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公开(公告)号：CN117040734A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311028902.1
申请日：2023-08-15
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供一种面向边缘计算的可撤销公共可验证计算方法，涉及电力系统技术领域，本发明利用了群签名的性质，终端设备只需保留一个群签名公钥就能验证任意具有群签名授权证书的边缘服务器返回的计算结果，在遇到新的边缘服务器后也无需传输密钥，还隐藏了用户无需了解的边缘服务器信息，管理员可以打开群签名锁定提供错误计算结果的边缘服务器。此外，本发明还设计了一种子集覆盖树Subset Covering Tree(SCT)用以显著减少终端设备存储撤销列表的开销及提升撤销列表更新的效率。既不需要复杂化的通讯，也不需要较大的存储空间，计算验证高效，极大降低了性能开销。
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公开(公告)号：CN110111218B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910203174.0
申请日：2019-03-18
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06Q50/18 , G06F40/216 , G06Q20/38
摘要： 本发明提供一种基于区块链的软件著作权管控系统及方法，涉及区块链技术领域。该系统包括客户端和服务器端两部分，其中，服务器端又包括身份认证、软件著作权声明、代码盗用检测、软件著作权转让和软件著作权查询五个模块；该方法包括软件著作权的声明方法、查询方法和转让方法三部分，其中，软件著作权的查询方法又包括按软件著作权的类型进行模糊查询以及按软件著作权的作者查询作者所拥有的全部软件著作权两种查询方式。本方法根据区块链去中心化的技术特性，保证数据可以被永久保存，不可篡改，通过区块链技术加盖时间戳，确保了存证时间的权威性和可靠性，另外，通过代码盗用检测模块能有效检测侵权行为，保护原创作者的合法权益。
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公开(公告)号：CN110111218A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910203174.0
申请日：2019-03-18
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于区块链的软件著作权管控系统及方法，涉及区块链技术领域。该系统包括客户端和服务器端两部分，其中，服务器端又包括身份认证、软件著作权声明、代码盗用检测、软件著作权转让和软件著作权查询五个模块；该方法包括软件著作权的声明方法、查询方法和转让方法三部分，其中，软件著作权的查询方法又包括按软件著作权的类型进行模糊查询以及按软件著作权的作者查询作者所拥有的全部软件著作权两种查询方式。本方法根据区块链去中心化的技术特性，保证数据可以被永久保存，不可篡改，通过区块链技术加盖时间戳，确保了存证时间的权威性和可靠性，另外，通过代码盗用检测模块能有效检测侵权行为，保护原创作者的合法权益。
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公开(公告)号：CN113486357A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110766768.X
申请日：2021-07-07
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了一种基于静态分析和深度学习的智能合约安全检测方法，涉及区块链智能合约安全技术领域。包括对智能合约solidity源程序进行静态分析得到智能合约solidity源程序的图结构；从图结构中提取出抽象事实；根据solidity源程序的抽象事实，搭建用于对solidity源程序进行漏洞分类的深度学习模型，包括：输入模块，注意力模块，残差连接模块和输出模块；构建训练数据集；利用所述训练数据集对所述深度学习模型进行训练；利用训练好的深度学习模型对输入的智能合约进行漏洞检测，输出智能合约solidity源程序的安全检测结果。该方法可较为全面地分析智能合约solidity源程序的行为，提高了智能合约solidity源程序安全检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113486357B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110766768.X
申请日：2021-07-07
申请人： 东北大学
摘要： 方法可较为全面地分析智能合约solidity源程本发明公开了一种基于静态分析和深度学 序的行为，提高了智能合约solidity源程序安全习的智能合约安全检测方法，涉及区块链智能合 检测的准确率。约安全技术领域。包括对智能合约solidity源程序进行静态分析得到智能合约solidity源程序的图结构；从图结构中提取出抽象事实；根据solidity源程序的抽象事实，搭建用于对solidity源程序进行漏洞分类的深度学习模型，包括：输入模块，注意力模块，残差连接模块和输出模块；构建训练数据集；利用所述训练数据集(56)对比文件赵淦森;谢智健;王欣明;何嘉浩;张成志;林成创;Ziheng Zhou；陈冰川;ChunmingRong.ContractGuard：面向以太坊区块链智能合约的入侵检测系统.网络与信息安全学报.2020,(第02期),第39-59页.倪远东;张超;殷婷婷.智能合约安全漏洞研究综述.信息安全学报.2020,(第03期),第83-104页.陆申明;左志强;王林章.静态程序分析并行化研究进展.软件学报.2020,(第05期),第7-18页.韩松明;梁彬;黄建军;石文昌.DC-Hunter:一种基于字节码匹配的危险智能合约检测方案.信息安全学报.2020,(第03期),第105-117页.
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