广州大学学报(自然科学版)

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DeFi安全：攻击、检测与防御初探

罗瑞杰, 王炳森, 宋书玮, 姜人楷, 罗丰, 林煌坤, 张小松, 陈厅

广州大学学报(自然科学版). 2022, 21(2): 1-15.

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自区块链技术提出以来，以太坊作为区块链２０的代表，它的高速发展促进了去中心化金融ＤｅＦｉ的繁荣。但是在ＤｅＦｉ生态进一步发展的同时，也遭遇了许多的安全攻击，造成了大量的损失，因此ＤｅＦｉ安全是值得研究的热点问题。然而ＤｅＦｉ攻击的方式多变、原因繁杂，现有的攻击分类方法难以清楚地阐明攻击的原理和发生的原因。文章基于ＤｅＦｉ通用架构模型，提出了一种新的分类方法，将攻击归类到不同的ＤｅＦｉ层次，通过对各类攻击流程的详细研究，分析造成各个攻击的具体原因，以及对应的ＤｅＦｉ层次的安全风险和漏洞。文章进一步总结了现有的检测和防御方法，结合各个方法的优缺点和ＤｅＦｉ本身的特点对现有方法进行改进。对于有明显缺陷的检测防御方法，提出新的解决方案，并指出了未来ＤｅＦｉ发展下安全问题的研究方向。

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深度学习加速器系统关键攻防技术综述

李朋, 侯锐

广州大学学报(自然科学版). 2022, 21(2): 16-29.

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人工智能发展方兴未艾，作为前瞻性应用技术，人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力。深度学习（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）作为人工智能的重要组成部分，近年来发展迅速，在诸如目标检测、自动驾驶、智能语音及智能决策等领域应用广泛。作为人工智能最重要的研究领域，深度学习无论在学术界还是工业界，其安全性至关重要。以往研究人员更多关注深度学习模型本身的鲁棒性以及训练、推理过程中算法层面的安全问题，而对其硬件计算平台———深度学习加速器的安全性关注相对较少。尤其在后摩尔定律时代，伴随着大量面向模型算法而定制的异构计算系统和人工智能芯片的崛起，深度学习加速器的安全问题更加凸显。为此，文章对深度学习加速器系统的安全进行了总结和综述，介绍了深度学习加速器系统的关键攻击及防御技术，以帮助科研人员快速、全面认识深度学习硬件计算系统的安全问题，为构建深度学习的软硬件协同防御体系作出贡献。

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基于深度学习的行人重识别综述

黄业文, 许智聪, 单纯

广州大学学报(自然科学版). 2022, 21(2): 30-41.

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行人重识别是指从不同的摄像机采集的大量行人图像中检索特定的人员，是计算机视觉领域继人脸识别之后的一个重要的研究子课题。近年来，将深度学习应用在行人重识别方面已经取得了很大的成就。为了让读者更加了解国内外行人重识别研究进展，文章介绍了近几年国内外的相关文献并进行分析总结。首先，对行人重识别进行介绍；然后，对基于深度学习的行人重识别的基本方法归纳为有监督学习、弱监督学习和跨模态学习等３个方向，并讨论它们的现状，列举了常用的性能指标，以及常用的数据集和目前在这些数据集上最优的性能，并对行人重识别现存的问题进行阐述；最后，对未来研究热门方向进行了展望。

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视觉域泛化技术及研究进展

徐海, 谢洪涛, 张勇东

广州大学学报(自然科学版). 2022, 21(2): 42-59.

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近年来，机器学习理论和深度学习算法在计算机视觉领域发展迅速，并且在目标检测、语义分割、动作识别等任务场景中得到广泛应用。然而，实际部署中模型效果往往依赖于训练域和测试域服从独立同分布这一假设，受域偏移（Ｄｏｍａｉｎｓｈｉｆｔ）现象影响严重。域偏移（即目标域数据分布与训练域不一致）对模型的泛化性提出了巨大挑战，使得域泛化（Ｄｏｍａｉｎｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ）技术成为计算机视觉领域一个重要的研究方向。域泛化研究如何在单一或者多个源域上进行模型训练，使其能够在具有不同数据分布的未知目标域上保持良好的泛化性，为模型应用提供了重要的保障。文章对近年来计算机视觉领域中域泛化研究具有代表性的论文进行梳理和总结，概述视觉域泛化技术及其研究进展。首先对域泛化的任务定义、任务特点和研究思想进行详细阐述；其次，遵循域泛化研究思路，从增广数据空间、优化模型求解和减小域间差异３个大方向分类总结域泛化领域的最新研究成果；随后介绍了域泛化技术在计算机视觉任务中的应用以及已公开的大规模数据集；最后讨论了域泛化研究领域未来可能的研究方向。

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基于数据包特征的加密流量分类

杨彦召, 丁杰, 仇晶, 张光华

广州大学学报(自然科学版). 2022, 21(2): 60-66.

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随着加密技术在网络应用中的广泛应用，如何在不侵犯用户隐私的情况下对加密流量进行分类成为新的挑战。文章提出了一种基于数据包的加密流量分类方法，这种方法不仅安全，而且可以有效防止恶意攻击流量。在流量传输过程中，每个数据包的任务是不同的。有些数据包负责维护连接，有些负责数据交互。以往的研究忽略了数据包行为对流量分类的影响。基于数据包的方法旨在通过聚类算法来区分正常和恶意数据包对流量分类的影响，以识别加密的恶意流量。该方法使用公共流量数据集和实验室收集的流量数据集进行验证，并与其他２种方法进行比较，证明了基于数据包的加密流量分类方法的有效性。

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基于区块链的大宗商品供应链物流方案研究

孙裕俨, 牛伟纳, 廖旭涵, 黄世平, 黄步添, 张小松

广州大学学报(自然科学版). 2022, 21(2): 67-75.

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大宗商品供应链物流是大宗商品物流的系统化发展方向，区块链技术有着分布式信任、不可纂改、可追溯和去中心化等特性，为解决物流全过程中存在的信息孤岛、货权难确认、货物安全难保障和信任度较低等问题提供了有效帮助。文章综述了区块链技术与供应链物流结合的现有研究与应用实例，对大宗商品供应链物流体系现状和区块链原理进行了简要叙述，进而提出“区块链加云”的大宗商品供应链物流数据信息存储方案，设计链上元数据构建方法，构建基于联盟链的大宗商品供应链物流方案框架，详细阐述了框架中各层的功能与效用，在具体描述物流场景的基础上完成仿真实验，并对所得结果进行分析，最后展望未来区块链在供应链中的进一步应用，为同类型的研究提供相关思路。

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ＤＮＡ链置换反应网络在求解可满足问题中的应用

王夕远, 殷志祥, 唐震, 杨静, 崔建中, 徐如解

广州大学学报(自然科学版). 2022, 21(2): 76-85.

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ＤＮＡ链置换是一种非常重要的分子自组装方法，因其操作性强、实验条件简单而被广泛应用于ＤＮＡ计算中。可满足问题是非确定性多项式问题（ＮＰ问题）中的一个经典问题，文章利用ＤＮＡ链置换反应网络来求解可满足问题，利用ＶｉｓｕａｌＤＳＤ语言设计ＤＮＡ链。求解过程主要分为３个反应模块，即变量转换模块、求和模块和阈值比较模块。变量转换模块是将不同变量所代表的ＤＮＡ链通过链置换反应转换成同一条链；求和模块是将转换后的链浓度进行相加；在阈值比较模块中，由于浓度的检测会存在一定的误差，为此设计了２个链置换反应检测是否有荧光显示来判断可行解，若有荧光显示则为可行解，反之不是。通过ＶｉｓｕａｌＤＳＤ仿真软件得到了变量转换模块相对应的链置换反应网络图、变量仿真图以及阈值比较图。该方法可用来求解多个变量的可满足性问题。文章利用上述方法成功解决了一个５变量的可满足问题。

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带输入磁滞的非线性系统模糊事件触发控制

王晨,吴宇深,李咏华,杜泳萍,黄峥,王建晖

广州大学学报（自然科学版）. 2022, 21(2): 86-94.

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文章针对一类带输入磁滞的不确定非线性系统的控制问题进行了研究，提出一种自适应模糊事件触发控制方法。一方面，实际系统模型往往难于精确获取，建模过程中难免会有不确定部分，不确定部分的处理得当与否将直接影响控制的精度；另一方面，因为输入磁滞在实际物理系统中是不可避免的，系统需要大量的控制量来补偿磁滞以保证控制精度，所以磁滞会加重系统通信的负担。然而，系统的通信资源是有限的，研究如何减少通信资源的占用在理论和实践中都具有重要意义。针对上述问题，文章基于Ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ技术，利用模糊逻辑系统处理系统中的不确定部分，与此同时设计一种特殊相对阈值事件触发机制，实现了非周期的事件触发控制。该方法可以在线补偿磁滞，在保证系统控制精度的前提下，减少输入信号的更新频率，从而节约通信资源。从理论上证明闭环系统中的所有信号都是半全局一致最终有界的，且设计的事件触发机制可以避免Ｚｅｎｏ现象的出现。最后，仿真验证了所提方法的有效性。

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2022年, 第21卷, 第2期　刊出日期：2022-06-01

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