26、比特币中隐藏交易金额和余额

比特币中隐藏交易金额和余额

1. 引言

比特币自2008年诞生以来,成为了历史上应用最广泛的数字货币。如今,它已融入众多商业领域,还拥有多个交易市场,如MtGox和Bitstamp。比特币基于工作量证明(PoW)机制,用户通过计算生成数字币。支付时,用户对交易进行数字签名,并借助分布式时间戳服务防止双重花费。该服务运行在比特币点对点(P2P)网络上,确保所有交易及其执行顺序对所有用户公开。这使得比特币交易形成数字签名链,方便公众追踪单个比特币的支出情况。

虽然比特币使用了化名,但由于所有交易公开,引发了诸多隐私问题。有不少方案致力于分析和增强比特币的用户隐私。ZeroCoin是首个增强比特币隐私的方案,它利用零知识证明协议和密码学累加器,将每个比特币转换为ZeroCoin(ZC),使攻击者难以追踪ZC对应的比特币,有效防止了硬币支出的公开追踪。

然而,ZeroCoin也存在不足。它虽增强了硬币的不可追踪性,但无法隐藏每笔交易的金额。由于每个ZC对应一个比特币,大额交易需多笔ZC交易,这不仅增加了网络传播和区块包含的开销,还容易导致交易金额被恢复。此外,当用户将ZC换回比特币时,ZeroCoin无法隐藏比特币地址的余额。行为聚类算法可利用交易金额、时间等用户消费模式获取大量用户信息,而ZeroCoin无法阻止此类分析。

为解决这些问题,我们提出了EZC,它是ZeroCoin的增强版本。EZC同样利用累加器和零知识证明协议构建多值ZC,这些硬币既可以像普通比特币一样使用,也可以直接在网络中消费,无需换回比特币。这确保了交易金额只有发送者和接收者知晓,同时防止了选择不换回比特币的地址余额泄露。经初步评估,EZC在当前比特币使用模式下,通信开销低于ZeroCoin。

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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