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OmniLytics+: 一个安全、高效、经济实惠的用于机器学习的区块链数据市场，通过离链处理实现
OmniLytics + 是第一个建立在区块链和智能合约技术上的去中心化数据市场，通过采用零知识（ZK）rollup 范式，秘密共享由加密全局模型计算得到的加密本地梯度，与一组不可信的离链服务器合作生成梯度有效性的 ZK 证明，以在保护隐私
PDF3 months ago
ML2SC: 将机器学习模型部署为区块链上的智能合约
通过将 PyTorch 模型转换为 Solidity 智能合约版本，我们介绍了机器学习与智能合约（ML2SC），该工具使用固定点数数学库近似浮点数计算，实现了在区块链上部署和运行机器学习模型，并评估了与该实现相关的气体成本以及分类的准确性。
PDF3 months ago
教机器编程：用 LLMs 进行智能合约翻译
通过将两个不同的大型语言模型融合到一个统一的框架中，我们的研究展示了 SolMover 的先驱性方法，它能够理解编码原则并将此理解应用于将智能合约从 Solidity 转化为资源有限的 Move 语言。通过实证实验，我们的研究结果表明 So
PDF4 months ago
用于保护联合学习管理系统的智能政策控制
本文提出了一个基于智能合约的政策控制方法来保障联邦学习管理系统的安全，该方法的目的是管理机器学习模型的访问和验证其完整性，保证参与联邦学习的各方在训练和评估过程中遵循相同的规则。实验证明，该方法是可行的且有效的。
PDFa year ago
基于区块链的智能工业管理系统安全访问控制
本研究提出一种基于区块链和智能合约的基于角色的访问控制方法以实现智能制造系统中数据访问的安全控制和保护。
PDFa year ago
将图神经网络与专家知识相结合，用于智能合约漏洞检测
使用图神经网络和专家知识探索智能合约漏洞检测，通过将源代码的控制和数据流语义转换为合同图，然后结合深度神经网络和专家模式检测三种漏洞（再入、时间戳依赖和无限循环漏洞），在以太坊和 VNT Chain 平台上取得了显着的精度提高。
PDF3 years ago
B-Ride：构建于公共区块链上的带隐私保护、信任和公平支付的车辆共乘服务
本文提出了基于公共 Blockchain 的去中心化骑行共享服务 B-Ride，使用智能合约和零知识证明来解决 DDoS、Sybil 攻击等问题，并通过基于声誉的信任模型，实现公正计费和评价骑行者。在实验中，B-Ride 被成功地实现在 E
PDF5 years ago