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公开(公告)号：CN119885186A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411738820.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/57 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开一种基于控制流图切片的智能合约可重入漏洞检测方法及系统，属于区块链安全技术领域。所述方法包括：构建智能合约的控制流图；以交易相关操作码为关键点切片所述控制流图后，合并切片控制流图；基于合并后的控制流图，生成该智能合约的可重入漏洞检测结果。本发明可以在部署智能合约之前对可重入漏洞进行有效检测。
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公开(公告)号：CN118631463A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410596365.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/08 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开一种面向互联网信息服务的分布式前置可信检测方法及系统，属于数据监管技术领域。所述方法包括：在本地部署监管机构下发的前置检测引擎，所述前置检测引擎用于在该互联网信息服务提供商向外发送的数据流中识别有害样本；基于前置检测引擎进行有害样本的监控，并在识别到有害样本的情况下，将有害样本记录留存在该边缘服务器所对应的边缘区块链上，且在本地保存链上存证的索引；其中，所述边缘区块链是该互联网信息服务提供商内部部署的许可区块链网络；收到监管机构的有害样本查询指令时，提供链上存证的索引，以使监管机构基于该链上存证的索引在边缘区块链上获取有害样本记录。本发明能够有效增强数据安全性和可信度。
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公开(公告)号：CN117689386A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311521280.6
申请日：2023-11-15
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06Q20/40 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的以太坊账户身份识别方法及系统。本方法为：1)根据以太坊网络中的账户交易信息以及以太坊网络中各节点的标签信息，构建全局账户交易图；2)获取每一节点的统计特征、时序交易特征和交易结构特征，并将每一节点及其邻居节点的信息进行聚合得到对应节点的多维融合特征；3)通过生成对抗网络根据各节点的多维融合特征学习得到少样本节点类别的完整特征潜在分布；根据样本的实际分布与完整特征潜在分布之间的差异优化生成对抗网络；然后利用优化后的生成器生成少样本节点类别的多维融合特征；4)利用增强后的样本集训练得到分类器；5)将待识别的以太坊账户的多维融合特征输入到分类器中，得到对应的身份类别。
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公开(公告)号：CN115906153A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211357345.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/62 , G06F18/241 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向样本不均衡场景下的联邦学习优化方法、装置及系统。所述方法包括：获取各参与者的本地训练样本集中的样本数量；生成业务初始模型；基于各参与者的本地训练样本集对所述业务初始模型进行联合学习训练，得到一全局模型；将所述全局模型分发各参与者，以使所述样本数量不小于一阈值的参与者将所述全局模型作为最终模型，以及所述样本数量小于所述阈值的参与者基于本地数据对所述全局模型进行迭代优化，并将训练后的模型作为最终模型。本发明更好的实现了参与者在样本不均衡场景下的数据安全共享和高效合作建模。
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公开(公告)号：CN118012945A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311382462.X
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/215 , G06F16/907 , G06F3/06 , G06F16/182 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种异构区块链数据协同接入和存储方法及系统，该方法包括：通过智能合约在监管链上发布包含数据接入指令的交易，以使各业务链监听到包含数据接入指令的交易后，执行业务链数据格式化处理以及内容审查，并将得到的风险数据存储到业务链对应的数据缓冲区后，在满足设定聚合策略的情况下，将数据缓冲区的数据片段聚合成一个数据块；获取数据块的数据块摘要，并将数据块将上传到IPFS网络后，得到IPFS网络返回的数据块的分布式资源索引地址；将数据块的元数据上链到监管链上；在一用户访问数据时，调用智能合约向用户返回监管链上数据块的元数据，以使用户依据数据块的元数据在IPFS网络检索到数据块。本发明可以加强对异构区块链的数据管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117609936A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311409148.6
申请日：2023-10-27
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F18/25 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06Q20/06 , G06Q20/38 , G06Q40/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征融合的以太坊账户画像构建方法，其步骤包括：1)根据以太坊的全量账户交易信息以及以太坊中各账户节点的标签信息，构建出具有标签的以太坊账户地址交易图G＝{V,E,X,Y,R}；2)对于节点集合V中的每一节点vi，根据以太坊账户地址交易图G获取节点vi的中心子图gi；3)获取以太坊中每一账户节点的账户静态特征和交易统计特征；4)根据中心子图获取以太坊中每一账户节点的交易结构特征、交易时序特征，根据图G交易社区特征；5)基于账户静态特征、交易统计特征、交易结构特征、交易时序特征和交易社区特征构建该账户节点的以太坊账户画像。本发明提供全面、深入、准确的加密数字货币账户画像。
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公开(公告)号：CN116796830A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310514953.9
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本公开涉及一种基于区块链的拜占庭鲁棒联邦学习方法及系统，所述方法不仅基于反馈机制的委员会聚合算法，通过在每一轮的学习过程中选出一个委员会节点进行模型更新的贡献度计算，且依据每个节点的贡献度决定聚合策略从而降低恶意模型更新对全局模型的影响，还在聚合阶段完成后会增加一轮反馈验证，只有大部分节点验证认可了本次聚合的全局模型，训练才会正式进入下一轮。本发明解决了中央服务器的不可信问题，并可以用于抵御恶意客户端的中毒攻击。
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公开(公告)号：CN118350934A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410449261.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06Q40/04 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开一种基于对抗迁移学习的异常混币交易追踪方法及系统，属于区块链技术领域。本发明深入探索了混币模式和非混币模式场景之间的模式相似性，通过将时间特征聚合，经过混合模拟丰富并平衡训练数据集，采用自创的对抗域适应方法利用两个不同特征提取器将源域和目标域映射到中间特征空间，计算召回混币交易与目标域特征相似度实现经过零样本追踪，形成了一套完善的异常混币交易追踪方案。
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公开(公告)号：CN118520387A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410513855.8
申请日：2024-04-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种链上数字内容失序信息识别方法及系统，属于区块链技术领域。所述方法包括：获取链上数字内容的图像特征、图像描述特征和文本特征，并将图像特征、图像描述特征和文本特征进行融合，得到融合特征；构建关于链上数字内容的图结构，并计算所述关于链上数字内容的图结构的图特征；基于所述图像特征、所述图像描述特征、所述文本特征、所述融合特征以及所述图特征进行集成学习，得到链上数字内容的识别结果。本发明可以保证新型链上数字内容的失序信息能够被准确地识别。
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公开(公告)号：CN118013940A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311537725.X
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/166 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/247 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种预训练掩码语言模型全流程自动纠偏方法、装置及介质，属于人工智能下的自然语言处理分支领域。本发明从公共知识库中获取每个主题的短语，基于预训练掩码语言模型MLM筛选出与每个主题的种子短语最相似的多个短语，构成主题短语集合；基于包含多个掩码标记的提示和MLM，计算多token粒度的刻板印象短语的概率分布，并根据概率分布差异计算针对每个输入提示的损失，并获取最大化损失的有偏见的提示；通过最小化针对每个输入提示的损失，对MLM进行微调；利用微调后的MLM对输入的自然语言进行自动纠偏。本发明通过自动化的方式来一定程度减轻大型预训练掩码语言模型的偏见问题，降低人工纠正偏见的数据成本。
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