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期刊信息/Journal information
计算机科学
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朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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    用于联盟链的非拜占庭容错共识算法

    王日宏周航徐泉清张立锋...
    317-323页
    查看更多>>摘要：随着区块链技术的发展,区块链出现了多种分类,兼顾公有链多中心特点和私有链高性能优势的联盟链成为了我国区块链的发展重心.结合联盟链中存在节点信任的特性,非拜占庭容错共识算法能为联盟链提供更好的性能支持.文中选取Raft共识算法作为研究对象,针对Raft共识算法中Leader节点选举和日志复制过程中的诸多问题,提出了一种可应用于联盟链的非拜占庭容错共识算法——KRaft(Kademlia-Raft)共识算法,该共识算法结合区块链网络层的双层Kademlia路由协议改进了Raft共识算法中的Leader节点选举和日志复制过程.首先,针对Raft共识算法Leader节点选举中存在的多Candidate节点分票和Follower节点增多引发的投票效率问题,KRaft共识算法利用双层Kademlia协议建立的K桶实现了Candidate节点集合内的稳定选举;其次,针对Raft共识算法日志复制过程中Leader节点单节点日志复制过程效率低和节点负载不均的问题,提出了均衡Leader节点负载的多Candidate节点并行日志复制方案,在提升数据吞吐量的同时提升了算法的可拓展性.本地多节点仿真实验的结果表明,KRaft共识算法相较于Raft共识算法,数据吞吐量提升了34.5％,Leader节点选举速度提升了55.6％.

    区块链共识算法Raft共识算法联盟链Kademlia路由协议

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    基于数字承诺的区块链交易金额保密验证方法

    张小艳李秦伟付福杰
    324-329页
    查看更多>>摘要：传统区块链交易中,隐私保护都是在匿名机制下加密用户的敏感信息,引入公正的第三方对交易明文信息进行验证,然而一旦第三方受到攻击,用户的交易信息便会被泄露,且在理性状态下不存在真正公正的第三方.为了能够更好地解决区块链交易中存在的隐私问题,针对交易者非匿名状态下的交易金额保密验证问题,采用PVC数字承诺协议,将交易金额隐藏在承诺中,并构造公开可验证的零知识证明方案,使验证者能在不获取交易敏感信息的情况下对交易的合法性进行保密验证.同时,利用椭圆曲线同态加密特性加密金额,进而解决交易者密文账本的更新问题.对所提出的隐私保护方案的正确性进行验证和分析,结果表明,与已有方案相比,所提方案具有计算复杂度相对较低、安全性强、高效等优点.

    区块链PVC数字承诺保密验证公开可验证椭圆曲线同态加密

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    基于红黑树的共享电子病历数据完整性验证方案

    周艺华贾玉欣贾立圆方嘉博...
    330-336页
    查看更多>>摘要：为了解决共享电子病历的隐私性及数据完整性问题,在平行区块链架构的基础上,文中提出了一种基于红黑树的共享电子病历数据完整性验证方案.首先,医患完整性验证信息以不同的属性基加密的方式分别存储在患者链和医生链上,而医患数据具体信息存储在云服务提供商CSP的链下服务器上;其次,构造基于红黑树的数据完整性验证方案及动态数据更新方案.安全性分析表明,所提方案不但具有公开可验证性,能有效抵抗云服务器的伪造攻击,而且能保障用户及患者信息的隐私性,具有较高的完整性验证效率及数据更新效率.

    红黑树区块链完整性验证共享电子病历

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    基于核密度估计的轻量级物联网异常流量检测方法

    张叶李志华王长杰
    337-344页
    查看更多>>摘要：为了有效应对僵尸网络对家庭和个人物联网的安全威胁,尤其针对家用环境中用于异常检测的资源不足的客观问题,提出了一种基于核密度估计的轻量级物联网异常流量检测(Kernel Density Estimation-based Lightweight IoT Anomaly Traffic Detection,KDE-LIATD)方法.首先,KDE-LIATD方法使用高斯核密度估计方法估计了训练集中正常样本每一维特征的特征值概率密度函数以及对应的概率密度;然后,提出了基于核密度估计的特征选择算法(Kernel Density Estimation-based Feature Selection Algorithm,KDE-FS),获得了对异常检测贡献突出的特征,从而在提升异常检测准确率的同时降低了特征维度;最后,通过三次样条插值方法计算测试样本的异常评估值并进行异常检测,这一策略极大地减少了使用核密度估计方法计算测试样本异常评估值时所需要的计算开销与存储开销.仿真实验结果表明,提出的KDE-LIATD方法在面向异构的物联网设备的异常流量检测方面具有比较强的鲁棒性和兼容性,能够有效地对家庭和个人物联网僵尸网络的异常流量进行检测.

    物联网核密度估计异常检测僵尸网络特征选择

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    基于降噪自编码器和三支决策的入侵检测方法

    张师鹏李永忠
    345-351页
    查看更多>>摘要：入侵检测在计算机网络安全防御中起着至关重要的作用,是网络安全的关键技术之一.随着网络环境越来越复杂,网络入侵行为也逐渐表现出了多样化及智能化的特点,且越来越难以被检测到.基于上述原因,人们对已有入侵检测方法的可行性与可持续性表示担忧,具体来说就是已有的入侵检测算法很难完美地抽象出入侵行为所包含的特征,且已有的入侵检测方法在未知攻击上大都表现不佳.针对这些问题,文中提出了基于降噪自编码器和三支决策的入侵检测算法DAE-3 WD.该方法通过降噪自编码器对高维数据进行特征提取,利用多次的特征提取来构造多粒度的特征空间,然后基于三支决策理论对属于入侵或正常的行为做出立即决策,而对于疑似入侵或者疑似正常的行为则根据不同粒度的特征进行进一步的分析.深度学习具有优越的分层特征学习能力,且三支决策可以规避因信息不足而盲目分类造成的风险,该方法利用这些特性可以达到提升入侵检测表现的目的.在NSL-KDD数据集上进行了实验,实验结果证明,所提算法能提取到有意义的特征并能有效提升入侵检测算法的表现.

    入侵检测自编码器三支决策特征提取网络安全

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    大力推进数据治理技术与系统的学术研究

    邢春晓
    封2,前插1页
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