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公开(公告)号:CN118074986A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410214481.X
申请日:2024-02-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/40 , G06F21/62 , G06F18/2321 , G06F16/182 , H04L9/30 , H04L9/14 , H04L67/56
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的个人医疗数据共享方法,属于区块链技术领域;该方法包括:获取数据集;所述数据集包括若干数据元组ti;对数据元组ti进行聚类,得到聚类后数据集;根据Laplace机制与指数机制,对聚类后数据集进行数据加噪处理,得到加噪后数据集;通过加密算法对加噪后数据集加密,进行数据传输管理。本发明还提供一种基于区块链的个人医疗数据共享方法。本发明提出了一种新型的医疗行业中区块链的个人隐私保护方案,针对于个人医疗数据的一套数据脱敏方案,可以有效的在最大限度保证数据可用性的前提下保护患者的个人隐私。
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公开(公告)号:CN118096168A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410228497.6
申请日:2024-02-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于流动池快速提款的多节点验证激励方法,属于区块链二层扩容中的乐观卷叠技术领域;该方法包括:从提款节点WN中获取快速提款请求,并上传到链上;资金提供节点LP根据链上的快速提款请求生成协助请求;提款节点WN和资金提供节点LP根据协助请求进行转款。本发明还提供一种基于流动池快速提款的多节点验证激励系统。本发明借助流动池快速提款过程中服务节点验证链下交易数据的必要性,通过增加单次快速提款中可服务节点的数量,降低服务要求的资金门槛,增加服务在系统中的活性,并使用以合约为信息收集和资金转移媒介的规范化流程,保证服务节点的资金安全。
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公开(公告)号:CN117763558A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311625718.5
申请日:2023-11-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F40/205 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供基于深度学习的区块链智能合约漏洞特征提取方法及系统,涉及信息安全技术领域,包括:对源代码文本预处理,得到智能合约源代码集,进行全局漏洞模式特征提取,得到全局漏洞模式特征集合,输入多层感知机MLP进行特征升维,得到高维向量;根据源代码语法规则对智能合约源代码集进行词法、语法分析,获得抽象语法树数据集,根据待检测漏洞种类对抽象语法树数据集剪枝并输出每个节点的三元组作为源代码的结构化表征序列文本,压缩得到其低维度向量;对低维度向量进行语义学习和模型训练得到特征集合,将特征集合与高维向量组成融合特征矩阵,用于智能合约漏洞检测。本发明充分提取源代码特征,进而提高智能合约漏洞的检测能力。
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