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公开(公告)号：CN114153640A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111421597.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于分布式流处理系统容错技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的系统容错策略方法。本发明将深度强化学习技术应用于分布式流处理系统的容错问题中，能够将容错问题中数据备份的分配问题表述为资源分配问题，构建以任务和任务之间的联系为顶点和边的神经网络模型，并经过多层次的训练，有效的使当前系统容错问题处理效果更优秀，同时能够为分布式流处理系统容错问题提供一种基于深度强化学习的可行的方法。本发明所提供的技术方案可恰当分配备份资源，对系统容错开销进行评价，从而降低当前主要以上游备份为主要方案进行处理的复杂度，提高系统容错的效率，降低现有方法的容错开销。
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公开(公告)号：CN119377091A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411519203.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F11/3604 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 一种基于分层图神经网络的智能合约相似性检测方法，它属于区块链智能合约漏洞挖掘技术领域。本发明解决了现有智能合约相似性检测方法的准确率低的问题。本发明使用预训练模型表征节点语义信息，得到节点层面特征；利用Word2vec处理提取函数层面信息，将节点层语义信息通过GCN进行纵向传递，将GCN处理结果与Word2Vec处理结果进行拼接得到函数层面最终表征；使用GCN对函数层面特征进行处理，将GCN处理结果与Word2Vec处理结果相加，将相加结果通过多层感知机得到合约层面最终特征，使用MPNN网络对节点层和函数层特征进行处理，将处理结果和合约层特征进行连接得到智能合约的最后特征，根据智能合约最后特征得到相似性检测结果。本发明方法可以应用于智能合约相似性检测。
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公开(公告)号：CN118449704A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410699578.4
申请日：2024-05-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种零信任物链网组认证及密钥分发模型及协议，本发明涉及零信任物链网组认证及密钥分发模型及协议，属于零信任网络架构下基于区块链的物联网身份认证及密钥管理技术领域。本发明的目的是为解决物链网身份认证模型单一，身份认证协议大多针对单一用户进行认证，缺乏群组认证及密钥建立的问题。模型包括：分段网关SG、微核心与微边界MCAP、区块链、云服务提供商CSP、物联网IoT节点；分段网关SG用于负责整个网络的安全机制；区块链用于存储物联网IoT设备身份信息、网络参数、密码体制公共参数和公钥信息；用于负责验证组用户的签名，完成身份认证和密钥分发；物联网IoT设备用于将采集的数据上传到云服务提供商CSP，或者从云服务提供商CSP获得共享数据。
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公开(公告)号：CN113312058B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110690580.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于区块链智能合约安全检测技术领域，具体涉及一种智能合约二进制函数的相似性分析方法。本发明包括反编译的字节码，生成EVM指令及相应的参数；根据反编译后的EVM指令重建控制流图CFG；将一个合约的CFG划分为若干二进制函数，并且为CFG中的边确定时序关系；提取特征值和图结构；设计了一种基于时序聚合图结构的模型，比较聚合后的图结构可以得出两个二进制函数的相似性。本发明直接对合约的字节码进行研究，不仅能处理大部分缺少源代码的合约，也能使用一些源码层面没有的隐藏信息。
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公开(公告)号：CN117407883A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311350050.8
申请日：2023-10-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于动静结合模式的智能合约脆弱性检测方法，它属于区块链智能合约安全检测技术领域。本发明解决了现有智能合约脆弱性检测方法的检测性能差的问题。首先针对智能合约代码层面的各项属性特征，构建智能合约脆弱性分析的问题定义模型；其次，通过多级静态相似性匹配策略分析并匹配出合约脆弱性代码，同时构建多级覆盖指标模块，可以高效查找到有效脆弱代码；最后通过改进模糊测试过程中种子执行以及种子评分等行为的马尔可夫模型，利用DDPG算法高效解决其高维连续动作空间问题，提高动态检测的脆弱性分析效果，提高分析性能。通过动静结合的方式分析脆弱代码片段发生漏洞的概率，精准定位到合约层脆弱点。本发明可以应用于智能合约脆弱性检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114841318A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210474802.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V30/416
Abstract: 基于跨模态知识蒸馏的智能合约漏洞检测方法,涉及区块链技术领域，针对现有技术中无法将两种模态的特征信息融合并加以处理的问题，与现有技术相比，本申请针对当前仅分析一种模态的逻辑信息作为智能合约漏洞检测的基础，提出基于跨模态知识蒸馏的智能合约漏洞检测方法。本申请的漏洞检测方法可有效地发现大量智能合约存在的漏洞，且准确度较高。本申请提出的漏洞检测方法有助于在智能合约漏洞造成损失之前发现和预防漏洞，避免不可估量的经济损失。
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公开(公告)号：CN114840857A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210476264.9
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于深度强化学习与多级覆盖策略的智能合约模糊测试方法及系统，它属于区块链智能合约安全检测技术领域。本发明解决了现有智能合约动态漏洞检测方法效率低，不适用于智能合约程序特性的问题。本发明首先根据智能合约二进制代码得到对应ABI规范，再使用二进制代码和ABI规范生成初始种子加入到多级覆盖策略定义的种子树。再从种子树中选择种子进行变异，并将变异种子和二进制代码送入智能合约执行环境，分析合约执行后产生的执行记录计算变异种子是否出现新覆盖特性，若出现则变异种子加入种子树，并将变异种子的覆盖特性作为奖励送入DDPG算法，用于下一次变异策略的选择，直至循环终止再判断该合约是否有漏洞。本发明可以应用于智能合约模糊测试。
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公开(公告)号：CN113051574A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110265675.9
申请日：2021-03-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于区块链智能合约安全检测技术领域，具体涉及一种智能合约二进制代码的漏洞检测方法。面向复杂漏洞类型，本发明采用动静态结合的检测方法，使用符号执行方法帮助减少模糊匹配方法的开销。针对一般漏洞，本发明提出基于关键指令的静态检测方法，首先反编译字节码生成控制流图CFG，同时为不同类别的漏洞定义了不同的关键指令及规则，使用Z3约束求解引擎进行符号表达式建模，解决了EVM中数据长度为符号表达式的指令的符号建模问题，并通过提取关键路径生成可能利用漏洞的执行路径。本发明解决了智能合约漏洞检测技术手段单一、漏洞检测大多针对合约源代码问题，实现了在仅给定一个合约二进制代码的情况下对其进行漏洞检测。
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公开(公告)号：CN114840857B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210476264.9
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于深度强化学习与多级覆盖策略的智能合约模糊测试方法及系统，它属于区块链智能合约安全检测技术领域。本发明解决了现有智能合约动态漏洞检测方法效率低，不适用于智能合约程序特性的问题。本发明首先根据智能合约二进制代码得到对应ABI规范，再使用二进制代码和ABI规范生成初始种子加入到多级覆盖策略定义的种子树。再从种子树中选择种子进行变异，并将变异种子和二进制代码送入智能合约执行环境，分析合约执行后产生的执行记录计算变异种子是否出现新覆盖特性，若出现则变异种子加入种子树，并将变异种子的覆盖特性作为奖励送入DDPG算法，用于下一次变异策略的选择，直至循环终止再判断该合约是否有漏洞。本发明可以应用于智能合约模糊测试。
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公开(公告)号：CN117411688A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311355453.1
申请日：2023-10-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于节点评估和动态更新的区块链网络脆弱性检测方法及系统，它属于区块链网络的安全检测技术领域。本发明解决了现有网络层脆弱性检测方法未考虑区块链网络中节点的属性和网络的动态变化，无法保证网络层脆弱性检测的准确性和实时性的问题。本发明具体为：步骤1、搭建区块链网络，根据节点之间的连接状态构建网络节点的无向拓扑结构；步骤2、分别为每个节点赋值初始特征；步骤3、在每个更新时刻向无向拓扑结构中加入新的节点，对新节点的初始特征进行赋值并更新已有节点的特征；对更新后的每个节点的特征进行融合，得到各个已有节点的融合后特征；步骤4、根据节点特征对区块链网络的脆弱性进行检测。本发明可以应用于区块链网络安全检测。
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