型能够充分利用句子的有效信息,具有更好的关系抽取性能.

关键词：关系抽取条件随机场图卷积神经网络双向长短时记忆网络双层编码

基于合并码本的码字位置序号调制SCMA方案

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系统工程与电子技术 2024年第7期46卷 2498-2508页

作者：杨颜冰雷菁赖恪国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073

为满足后5G及未来6G时代对通信系统可靠性及频谱效率(spectral efficiency,SE)的严苛要求,针对上行稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)系统,提出了一种基于合并码本的码字位置序号调制SCMA方案。该方案在时域拓展码字位... 详细信息

为满足后5G及未来6G时代对通信系统可靠性及频谱效率(spectral efficiency,SE)的严苛要求,针对上行稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)系统,提出了一种基于合并码本的码字位置序号调制SCMA方案。该方案在时域拓展码字位置,使得码字位置全填充且由其序号携带额外信息比特,并能通过改变码字位置数和序号调制阶数灵活调整系统的谱效。此外,设计了基于消息传递算法(message passing algorithm,MPA)的联合检测算法,并给出了合并码本设计准则。系统分析及仿真结果表明,相较于其他序号调制方案,所提方案更好地兼顾了可靠性与SE,在误比特率(bit error rate,BER)性能与鲁棒性方面都有优势。

关键词：稀疏码多址接入频谱效率码字位置序号调制合并码本