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The Detection of Fraudulent Smart Contracts Based on ECA-EfficientNet and Data Enhancement

Computers, Materials & Continua 2023年第12期77卷 4073-4087页

作者： Xuanchen Zhou Wenzhong Yang liejun wang Fuyuan Wei KeZiErBieKe HaiLaTi Yuanyuan Liao College of Software Xinjiang UniversityUrumqi830000China Key Laboratory of Signal Detection and Processing in Xinjiang Uygur Autonomous Region Urumqi830000China Key Laboratory of Multilingual Information Technology in Xinjiang Uygur Autonomous Region Urumqi830000China

With the increasing popularity of Ethereum,smart contracts have become a prime target for fraudulent activities such as Ponzi,honeypot,gambling,and phishing *** some researchers have studied intelligent fraud detection,most research has focused on identifying Ponzi contracts,with little attention given to detecting and preventing gambling or phishing *** are three main issues with current ***,there exists a severe data imbalance between fraudulent and non-fraudulent ***,the existing detection methods rely on diverse raw features that may not generalize well in identifying various classes of fraudulent ***,most prior studies have used contract source code as raw features,but many smart contracts only exist in *** address these issues,we propose a fraud detection method that utilizes Efficient Channel Attention EfficientNet(ECA-EfficientNet)and data *** method begins by converting bytecode into Red Green Blue(RGB)three-channel images and then applying channel exchange data *** then use the enhanced ECA-EfficientNet approach to classify fraudulent smart contract RGB *** proposed method achieves high F1-score and Recall on both publicly available Ponzi datasets and self-built multi-classification datasets that include Ponzi,honeypot,gambling,and phishing smart *** results of the experiments demonstrate that our model outperforms current methods and their variants in Ponzi contract *** research addresses a significant problem in smart contract security and offers an effective and efficient solution for detecting fraudulent contracts.

关键词： Fraud detection smart contract ECA-EfficientNet Ethereum

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GRATDet:Smart Contract Vulnerability Detector Based on Graph Representation and Transformer

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Computers, Materials & Continua 2023年第8期76卷 1439-1462页

作者： Peng Gong Wenzhong Yang liejun wang Fuyuan Wei KeZiErBieKe HaiLaTi Yuanyuan Liao College of Information Science and Engineering Xinjiang UniversityUrumqi830000China Key Laboratory of Signal Detection and Processing in Xinjiang Uygur Autonomous Region Xinjiang UniversityUrumqi830000China Key Laboratory of Multilingual Information Technology in Xinjiang Uygur Autonomous Region Xinjiang UniversityUrumqi830000China

Smart contracts have led to more efficient development in finance and healthcare,but vulnerabilities in contracts pose high risks to their future *** current vulnerability detection methods for contracts are either based on fixed expert rules,which are inefficient,or rely on simplistic deep learning techniques that do not fully leverage contract semantic ***,there is ample room for improvement in terms of detection *** solve these problems,this paper proposes a vulnerability detector based on deep learning techniques,graph representation,and Transformer,called *** method first performs swapping,insertion,and symbolization operations for contract functions,increasing the amount of small sample *** line of code is then treated as a basic semantic element,and information such as control and data relationships is extracted to construct a new representation in the form of a Line Graph(LG),which shows more structural features that differ from the serialized presentation of the ***,the node information and edge information of the graph are jointly learned using an improved Transformer-GP model to extract information globally and locally,and the fused features are used for vulnerability *** effectiveness of the method in reentrancy vulnerability detection is verified in experiments,where the F1 score reaches 95.16%,exceeding stateof-the-art methods.

关键词： Vulnerability detection smart contract graph representation deep learning source code

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DFE-GCN: Dual Feature Enhanced Graph Convolutional Network for Controversy Detection

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Computers, Materials & Continua 2023年第10期77卷 893-909页

作者： Chengfei Hua Wenzhong Yang liejun wang Fuyuan Wei KeZiErBieKe HaiLaTi Yuanyuan Liao College of Software Xinjiang UniversityUrumqi830000China Key Laboratory of Signal Detection and Processing in Xinjiang Uygur Autonomous Region Xinjiang UniversityUrumqi830000China Key Laboratory of Multilingual Information Technology in Xinjiang Uygur Autonomous Region Xinjiang UniversityUrumqi830000China

With the development of social media and the prevalence of mobile devices,an increasing number of people tend to use social media platforms to express their opinions and attitudes,leading to many online *** online controversies can severely threaten social stability,making automatic detection of controversies particularly *** controversy detection methods currently focus on mining features from text semantics and propagation ***,these methods have two drawbacks:1)limited ability to capture structural features and failure to learn deeper structural features,and 2)neglecting the influence of topic information and ineffective utilization of topic *** light of these phenomena,this paper proposes a social media controversy detection method called Dual Feature Enhanced Graph Convolutional Network(DFE-GCN).This method explores structural information at different scales from global and local perspectives to capture deeper structural features,enhancing the expressive power of structural ***,to strengthen the influence of topic information,this paper utilizes attention mechanisms to enhance topic features after each graph convolutional layer,effectively using topic *** validated our method on two different public datasets,and the experimental results demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance compared to baseline *** the Weibo and Reddit datasets,the accuracy is improved by 5.92%and 3.32%,respectively,and the F1 score is improved by 1.99%and 2.17%,demonstrating the positive impact of enhanced structural features and topic features on controversy detection.

关键词： Controversy detection graph convolutional network feature enhancement social media

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MULTI-RESOLUTION LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINES

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Journal of Electronics(China) 2007年第5期24卷 701-704页

作者： wang liejun Zhang Taiyi Zhou Yatong Dept of Information and Communication Eng. Xi＇an Jiaotong University Xi＇an 710049 China Dept of Information Science and Engineering Xinjiang University Urumchi 830046 China

The Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) is an improvement to the SVM. Combined the LS-SVM with the Multi-Resolution Analysis (MRA),this letter proposes the Multi-resolution LS-SVM (MLS-SVM).The proposed algorithm has the same theoretical framework as MRA but with better approximation *** a fixed scale MLS-SVM is a classical LS-SVM,but MLS-SVM can gradually approximate the target function at different *** experiments,the MLS-SVM is used for nonlinear system identification,and achieves better identification accuracy.

关键词： Support Vector Machines (SVM) Least square method Multi-Resolution Analysis (MRA) Nonlinear system identification

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发达国家的家庭政策实践及其对我国的启示——基于经合组织国家的分析

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经济社会体制比较 2023年第1期 155-164页

作者：王列军国务院发展研究中心社会和文化发展研究部

文章以经合组织国家为主要对象,利用经合组织家庭数据库(OECD family database)和欧盟的相关数据库,在介绍发达国家家庭政策形成的经济社会背景基础上,梳理了其政策目标、政策类型和具体做法,并对政策效果进行了基于证据的评估。研究发... 详细信息

文章以经合组织国家为主要对象,利用经合组织家庭数据库(OECD family database)和欧盟的相关数据库,在介绍发达国家家庭政策形成的经济社会背景基础上,梳理了其政策目标、政策类型和具体做法,并对政策效果进行了基于证据的评估。研究发现,发达国家的家庭政策是在20世纪七八十年代婚姻和家庭发生重要变化、总和生育率降低至更替水平以下、更多女性进入劳动力市场的背景下逐步形成的。发达国家家庭政策分为两大类,一是平衡工作和家庭类,目的是支持家庭生育养育,主要政策工具包括社会化儿童照护支持政策、儿童家庭照护支持政策(产假、育儿假等);二是税收和福利类,目的是减轻家庭育儿负担、防范儿童贫困,主要政策工具包括收入税减免,现金福利,医疗、教育、儿童照护费用减免,食物券等实物照顾。虽然发达国家家庭政策对鼓励生育的效果难以确定,但在支持女性就业方面有积极作用,减轻儿童贫困的成效也较为显著。我国应结合自身福利制度特点构建积极的家庭政策,不宜对家庭政策鼓励生育的效果有过高期待,在加大投入的同时更加重视政策细节设计,并促进“一老一小”家庭支持政策的有机结合。

关键词：家庭政策社会政策福利国家人口转变发达国家

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我国民生支出的规模、特征及变化趋势

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管理世界 2023年第3期39卷 62-68页

作者：王列军国务院发展研究中心社会和文化发展研究部

最近十多年,用一般预算支出和广义政府支出口径测算的我国民生支出规模都呈快速增长态势。2007~2020年间,一般预算民生支出占一般公共预算支出的比重从29.3%上升至38.8%,占GDP的比重从5.4%上升至9.4%;2010~2020年间,广义政府民生支出占... 详细信息

最近十多年,用一般预算支出和广义政府支出口径测算的我国民生支出规模都呈快速增长态势。2007~2020年间,一般预算民生支出占一般公共预算支出的比重从29.3%上升至38.8%,占GDP的比重从5.4%上升至9.4%;2010~2020年间,广义政府民生支出占广义政府支出的比重在45%上下波动,占GDP的比重从10.6%上升至15.4%。社会保障和就业支出是我国广义政府支出的最大支出,教育支出次之,卫生健康支出快速增长并逐步与教育支出接近。同口径相比,当前我国广义政府民生支出与经合组织国家中较低水平国家接近。但近十年经合组织国家民生支出相对规模稳中有降,而我国则呈显著上升趋势。未来十年,我国广义政府民生支出规模将持续增长,不同于过去十多年的增长源于以社会保险项目为主的民生项目扩展,未来将主要由老龄化驱动。

关键词：民生民生支出社会性支出广义政府支出

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一种降低垂直分层空时码球解码复杂度的自适应调制

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西安交通大学学报 2007年第6期41卷 655-659页

作者：龚政委张太镒张璟汪烈军西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

针对垂直分层空时码球解码算法复杂度高的问题,提出了一种新的基于部分信息反馈的自适应调制算法.该算法首先根据每个发送天线总功率增益,选择该天线所用星座图大小,保持每次传输的总码率恒定,然后调整码元解码顺序,减少球解码总的搜索... 详细信息

针对垂直分层空时码球解码算法复杂度高的问题,提出了一种新的基于部分信息反馈的自适应调制算法.该算法首先根据每个发送天线总功率增益,选择该天线所用星座图大小,保持每次传输的总码率恒定,然后调整码元解码顺序,减少球解码总的搜索结点数,对于不同调制方式的复信号点球解码算法,给出了不同的结点搜索方法.由于球解码查找树根结点的减少,避免了低自由度信道系数引起的额外搜索,因此降低了迭代搜索次数.仿真结果表明,对于3天线垂直分层码,3bit反馈信息使球解码的迭代次数降低了50%,而且提高了系统性能.

关键词：球解码解码复杂度部分反馈自适应调制

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无线传感器网络中基于共享密钥的互认证和密钥协商方案

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中国科技论文 2016年第8期11卷 865-868页

作者：郭琰汪烈军刘双新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

为了提高无线传感器网络的安全认证,提出了一种基于共享密钥的互认证和密钥协商方案,包括注册阶段、登录阶段、认证和密钥协商阶段3个部分。注册阶段,完成用户节点A和传感器节点S的注册,并存储用户节点A的伪身份ID:PIDA,伪身份信息PIA,h... 详细信息

为了提高无线传感器网络的安全认证,提出了一种基于共享密钥的互认证和密钥协商方案,包括注册阶段、登录阶段、认证和密钥协商阶段3个部分。注册阶段,完成用户节点A和传感器节点S的注册,并存储用户节点A的伪身份ID:PIDA,伪身份信息PIA,hash函数H(·)信息和传感器节点S的身份IS。登录阶段,用户凭借身份IDA和签名S1进入智能卡获取身份信息IA。认证和密钥协商阶段,完成相互认证和共享密钥的使用。与其他方案相比,所提出的方案提供了匿名服务,避免了用户、节点的模拟攻击,并可以抵抗重放攻击、中间人攻击、DoS攻击,提高了网络的安全性。在计算开销方面,该方案的执行时间约为0.42ms,与同类方案相比较减少了计算量。

关键词：无线传感器网络互认证密钥协商共享密钥

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一种基于PCNN和改进的OTSU的图像分割算法

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中国科技论文 2016年第2期11卷 236-240页

作者：张松汪烈军祁彦庆新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

脉冲耦合神经网络(PCNN)已广泛应用于图像分割领域,但其参数众多,计算复杂,迭代次数需人工判别,且对低对比度的图像分割效果不理想。针对这些情况提出了算法改进,首先将PCNN的参数简化为单参数可调,然后将图像对比度作为新的判断因子加... 详细信息

脉冲耦合神经网络(PCNN)已广泛应用于图像分割领域,但其参数众多,计算复杂,迭代次数需人工判别,且对低对比度的图像分割效果不理想。针对这些情况提出了算法改进,首先将PCNN的参数简化为单参数可调,然后将图像对比度作为新的判断因子加入最大类间方差(OTSU)的判别式中,以判断PCNN迭代的停止时间。最后利用PCNN的同步点火机制,设计出一种新的双向PCNN算法,对图像分割结果进行优化,去除孤立的噪点,同时使分割边缘更加清晰。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的图像分割效果和较强的适应性。

关键词：图像分割双向脉冲耦合神经网络最大类间方差红外图像阈值

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小样本条件下的人脸特征提取算法

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计算机工程与应用 2015年第8期51卷 165-169页

作者：钟森海汪烈军张莉新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

传统的"特征脸"和"Fisher脸"对于小样本的识别非常不理想。提出了基于小波变换的梯度方向直方图结合线性判别分析的特征提取算法,对原图像进行小波变换,对近似部分进行HOG+LDA处理,对高频部分用均方差处理,分别对这两部分特征进行欧氏... 详细信息

传统的"特征脸"和"Fisher脸"对于小样本的识别非常不理想。提出了基于小波变换的梯度方向直方图结合线性判别分析的特征提取算法,对原图像进行小波变换,对近似部分进行HOG+LDA处理,对高频部分用均方差处理,分别对这两部分特征进行欧氏距离判断,进行加权识别。实验数据表明该方法能够克服LDA对小样本敏感问题,提高识别率的同时降低了耗时。

关键词：小波变换梯度方向直方图线性判别分析

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