• 用于区块链数据分析的机器学习：进展与机遇

  摘要区块链技术迅速成为人们关注的焦点。与此同时，其公开可访问、异构性强、数据量庞大且具有时间序列特征的特性，让人联想到过去十年大数据领域所面临的复杂挑战。与以往任何数据源不同，区块链数据集涵盖了现实世界中多种实体（如人类用户、自主程序和智能合约）之间的多层交互。此外，区块链与加密货币的结合引入了前所未有的金融要素，例如去中心化金融、稳定币、非同质化代币以及中央银行数字货币等。这些独特特性为基于区块链数据的学习带来了机遇与挑战。一方面，我们探讨了利用机器学习进行区块链数据分析的最新解决方案、应用及未来发展方向，这些对于提升区块链技术至关重要，例如打击电子犯罪和预测发展趋势。另一方面，我们通过提供

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• Masquerade：一种简单且轻量级的区块链事务重排序缓解机制

  摘要区块链提供了强大的安全保障，但无法保护用户免受交易顺序被篡改的影响。矿工、机器人和验证者等参与者可以通过重新排序交易来获取巨额利润，这种现象被称为“最大可提取价值”（Maximal Extractable Value，简称MEV）。在本文中，我们提出了一种名为Masquerade的MEV感知协议设计，该设计通过实施严格的交易级排序规则来确保交易无论如何都能被成功提交（即使交易内容被泄露）。为了应对攻击者的恶意行为，我们引入了“代币”这一概念：用户可以自愿购买这些代币，并将其编号包含在交易中。如果用户选择在交易中使用代币，那么协议要求区块构建者必须严格按照代币编号对交易进行排序。通过大量仿真

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• 用于汽车卡车异常检测的无监督深度学习：综述

  摘要随着智能车辆中过程数据的不断积累，将这些数据应用于数据驱动的预测模型将变得越来越重要。在传感器数据中检测异常情况对于确保车辆的安全性、可靠性、效率以及自动识别异常行为至关重要。由于卡车存在不同的工作状态和设计变体，使用统计方法或专家知识进行手动分析变得不可能。更困难的是，在大多数情况下，这些数据没有标签，只有带有零星错误案例的正常行为数据可供使用。聚类、无监督学习、单类分类和异常检测方法显得很有前景。本文探讨了在从卡车收集的传感器数据中应用无监督深度学习技术的方法。我们回顾并分析了各种方法，讨论了它们的优点和局限性，并指出了现有的研究挑战。

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-08

• 电子商务交易中“心有灵犀”现象的信息对称性证明

  摘要分布式账本技术（DLT）因其能够实现安全且去中心化的系统而受到了广泛关注。然而，这一目标只有在消除信息不对称性，并确保网络中所有参与者都能平等且同时访问到一致、透明的数据时才能实现。在本文中，我们探讨了DLT在信息对称性方面所面临的各种挑战，包括相关的理论基础和技术实现中的实际障碍。我们研究了利用DLT通过“信息对称性证明”（PoIS）来促进电子商务场景中信息共享的潜力。研究发现，PoIS能够在交易各方之间显著提升信任度，尤其是在生产者与消费者之间的关系以及相关的投资者资产管理与合同义务方面。此外，我们还发现PoIS的有效性在很大程度上依赖于一个可靠的通知系统的存在。我们的研究通过在一个包

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• Dave：一种去中心化、安全且防欺诈的算法

  摘要在本文中，我们介绍了一种新的防欺诈算法，该算法在去中心化、安全性和实时性之间实现了出色的平衡。为了击败对手，诚实参与者需要调动的资源量与对手的最终损失成对数关系增长。因此，无需引入高额保证金来防止对手创建过多的“Sybils”（系统中可能的欺诈者）。这种设计确保了广泛的可用性，使参与者无需相互之间汇集资源即可参与该协议。此外，最终确定结果的最大延迟仅与对手的总支出成对数关系增长，而且用于计算延迟的对数因子是迄今为止最小的。总结如下：整个争议过程最多在2到5个挑战周期内完成；打破共识的唯一方法是持续审查诚实方的行为超过一个挑战周期；参与争议的成本也非常低。

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• DDoSBlocker：一种与协议无关的轻量级防御机制，用于应对SDN中的多层DDoS攻击

  摘要软件定义网络（SDN）通过集中控制来提升网络的灵活性、可编程性和资源管理能力。然而，这种集中化也使得网络容易受到分布式拒绝服务（DDoS）攻击的威胁。在DDoS攻击中，受损主机和恶意第三方应用程序会向控制器发送大量伪造请求，导致网络中断和潜在故障。现有文献缺乏能够有效应对基于受损主机和应用程序层的DDoS攻击的综合性解决方案。此外，目前还没有能够在源头直接拦截恶意流量的缓解机制。为了解决这一问题，我们提出了DDoSBlocker，这是一种与协议无关的轻量级DDoS防御机制，可用于防御SDN中的多层DDoS攻击。该机制由三个核心模块组成：第一个模块利用基于时间的映射技术和机器学习技术识别发起

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• 视频胜过千张图片：探索长视频制作的最新趋势

  摘要一张图片可能胜过千言万语，但一个由数百或数千帧图像组成的视频能够讲述更为复杂的故事。尽管在多模态大语言模型（MLLMs）方面取得了显著进展，生成较长视频仍然是一个巨大的挑战。截至本文撰写时，OpenAI的Sora [1]——当前最先进的系统——仍然只能生成长度不超过一分钟的视频。这一限制源于长视频生成的复杂性，这需要不仅仅是生成式AI技术来近似密度函数。诸如规划、叙事构建以及时空连续性等关键要素都带来了重大挑战。将生成式AI与分而治之的方法相结合，可以提高生成较长视频的可扩展性，并提供更大的控制能力。在这篇综述中，我们探讨了当前长视频生成的技术现状，涵盖了GANs和扩散模型等基础技术、视频

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-08

• 在知识图谱上基于复杂逻辑查询的答案生成中的表示学习：一项综述

  摘要回答复杂的逻辑查询是知识图谱推理中的一个基本任务。查询表示学习模型将查询和实体映射到低维空间中的嵌入向量中，这些向量通常被称为查询嵌入（Query Embeddings，简称QE）。这种方法解决了在不完整的大型知识图谱上处理复杂逻辑查询时所面临的挑战，并需要对其进行全面的调查。本文根据查询语法、表示学习方法、优化方法、数据集、评估指标和模型性能，对现有的查询嵌入方法进行了系统的综述。我们为现有的查询嵌入方法提出了一种分类体系，并探讨了这些方法在内部以及不同方法之间在查询表示学习方面存在的问题。最后，本文总结了该领域面临的挑战以及未来的研究方向。

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-08

• 汽车领域中隐私保护计算的调研

  摘要随着车辆变得越来越互联互通和自主化，它们会收集和管理各种个人数据，这在数据共享和处理过程中带来了保护隐私的重大挑战。本文综述了安全多方计算（MPC）和同态加密（HE）在汽车领域中的应用，这些技术有助于解决隐私保护问题。首先，我们通过调研现有研究，确定了这些技术在汽车应用中的隐私敏感场景，例如基于位置的服务、移动基础设施、交通管理等。接着，我们详细分析了近期利用MPC和HE来解决这些场景问题的研究。我们的研究强调了这些隐私保护技术在汽车领域的适用性，同时也指出了当前研究领域中的挑战和不足。本文旨在为这一新兴领域提供清晰全面的概述，并鼓励进一步的研究。

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-08

• 利用基于属性的密码系统实现具有撤销功能和可追溯性的交易级区块链重写

  摘要在本文中，我们研究了如何高效且安全地重写已经写入区块链的交易。虽然可变交易仅占所有区块链交易的一小部分，但它们对于满足隐私法规（如《通用数据保护条例》（GDPR）的要求是必要的。现有的重写方法存在一些缺陷，例如无法保证用户匿名性、效率低下，以及缺乏针对有权修改交易的实体的撤销机制。为了解决这一挑战，我们提出了一个名为ReTRACe的区块链重写框架。该框架结合了一个可撤销的变色龙哈希方案、一个基于快速属性的可撤销加密方案以及一个动态群签名方案。本文内容如下：(i) 我们详细讨论了ReTRACe及其组成组件；(ii) 对这些组件的安全性进行了分析；(iii) 通过实验结果证明了ReTRACe的

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• 无纸化办公：基于区块链的文档管理系统设计的系统文献综述

  摘要数字化促使组织越来越依赖数字文档而非纸质文档。数字文档具有前所未有的可扩展性，并为完全数字化的流程奠定了基础。尽管数字文档具有诸多优势，但与纸质文档相比也存在一些缺点。其中两个主要缺点是所有权转移和文档完整性问题。区块链技术可以解决这些难题。首先，区块链的不可篡改性使得数字文档能够免受篡改；其次，共识算法解决了数字资产所有权转移中的“双重支付”问题。基于区块链的文档管理系统的技术可行性已在不同领域得到了原型验证。然而，这些研究仅局限于各自的领域，未能将其成果反馈给区块链社区。因此，关于基于区块链的文档管理系统的设计和架构的见解分散在不同的领域中，导致广大区块链社区难以获取最佳实践，从而阻碍

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• GenShare：一个基于区块链的基因组数据共享平台

  摘要由于下一代测序技术和组学技术的指数级发展，每天都会产生数百GB的数据。通过将组学数据与其他类型的数据（如电子健康记录数据）相结合，泛组学研究正积极尝试发现新的、潜在有用的生物标志物。为了有效分析高通量产生的组学数据，建立强大且可靠的平台至关重要，这些平台需要在有效管理隐私、所有权问题以及数据负责任共享的同时，优先考虑伦理因素。GenShare模型应运而生，旨在提供一个满足这些需求的平台。GenShare是一个混合平台，它利用了区块链技术。Paillier的同态加密方案与Intel Software Guard Extension（SGX）相结合，使得基因组数据的共享、计数查询的执行以及基因

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• 基于DAG的DLT中知识构建的解构

  摘要随着分布式账本技术（DLTs）的成熟，线性结构区块链设计所固有的性能和可扩展性缺陷也得到了更深入的理解。为了解决这些问题，人们提出了基于有向无环图（DAGs）的协议。基于DAG的协议在构建和表示交易及其之间关系的方式上与传统DLTs有所不同。传统DLTs中的区块及其之间的链接具有直接且统一的语义含义，而基于DAG的协议中节点和边的语义则更为复杂且多样化。在这项研究中，我们识别出了基于DAG的DLTs中近十几个知识构建维度，这些维度此前尚未被研究过。知识构建在基于DAG的DLTs中非常重要，因为它对DAG的大小、新交易添加的速度以及交易的最终确定性等方面有着显著影响。我们从这一角度分析了40

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• AI对齐：当代综述

  摘要人工智能对齐（AI Alignment）旨在使AI系统的行为符合人类的意图和价值观。随着AI系统能力的提升，不匹配（misalignment）带来的风险也在增加。为了提供关于对齐领域的全面且最新的概述，我们在本调查中深入探讨了对齐的核心概念、方法论和实践。首先，我们确定了AI对齐的四个关键目标：鲁棒性（Robustness）、可解释性（Interpretability）、可控性（Controllability）和伦理性（Ethicality，简称RICE）。基于这四个原则，我们梳理了当前的对齐研究现状，并将其分为两个关键组成部分：前向对齐（forward alignment）和后向对齐（b

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-08

• 数字隐私面临威胁：挑战与应对措施

  摘要我们针对数据驱动系统中的隐私攻击及其对策进行了全面分析。我们将攻击分为三类：匿名数据（关联攻击和结构攻击）、统计聚合数据（重构攻击和差分攻击）以及隐私保护模型（提取攻击、重构攻击、成员推断攻击和逆向攻击）。对于每一类攻击，我们分析了其攻击方法、对手的能力以及潜在的漏洞机制。此外，我们还评估了各种对策的有效性，包括扰动技术、随机化方法、查询审计以及模型级防御措施，并探讨了它们在隐私保护与数据利用之间的权衡。我们的分析表明，尽管差分隐私在理论上有很强的保障，但在实际应用中仍面临诸多挑战，并且容易受到新型攻击的威胁。我们指出了关键的研究方向，并为研究人员和从业者提供了一个结构化的框架，以帮助他们

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-08

• 使用RGB相机进行远程呼吸测量：综述与基准测试

  摘要在过去的几十年中，通过RGB相机远程测量呼吸行为受到了广泛关注。与可能引起不适且需要专业设备的传统接触式方法不同，非接触式的生理测量技术提供了一种无创的方式来监测生命体征。在这篇综述论文中，我们全面回顾了与从RGB相机中估计呼吸信息相关的文献和技术。我们将这些方法分为三类：利用呼吸引起的身体运动的方法、从通过远程光电容积描记法获得的血容量脉搏信号中提取呼吸信息的方法，以及基于深度学习直接提取呼吸信号的方法。为了评估这些方法，我们使用了公开可用的数据集进行了比较分析。通过这一过程，我们发现了该领域的新趋势，并指出了各种方法的优点和不足。我们的贡献包括对相关文献的详细回顾、在多个数据集上对代表

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-08

• Web3平台数据管理效率分析：一项仿真研究

  摘要随着Web3技术的快速发展，数据管理效率已成为一个关键挑战，这是因为区块链技术具有去中心化的特性，需要大量的计算和存储资源。现有研究表明，区块链中的去中心化共识机制（如工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）会导致显著的数据冗余、存储限制和延迟问题，从而使数据管理变得复杂。此外，区块链数据存储对安全性和不可篡改性的要求进一步加剧了这些挑战，尤其是在系统规模扩大时，维持高效数据管理会面临独特的难题。我们利用蒙特卡洛模拟方法，在改变网络延迟、节点分布、数据块大小、共识机制效率以及存储冗余水平等关键变量的情况下，分析了模型的行为。研究结果表明，共识机制的效率对整体数据管理性能的影响最为显著，其次

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• 电子港元试点项目前后消费者对中央银行数字货币（rCBDC）的认知及采纳意愿

  摘要本研究调查了公众对零售央行数字货币（rCBDC）的看法，并确定了影响其采用的因素。该研究是与香港一家知名银行合作进行的，参与者实际体验了电子港元（e-HKD）支付系统的原型。在参与e-HKD试点之前和之后，通过调查收集了参与者对rCBDC的看法。最初，参与者对rCBDC的态度总体上是积极的，尽管没有单一因素被确定为影响他们采纳决策的决定性因素。然而，试点体验在统计上显著改变了他们的看法，尤其是在安全性、支付便利性和推广功能方面，从而影响了他们采用rCBDC的意愿。本研究强调了了解消费者看法的重要性，并指出这些看法会随着监管信息宣传、原型体验和初步模型的影响而发生变化。因此，研究建议在解读该

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• 区块链共识机制在网络共享中的分析与性能评估

  摘要随着对移动数据服务需求的不断增长，寻找高效且经济可行的网络共享方式变得至关重要。区块链技术为解决网络共享中的挑战（如互操作性、信任和责任归属问题）提供了有前景的解决方案。本文对基于区块链的网络共享场景进行了全面的分类和整理，重点分析了它们的优势与局限性。文中识别出了七种网络共享模式，涵盖了从集中式网络共享到完全去中心化的频谱共享的各种形式。通过深入评估，分析了几种选定的区块链共识算法（分别是以太坊上的工作量证明（PoW）机制、以太坊上的权威证明（PoA）机制、Tendermint中的实用拜占庭容错（PBFT）机制以及Cosmos中的权益证明（PoS）机制）在相应场景下的适用性。此外，本文还

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

• 在以太坊区块链上实现用于电子健康记录安全存储的隐私保护标识符

  摘要在医疗环境中，患者和医疗机构往往对彼此的医疗记录安全性缺乏信任。尤其是在患者数据管理方面，医院因安全措施不足而臭名昭著，并长期成为网络攻击的目标。使用区块链技术存储医疗记录存在一些缺点，包括过度依赖中央化的云服务器进行关键数据存储、隐私问题，以及攻击者可能通过患者的区块链活动推断出其个人信息。一个让患者对其医疗记录拥有自主权并能够控制谁可以查看这些记录的系统是一个很有前景的解决方案。本文提出了一个用于索引和保护用户医疗记录的框架，重点介绍了在以太坊区块链环境下实现这一目标的方案。该框架采用生物特征认证和患者的个人身份信息（PII）来保障数据安全。患者可以授权或撤销对特定医疗机构的访问权限，

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-08

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