摘要：物联网应用(IOTA)作为一种经典的基于有向无环图而非链式结构的区块链系统,由于采用置信度共识方式导致交易确认依赖中心节点,并且难以及时发现交易冲突.为此,本文提出一种基于时间切片的设计方法,通过规定在每个时间片结束时由内部节点检查并同步当前交易子图,设计了一种high quality IOTA(HQIOTA)共识机制.在交易确认中,通过设计内部节点自适应调节控制替代了原有的外部规定阈值的转变.进而能及时发现并删除矛盾交易,解决了交易冲突不敏感的问题.本文基于概率分布模拟的网络环境进行实验,结果表明HQIOTA能比IOTA更快发现交易冲突并且更灵活地进行交易确认.

摘要：本文针对一类网络拓扑时变且耦合通道存在随机干扰的Kuramoto型振子网络的同步问题,设计了事件触发机制下的固定时间控制算法.针对耦合网络的拓扑在切换中保持连通的假设,给出了一种具有多层结构的事件触发分布式控制策略,并能够抵消随机干扰对同步性能带来的负面影响.利用随机Lyapunov稳定理论和固定时间稳定性理论给出了达到实际固定时间相位同步的控制参数条件和同步调节时间的上界.另外,证明了所使用的事件触发机制在引入双曲正切函数之后不会产生Zeno现象,并给出了触发间隔的下界.同时,在推论中给出了本文提出的控制方法也可以应对振子耦合拓扑图不连通情况的结论.最后,通过两组具有不同噪声强度的仿真实验验证了理论分析结果.

摘要：随着智能终端和社交网络越来越融入人们的日常生活,针对社交软件的用户行为识别在网络管理、网络环境监管和市场调研等方面发挥越来越重要的作用.社交软件普遍使用端到端加密协议进行加密数据传输,现有方法通常提取加密数据的统计特征进行行为识别.但这些方法识别的性能不稳定且需要的数据量多,这些缺点影响了方法的实用性.提出了一种面向加密流量的社交软件用户行为识别方法.首先,从加密流量中识别出稳定的控制流数据,并提取控制服务数据分组负载长度序列.然后设计了2种神经网络模型,用于自动从控制流负载长度序列中提取特征,细粒度地识别用户行为.最后,以WhatsApp为例进行了实验,2种神经网络模型对WhatsApp用户行为的识别精准率、召回率和F1-score均超过96%.与类似工作的实验比较证明了该方法识别性能的稳定性,此外,该方法能够通过很少的控制流数据分组达到较高的识别精准率,对实时行为识别的研究具有重要的现实意义.

摘要：视频流量逐渐在网络中占据主导地位,且视频平台大多对其进行加密传输。虽然加密传输视频可以有效保护用户隐私,但是也增加了监管有害视频传播的难度.现有的加密视频识别方法基于TCP(Transmission Control Protocol)传输协议头部信息和HTTP/1.1(Hypertext Transfer Protocol Version1.1)的传输模式,提取应用层音视频数据单元传输长度序列来实现视频识别.但是随着基于UDP(User Datagram Protocol)的QUIC(Quick UDP Internet Connections)协议及基于QUIC实现的HTTP/3(Hypertext Transfer Protocol Version 3)协议应用于视频传输,已有方法不再适用.HTTP/3协议缺少类似TCP的头部信息,且使用了多路复用机制,并对几乎所有数据进行了加密,此外,视频平台开始使用多片段合并分发技术,这给从网络流量中精准识别加密视频带来了巨大挑战。本文基于HTTP/3协议中的控制信息特征,提出了从HTTP/3加密视频流中提取数据传输特征并进行修正的方法,最大程度复原出应用层音视频长度特征.面向多片段合并分发导致的海量匹配问题,本文基于明文指纹库设计了键值数据库来实现视频的快速识别.实验结果表明,本文提出的基于HTTP/3传输特性的加密视频识别方法能够在包含36万个真实视频指纹的YouTube大规模指纹库中达到接近99%的准确率,100%的精确率以及99.32%的F1得分,对传输过程中加人了填充顿的Facebook平台,在包含28万个真实视频指纹的大规模指纹库中达到95%的准确率、100%的精确率以及96.45%的F1得分,在具有同样特性的Instagram平台中,最高可达到97.57%的F1得分,且本方法在所有指纹库中的平均视频识别时间均低于0.4秒.本文的方法首次解决了使用HTTP/3传输的加密视频在大规模指纹库场景中的识别问题,具有很强的实用性和通用性.

摘要：针对多智能体系统中的分布式凸优化问题,本文提出一种基于自适应事件触发机制的零梯度和优化算法.基于虚拟时钟设计了一种自适应事件触发条件,当每个智能体的虚拟时钟满足该条件时才触发条件,有效地降低了控制器的更新次数和系统的通信负担.通过构造李雅普诺夫函数,证明了在该算法下所有智能体的状态能渐近收敛到全局最优解.此外,所设计的事件触发条件使得最小事件触发间隔时间可设计,有效地排除Zeno行为.最后,通过仿真验证了该算法的有效性.

摘要：智能合约的发展处于初期阶段,底层编程语言和应用平台的不同使得智能合约的设计缺少规范,极易出现漏洞,造成损失。针对以太坊区块链平台上智能合约存在的安全漏洞问题,提出了一种基于模糊测试的智能合约正确性检测方法。该方法根据智能合约内容及规范生成模糊输入,并根据模糊输入在以太坊虚拟机内执行智能合约,监控合约在执行过程中的行为,生成多个日志文件,提取日志文件中的关键信息,对测试用例进行触发测试,从而得到智能合约所包含漏洞的情况,实现正确性检测。在实验过程中,该方法针对416个智能合约中的七类常见漏洞进行了漏洞检测,标记出了19个存在漏洞的智能合约。经过人工审计分析发现,在这19个被标记的不正确智能合约中,有18个智能合约确实存在安全漏洞。实验结果表明所提方法能够以较高的准确率识别智能合约中包含的漏洞,从而检测智能合约的正确性。

摘要：近年来,网络技术的发展日新月异,基础设备及其所提供的网络服务也日益复杂。传统的网络管理和监控手段面临严峻的挑战。国内外研究人员提出段路由(Segment Routing,SR)和带内网络遥测(In-band Network Telemetry,INT)等技术来进行实时性更高、更细粒度的网络测量。然而,在流量迅速增长的网络环境下,带内网络遥测技术在实际使用中仍然存在着灵活部署、动态部署、高效部署等诸多难题。首先,传统INT技术缺乏合适的载体,数据包的开销随遥测路径长度线性增加,从而导致遥测监控的性能瓶颈问题。针对传统带内网络遥测系统比特开销大、难以高效部署的问题,提出了基于SRv6(Segment Routing IPv6,SRv6)的带内网络遥测方法(SRv6_Based INT),通过研究减小INT和SR的开销,将两者无缝结合以实现轻量级的遥测。在本项工作中,通过设计INT的元数据,使其长度等于SRv6中的Segment字段,然后在每一跳中根据监控服务器下发的流表将SID修改成相应的INT元数据。该方法充分结合了两项技术的优点,并将开销控制在合理的范围,优于传统的带内网络遥测方法。

摘要：航空装备质量信息管理是航空装备制造业的关键环节,直接影响航空装备的安全性与稳定性。为了解决航空装备质量信息溯源的难题,本文基于区块链技术,设计了航空装备质量全生命周期溯源机制以及航空装备质量管理的联盟链网络结构,实现了航空装备质量信息的安全存储和信息共享。同时,采用信息技术数据溯源描述(Provenance vocabulary,ProVOC)模型构建了航空装备质量全生命周期信息链,记录了航空装备在设计、生产、运输、维修、使用以及报废各个阶段的质量信息。最后,设计基于区块链技术的航空装备质量溯源系统架构以及溯源操作流程。本研究为航空装备质量信息管理提供了一种新的解决方案,有助于提升航空装备质量管理水平,增强航空装备的性能和可靠性。

摘要：由于在网络测量中存在不可避免的数据损失,网络监测数据通常是不完备的甚至是稀疏的,这使得大象流的精确检测成为一个具有挑战性的问题.本文提出了一种基于数据补全的离线大象流检测方法.为实现对于大象流的精准检测,首先实现了一个基于矩阵分解的数据补全算法,将流量数据补全问题转化为一个低秩矩阵奇异值分解问题.其次,在此基础上进行高阶扩展,引申出张量补全模型,利用张量CP分解实现数据补全,将原问题转化为通过最小化张量秩来恢复缺失条目的张量补全问题.最后对上面使用的矩阵补全算法和张量补全算法进行了仿真实验,对比了各算法精准度,评估了超参数,并展示了张量补全算法的时间开销.实验结果证明该方法取得了较好的效果.

摘要：针对无向图下多智能体系统的优化问题,提出一种基于周期采样机制的分布式零梯度和优化算法,并设计一种新的动态事件触发策略。该策略中加入与历史时刻智能体状态相关的动态变量,有效降低了系统通信量;所提出的算法允许采样周期任意大,并考虑了通信延时的影响,利用Lyapunov稳定性理论推导出算法收敛的充分条件。数值仿真进一步验证了所提算法的有效性。