44、隐私保护外卖配送服务方案与智能合约漏洞检测

隐私保护外卖配送服务方案与智能合约漏洞检测

隐私保护外卖配送服务方案

在日常生活中，外卖订单信息的隐私披露是一个常见的问题。为了解决这个问题，提出了一种新的解决方案。

系统流程

用户提交数据时，其位置坐标信息并非真实位置，且位置信息会先经过边缘服务器或位置服务器处理后再发送到服务平台。服务平台在生成订单时，用户所选产品信息是加密的，平台无法解密。服务平台为订单选择配送人员后，用户直接将收货地址发送给配送人员，服务平台不可见。配送人员根据系统生成的取货码从商家处取货并配送。

安全分析

• 隐私分析
  • 服务平台 ：用户提交数据时，位置坐标信息不真实且经过处理。订单中的商品加密，验证向量无实际意义，配送距离是抽象数据，攻击者难以确定用户实际位置。平台可能只有加密的用户电话号码。
  • 商家 ：新方案将商家服务和配送服务分离，商家仅知道用户订购的产品信息，不知道用户收货地址。
  • 配送人员 ：通过取货码取货和送货，货物上无透露商品内容的标识。
• 曼哈顿距离
  假设两个顶点(A(x_1, y_1))和(B(x_2, y_2))，曼哈顿距离(dis(A, B) = |x_1 - x_2| + |y_1 - y_2|)。去除绝对值后可转化为以下形式：
  (\begin{cases}
  x_1 - x_2 + y_1 - y_2 = t_1 \
  x_1 - x_2 - y_1 + y_2 = t_2 \
  -x_1 + x_2 + y_1 - y_2 = t_3 \
  -x_1 + x_2 - y_1 + y_2 = t_4
  \end{cases})
  可表示为矩阵形式(\begin{pmatrix}
  1 & -1 & 1 & -1 \
  0 & 0 & -2 & 2 \
  0 & 0 & 0 & 0 \
  0 & 0 & 0 & 0
  \end{pmatrix}
  \begin{pmatrix}
  x_1 \
  x_2 \
  y_1 \
  y_2
  \end{pmatrix}=
  \begin{pmatrix}
  t_1 \
  t_2 - t_1 \
  t_2 + t_3 \
  t_1 + t_4
  \end{pmatrix})
  设(C = \begin{pmatrix}
  1 & -1 & 1 & -1 \
  0 & 0 & -2 & 2 \
  0 & 0 & 0 & 0 \
  0 & 0 & 0 & 0
  \end{pmatrix})，(D = \begin{pmatrix}
  x_1 \
  x_2 \
  y_1 \
  y_2
  \end{pmatrix})，矩阵(C)的秩(r(C) = 2 < 4)，边缘服务器无密钥无法获取具体数据，服务平台有密钥也无法计算坐标信息。

性能评估

• 计算成本
  |阶段| BGN | Paillier |
  | ---- | ---- | ---- |
  |用户初始化| – | – |
  |生成订单| 6EXP + 1AES + 1RSA | 6EXP + 1AES + 1RSA |
  |选择配送| 1AES | 1AES |
  |商家初始化| 6EXP | 4EXP |
  |生成订单| 1AES | 1AES |
  |选择配送| – | – |
  |配送人员初始化| 6EXP | – |
  |生成订单| – | 4EXP |
  |选择配送| 1AES | 1AES |
  |边缘服务器初始化| – | – |
  |生成订单| 2EXP + 2MUL + 2RSA | 2EXP + 2MUL + 2RSA |
  |选择配送| (6n + 5)MUL | (6n + 5)MUL |
  |服务平台初始化| – | – |
  |生成订单| 2EXP + 2RSA | 2EXP + 2RSA |
  |选择配送| nEXP | nEXP |

• 通信开销
  |阶段| BGN | Paillier |
  | ---- | ---- | ---- |
  |用户初始化| – | – |
  |生成订单| 6M + D | 6M + D |
  |选择配送| D | D |
  |商家初始化| 6M | 4N |
  |生成订单| D | D |
  |选择配送| – | – |
  |配送人员初始化| 6M | – |
  |生成订单| – | – |
  |选择配送| D | 4N + D |
  |边缘服务器初始化| – | – |
  |生成订单| M + D | 2N + D |
  |选择配送| nM | nN |
  |服务平台初始化| – | – |
  |生成订单| D | D |
  |选择配送| D | D |

• 实验评估
  实验设备为联想电脑和魅族 16th 安卓手机。使用 JPBC 库进行双线性配对操作。实验结果表明，随着凸多边形边数增加，加法计算时间增加，但该方案增长速率小于其他程序。随着配送人员数量增加，服务平台选择配送人员的时间增加，BGN 方案的时间开销远大于 Paillier 方案。

基于随机森林的智能合约漏洞检测方法 CDRF

随着智能合约的广泛应用，其漏洞可能导致巨大损失，因此有效且省时地检测合约中的潜在漏洞至关重要。

智能合约背景

1994 年，Nick Szabo 提出智能合约概念。2008 年，区块链技术为智能合约提供了安全环境。2013 年，以太坊正式引入智能合约。智能合约具有确定性、实时性、可验证性和去中心化等特点，可广泛应用于多个场景。但智能合约易受攻击，传统检测方法复杂且耗时。

CDRF 方法

• 特征提取 ：总结四种包含关键漏洞指令的操作码片段，通过 word2vec 和 PCA 处理得到一维二进制特征。
• 模型构建 ：使用五种机器学习算法，即随机森林（RF）、轻梯度提升机（LightGBM）、极端梯度提升（XGBoost）、自适应提升（AdaBoost）和支持向量机（SVM）构建模型。

实验结果

使用以太坊上的 53651 个真实智能合约进行评估。以 CDRF 为训练模型时，F1 分数最高预测值为 98.03%，其余均高于 93%；AUC 最高预测值为 99.56%，其余均高于 94%。每个智能合约的平均检测时间为 3 秒，表明该方法有效且省时。

综上所述，隐私保护外卖配送服务方案有效保护了用户隐私，而 CDRF 方法为智能合约漏洞检测提供了高效的解决方案。但外卖方案的非交互式密钥交换协议无法抵御中间人攻击，用户计算和通信成本较高；未来可进一步研究降低用户计算成本和寻找更安全的隐私保护方法。

隐私保护外卖配送服务方案与智能合约漏洞检测

隐私保护外卖配送服务方案的深入分析

为了更直观地理解隐私保护外卖配送服务方案的流程，我们可以用 mermaid 流程图来展示：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([用户提交数据]):::startend --> B{数据处理}:::decision
    B -->|位置信息处理| C(边缘服务器/位置服务器):::process
    C --> D(服务平台):::process
    B -->|订单信息加密| E(服务平台):::process
    E --> F{生成订单}:::decision
    F -->|选择配送人员| G(服务平台):::process
    G --> H(用户发送收货地址给配送人员):::process
    H --> I(配送人员取货配送):::process

从这个流程图可以清晰地看到，整个外卖配送服务方案在数据处理和订单生成过程中，通过多个步骤来保护用户的隐私。用户的位置信息和订单信息都经过了加密和处理，使得服务平台无法直接获取用户的真实信息。

在安全分析方面，我们可以进一步探讨曼哈顿距离在隐私保护中的作用。曼哈顿距离的计算方式使得边缘服务器和服务平台在没有密钥的情况下无法获取具体的坐标信息，从而保护了用户和配送人员的位置隐私。具体来说，矩阵运算的秩小于维度，这就导致无法唯一确定坐标值，增加了信息的安全性。

在性能评估中，计算成本和通信开销是衡量方案可行性的重要指标。从表格中可以看出，不同的阶段和不同的加密算法（BGN 和 Paillier）在计算成本和通信开销上存在差异。例如，在商家初始化阶段，BGN 需要 6EXP，而 Paillier 只需要 4EXP，这表明 Paillier 在某些方面可能具有更好的性能。

智能合约漏洞检测方法 CDRF 的详细操作

对于 CDRF 方法，我们可以详细介绍其具体的操作步骤：
1. 数据收集 ：从以太坊官方网站收集 53651 个真实的智能合约，这些合约将作为训练和评估的数据集。
2. 特征提取 ：
- 总结操作码片段 ：找出四种包含关键漏洞指令的操作码片段。这些片段是智能合约中可能存在漏洞的关键部分。
- 特征处理 ：使用 word2vec 和 PCA 对操作码片段进行处理，将其转换为一维二进制特征。这个过程可以提取出智能合约的语义特征，便于后续的模型训练。
3. 模型构建 ：
- 选择算法 ：使用随机森林（RF）、轻梯度提升机（LightGBM）、极端梯度提升（XGBoost）、自适应提升（AdaBoost）和支持向量机（SVM）这五种机器学习算法。
- 训练模型 ：将处理好的特征数据输入到这些算法中进行训练，得到不同的模型。
4. 模型评估 ：使用收集到的 53651 个智能合约对训练好的模型进行评估，计算 F1 分数和 AUC 值，评估模型的性能。

为了更清晰地展示 CDRF 方法的操作步骤，我们可以用表格来总结：
|步骤|操作内容|
| ---- | ---- |
|数据收集|从以太坊官方网站收集 53651 个智能合约|
|特征提取|总结四种操作码片段，使用 word2vec 和 PCA 处理得到一维二进制特征|
|模型构建|使用五种机器学习算法训练模型|
|模型评估|使用收集的合约评估模型，计算 F1 分数和 AUC 值|

总结与展望

隐私保护外卖配送服务方案通过分离用户收货地址和产品信息，以及使用非交互式密钥交换协议，有效地保护了用户的隐私。但该方案也存在一些不足之处，如非交互式密钥交换协议无法抵御中间人攻击，用户计算和通信成本较高。未来可以研究如何降低用户的计算成本，以及寻找更安全的隐私保护方法。

CDRF 方法为智能合约漏洞检测提供了一种高效的解决方案。通过机器学习算法学习漏洞代码的模式，能够自动检测智能合约中的潜在漏洞。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和较短的检测时间。但在实际应用中，还可以进一步优化模型，提高其对不同类型漏洞的检测能力。

总体而言，这两个方案都在各自的领域中具有重要的意义，为隐私保护和智能合约安全提供了有价值的思路和方法。随着技术的不断发展，相信这些方案会不断完善，为用户提供更安全、便捷的服务。