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公开(公告)号：CN117423110A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311411922.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 电子科技大学 , 成都金控征信有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的文本识别方法、装置及存储介质，涉及文本识别技术领域，主旨在于提供一种基于脉冲神经网络的文本识别方法及装置解决现有技术注意力漂移的问题，包括：获取文本图像；对所述文本图像进行预处理得到脉冲序列；构建基于注意力机制的脉冲神经网络；将所述脉冲序列输入到所述脉冲神经网络中，产生对应的脉冲输出，得到文本识别结果。本发明将SNN应用于文本识别领域，充分利用了SNN天然的时空特征处理能力，降低了文本识别方法硬件部署的成本和能耗。
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公开(公告)号：CN116865989A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310505380.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本发明属于区块链威胁检测领域，提供了一种结构属性双感知区块链钓鱼欺诈检测方法及装置，主旨在于能够快速精准地检测区块链中潜在的钓鱼诈骗者。主要方案包括根据交易信息构建区块链交易模式网络图，提取其多阶邻居节点信息，以形成以该节点为中心的子图，作为结构属性双感知区块链钓鱼欺诈检测模型的输入。然后区块链交易模式子图结构提取器中，采用基于图坍缩的层次池化机制，通过与图神经网络的结合，聚合不同层次池化图的节点级表示，以生成子图的结构感知节点表示；最终使用基于多头自注意力的结构属性双感知transformer层，通过生成的结构感知节点表示，并结合训练阶段与原始子图信息，学习有效特征权重，完成区块链钓鱼欺诈检测。
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公开(公告)号：CN117395259A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311239200.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的PBFT改进方法及系统，涉及区块链的共识机制领域，所述方法包括：将节点划分为共识组和候选组，运行PBFT共识系统；每一轮共识采集共识组节点的共识前状态信息、共识过程中的交互信息、共识结果和共识时间信息，构建共识数据集；构建深度学习模型，使用共识数据集进行训练；使用训练后的模型选择共识组中贡献度靠前的节点继续留在共识组中，其余节点从候选组中随机选择节点进行替换，构建新的共识组，继续完成共识任务；每隔一段固定时间构建新的共识数据集，对模型进行再训练更新。本发明公开的方法充分利用深度学习动态选择共识节点，提高了共识的效率，保证了共识的公平性。
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公开(公告)号：CN116340952A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310264651.0
申请日：2023-03-17
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明涉及智能合约安全领域，公开了一种基于操作码程序依赖图的智能合约漏洞检测方法，目的在于从字节码层面获取有效的智能合约漏洞相关语义信息，提高智能合约漏洞自动化检测的准确性。所述方法包括：收集智能合约字节码数据集，对可能触发漏洞的操作码进行标记；模拟执行智能合约操作码序列，构建智能合约操作码控制流图和数据依赖图；构建智能合约操作码程序依赖图；以可能触发漏洞的操作码作为关键节点，提取漏洞相关程序依赖图切片，结合标记信息构建切片数据集；对程序依赖图切片进行编码；训练基于图神经网络的智能合约漏洞检测模型提取切片特征实现智能合约漏洞检测。
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公开(公告)号：CN116561761A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310505412.X
申请日：2023-05-06
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明一种基于智能合约字节码的漏洞检测方法及系统，属于智能合约安全领域，解决现有技术中模型构建的过程与漏洞类型相关，从而造成模型的通用性差的问题。本发明收集任意智能合约字节码构建智能合约操作码数据流图，再基于操作码数据流图构建预训练数据集；基于预训练数据集构建并训练、用于判断数据流图中两个基本块是否相邻的预训练模型；收集未标注的智能合约字节码构建操作码控制流图，再基于操作码控制流图构建智能合约漏洞数据集；基于训练好的预训练模型的参数和智能合约漏洞数据集构建并训练智能合约漏洞检测模型；使用训练好的智能合约漏洞检测模型对待测智能合约的控制流图进行漏洞检测。本发明用于智能合约的漏洞检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340951A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310260966.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: G06F21/57 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及智能合约安全领域，公开了一种基于自监督学习的智能合约漏洞检测方法，目的在于从字节码层面获取有效的智能合约漏洞相关结构化表征，通过自监督学习方法学习与漏洞相关的关键特征，提高智能合约漏洞检测的鲁棒性。所述方法包括：收集智能合约字节码；构建智能合约操作码程序依赖图；提取漏洞相关程序依赖图切片，构建自监督学习数据集和漏洞检测模型训练数据集；使用自监督学习数据集训练自监督学习模型，提取程序依赖图切片特征；使用漏洞检测模型数据集训练智能合约漏洞检测模型；使用训练好的自监督学习模型提取待测智能合约漏洞相关特征，输入到训练好的智能合约漏洞检测模型中进行漏洞检测。
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公开(公告)号：CN116611843A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310505393.0
申请日：2023-05-06
Applicant: 电子科技大学 , 成都交子区块链产业创新中心有限公司 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多边交易网络的以太坊钓鱼账户识别方法，属于区块链威胁检测领域，包括交易数据收集阶段：在收集以太坊原始交易数据时，将交易数据收集阶段收集到的原始交易数据进行转化并构建图，以生成原始交易网络。然后通过映射策略融合交易金额代表的权重属性、交易时间代表的时间属性以及交易流向代表的方向属性，得到多边交易网络；将交易网络生成阶段所生成的多边交易网络作为输入，训练基于图神经网络的钓鱼账户识别模型，最终得到检测结果。本发明的多边交易网络生成策略兼顾了交易方向、交易金额、交易时间戳属性，有利于提取目标地址的潜在交易模式，合理转化了原始交易网络的特征，用于后续的特征提取和检测任务。
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公开(公告)号：CN119004533A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411140851.6
申请日：2024-08-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息安全领域，提出了一种创新的基于区块链的拜占庭容忍去中心化隐私保护联邦学习系统。旨在解决传统联邦学习中的安全性和隐私泄露问题。为应对单点故障和隐私泄露威胁，通过引入了改进的多客户端函数加密机制。基于构建的函数加密技术和余弦相似度计算方法的客户端模型质量检测方法，用来区分诚实客户端和恶意客户端。不仅能有效抵御拜占庭攻击，还能确保在联邦学习过程中各客户端的模型质量达到要求。最后，在保证数据隐私的前提下，通过公平的激励评估机制，包括声誉评估、贡献评估和奖励评估。这些措施旨在激励更多诚实、高质量的数据客户积极参与到联邦学习中来，从而提升整体学习效果和模型的普适性。
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公开(公告)号：CN111563278B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010385792.4
申请日：2020-05-09
Abstract: 行提供了有效保障。本发明提供一种改进的股权授权证明共识方法，包括：选举步骤、记账与验证步骤、信用分数更新步骤、收益分配步骤。在出块奖励中划分分配收益，提高了股东节点的投票积极性，避免了出块奖励仅有出块节点独享的缺陷；将节点投票时间跨度与节点收益分配的比例因子呈反比，有利于促进节点在投票开启后快速投票；通过对见证人节点作恶时的信用分数施加减分处罚，以提高见证人节点持续作恶时的信用成本，促使见证人节点正确行使权力；选举步骤中选出备用见证人节点，在记账与验证步骤中当系统中的某见证人节点发生故障或产生作恶行为时，系统有权
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公开(公告)号：CN110473068A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910753719.5
申请日：2019-08-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向现货市场的社区居民端对端电能交易方法，从社区居民电能现货交易市场中的时前交易与实时交易两阶段着手，社区居民通过时前交易确定计划交易关系，再根据计划交易关系进行实时端对端电能交易，在具体的交易过程中又通过促进居民提供辅助服务，来提高了新能源的就地消纳，这样保障了社区居民的经济效益，还提高了社区居民用电的稳定性以及可靠性。
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