基于Fabric区块链的应用软件演化算法研究

来源 :北方工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhjkkcd
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
区块链(Block chain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链是一个对外界透明信息的封闭系统,任何外部逻辑都无法对上链数据进行操作,唯一可以为区块链添加数据的节点,或者接口,就是预言机(Oracles Machines)。预言机是通过共识机制产生出来的特殊节点,它负责上链请求的排序、上链过程的模拟,以及为智能合约输送数据。如,以太坊的Chain Link节点和超级账本中Orders节点。虽然区块链是去中心化的结构,但对预言机而言往往是中心化的、游离区块链之外的构件,它的可靠性和安全性都不受区块链系统的保护。如何保护预言机的安全、可靠和高效是一个区块链的技术瓶颈。针对上述挑战,本文研究区块链故障情况下预言机的动态演化配置和基于容错预言机的应用软件演化算法。研究中采用反射器技术,对预言机的动态变化进行实时监控,当故障发生后立即感知容错区块链体系结构的变化,对应用软件进行适配操作,并对交易完成接管,从而驱动应用软件系统的演化,保证应用系统的安全运行。基于开源的Fabric区块链平台配置容错预言机orderer环境,并在此基础上通过实验验证应用软件演化算法的有效性。最后介绍一款基于上述研究,设计实现的面向运动员体检信息系统区块链应用软件系统,从实际应用角度进一步验证提出算法的有效性。
其他文献
随着深度学习及人工智能的发展,唇语识别技术在计算机视觉及人机交互领域有着深厚的发展前景与应用需求。尤其是在利用自动唇部识别技术来改善听力障碍者和发音障碍者的社交互动方面,更是人工智能在医疗保健和康复中最有前途的应用之一。所谓唇语识别技术就是通过嘴唇视觉图像的动态变化来识别主要人物表达的内容。当前阶段,唇语识别技术主要停留在对算法以及计算机性能的研究上,很少将其真正的运用到实际生活场景中。因此,本研
地震勘探作为最有效的油气勘探方法之一,一般包括地震资料采集、地震资料处理、地震资料解释三个阶段。在实际采集工作中,存在由于地表起伏和低降速带的变化而造成的信号干扰,为此,首先需要对地震资料进行静校正。初至拾取是得到合理静校正结果的先决条件,它为静校正过程提供了进行后续计算所需的静校正量。现有初至拾取方法主要分为自动化和半自动化方法。一般而言,对于数据单一、噪声干扰小的资料,现有自动方法多数可以快速
人脸验证技术是近年来计算机视觉最为热门的研究方向,其被广泛应用于各种身份验证场景。目前对于人脸验证的研究已经发展到了较为成熟的阶段,现有算法在LFW人脸验证数据集上已经达到了99%的准确率。数据是深度学习算法的核心,取得这样优秀成绩的算法大部分都是基于上百万的人脸数据的前提下训练的。然而在实际应用中,并不是所有的场景都能够获取到大量的脸人图片训练样本的,例如人证比对和人脸亲属关系验证都是目前人脸验
尽管计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)给医生诊断带来了所见即所得的支持,但是其高剂量可能带来的健康危害一直受到研究者高度关注。为此,使用低剂量来进行断层成像成为首选的解决办法。然而,放射剂量的降低往往会导致大量噪声的引入,进而影响医生的诊断。因而,如何在降低辐射剂量的同时有效地提高图像质量成为当前CT重建技术研究的重要挑战。一般CT重建涉及到两个域:投影域(Sinogr
近年来,工业机器人在工业生产中的应用越来越多,因此对工业机器人相关人才的需求呈爆炸式增长,导致了工业机器人领域的高端技能型人才变得供不应求,人才培养面临严峻挑战。本文基于Unity3D虚拟现实引擎和Qt5开发平台,结合职业教育相关理念,开发出一款基于示教器的工业机器人运动控制仿真系统,从使用者角度出发,实现其操作示教器以控制虚拟环境中机器人实时运动的体验真实感。首先,对ABB工业机器人进行运动学轨
可见光图像符合人眼视觉特性,而红外图像能够体现场景温度信息,二者的成像谱段和原理不同,但都具有重要应用价值。传统建模的红外图像仿真方法精度较低且建模复杂,而可见光的图像资源丰富,因此本文研究一种从可见光图像直接转换至红外仿真图像的方法,具有高效率、低成本、高精度的特点。本文的主要工作如下:(1)提出一种两级轻量多尺度信息融合生成对抗网络,采用“由粗到细”的两级网络结构,能够实现可见光与红外图像的特
自动精确分割病理图像中的细胞核在癌症诊断中起着重要作用。针对病理图像中细胞核大小差异较大从而导致细胞核分割结果不准确的问题,本文提出了一种基于Mask R-CNN的大小自适应细胞核自动分割新方法。该方法分三步,首先对病理图像进行预分割,然后通过预分割的结果把该病理图像分到预先设定好的某一类,最后使用对应类的训练好的模型对病理图像再次分割,得到最终的细胞核分割结果。其中,对应类的模型是使用分类后的训
当前,物联网正在深刻改变人们生产生活、社会管理和公共服务,呈加速发展的态势,物联网所承载的用户数据也日益庞大。因此,如何保护物联网的网络信息安全一直以来是研究者们十分关注的问题。物联网节点设备因体积小、功耗小且常分布在无人值守的角落的特点,使得其成为攻击者控制网络的主要入口。对于物联网感知层设备来说,节点捕获攻击是其最容易受到的威胁之一,过去的几十年信息安全技术发展迅猛,越来越多防范节点捕获攻击的
随着信息技术的高速发展,5G技术已经步入了商业化的进程,信息过载问题愈发凸显。推荐系统的出现很大程度上缓解了信息过载问题,现做为一种基础技术应用于电影、电商、新闻和自媒体等行业。电影作为一种主流的休闲娱乐方式深受人们喜爱,影视行业的快速发展,已经积累了大量的影视资源,每部影片都各具特色,观众的偏好各不相同,如何找到符合自己偏好的电影成为一大难题。随着机器学习和深度学习在推荐系统领域的不断发展,推荐
物联网接入的采集设备快速发展,数据安全变得更加重要。位于数据来源原始位置的传感器节点,由于是数据源头而且节点的计算能力及电量存储有限,常常面临着各种攻击的危险。数据聚合作为一种可以有效改善存在问题的途径,可以在减少无线传感器网络传输能量开销的同时尽力保证网络的安全,是一种网络性能最优化的方法。本文主要研究内容如下:设计了一种多元数据协同加密聚合方法。首先通过对隐私保护数据聚合方案的分析,找到了已有