43、智能合约安全:数据保护与攻击防范

智能合约安全:数据保护与攻击防范

1. 智能合约安全基础

1.1 避免数据暴露

在开发智能合约时,数据暴露是一个需要重点考虑的安全问题。区块链上存储的任何数据都会公开,若存储了个人身份信息(PII)或商业机密,用户和组织将面临多种风险。而且,多数国家都有数据保护和隐私法规,应用程序需从法律角度满足这些要求。

一旦将数据发送到智能合约,该数据将永久存储在区块链上。即便从合约存储中删除数据,它仍会保留在交易历史里,无法真正从区块链中删除。若应用程序需要使用个人身份信息或商业机密,可考虑将数据存储在传统数据库中,仅在合约里存储数据的哈希值。这样既能识别数据是否被更改或篡改,又能避免用户面临风险。

需注意,除了姓名和地址,存储IP地址等技术信息也可能给用户带来风险。

1.2 关注智能合约安全指南

近年来,发布了许多最佳实践和安全指南。截至2024年春季,《智能合约安全现场指南》是行业推荐的指南。该指南作者Dominik Muhs是一名智能合约审计师,他曾参与官方《智能合约安全最佳实践》指南的编写,但该指南已不再维护,如今行业更青睐《智能合约安全现场指南》。

建议定期查看该指南,以了解新的漏洞和攻击方式。可在https://scsfg.io/ 找到该指南,它包含面向开发者和黑客的信息。开发者指南侧重于如何准备审计、确保依赖项安全以及监控合约事件以防范可能的攻击;黑客指南则聚焦于不同的攻击手段。

2. 智能合约攻击示例

2.1 向合约走私以太币

以太币可在合约没有接收函数或可支付回退函数的情况下被强制转入合约。以下是几种可能的情况:

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值