交通部纪检监察案件动态管理与分析系统的设计与实现

在交通部纪检组的直接领导下,结合交通部纪检监察工作的实际.研究开发了交通部纪栓监察案件动态管理和分析系统(简称JJMS).基本上实现了用现代信息技术管理交通部的信访工作和部机关纪检监察案件.     

基于改进PageRank算法的跨链公证人机制评价模型

跨链技术是区块链领域研究和关注的热点,公证人机制是一种典型的跨链技术手段。针对公证人机制中存在节点信用监督不足的问题,构建基于改进PageRank算法的公证人节点信用评价模型。收集多种公证人节点相关信息,利用改进的PageRank算法对公证人节点进行信用计算,得到高可信的公证人节点,从而保证区块链系统安全稳定。将用户评价和节点本身信息进行综合分析和相互验证,使得公证人机制更加安全可信。实验结果表明,该评价模型在跨链公证人机制中具有良好的应用和评估效果。     

面向私募股权的区块链服务系统设计

为了保护私募股权项目信息的隐私性,且达到追踪交易的目的,结合区块链技术构建管理平台.区块链技术底层使用的加密算法可以为股权项目信息提供隐私保护,智能合约可以提供交易自动化功能.区块链技术在应用过程中产生并发性不高的问题,结合微服务思想,基于以太坊设计区块链服务平台,对区块链相关服务进行功能拆分.将底层的区块链服务平台通过容器化技术构建,并考虑容器状态参数为反馈指标,设计适合该场景的区块链负载均衡算法,实现高可用高并发的效果.     

针对区块链应用的查询优化模型

区块链应用有去中心化、可追溯、不可篡改等优点,但现有的区块链系统难以满足在大数据量下数据的查询、访问需求。针对以上问题,结合ETL流程与区块链自身特点,提出一种区块链应用查询优化流程模型ETLVQ（Extract-Transform-Load-Validation-Query）。模型分为三个阶段：在第一阶段将区块链应用中异构数据源的数据进行抽取、转换并加载到查询优化数据仓库中;在验证阶段对加载后数据进行一致性校验;在查询阶段对外提供查询访问服务。该模型在保证区块链数据安全性的前提下,显著提升了区块链应用的查询访问效率与并发能力。     

基于区块链的数据治理协同方法

针对当前数据治理过程中面临的数据标准不统一、数据质量良莠不齐以及数据安全隐私凸显等问题,提出一种基于区块链的数据治理协同方法,将区块链多方协作、安全可信等特性应用到数据标准的构建、数据安全的保障和数据共享过程的控制。本方法首先根据数据治理要求和区块链特征,提炼形成基于区块链的数据治理协同模型,通过构建多方协作的数据标准流程、数据标准构建和更新机制、安全可靠的数据共享和访问控制等,实现区块链数据治理协同方法,从而提升数据标准化工作的效率和安全性。实验及分析结果表明,该方法比传统的数据标准构建方法在标准用语申请时间效率上有明显的提升,特别是在大数据环境下,基于区块链智能合约的方法对时间效率提升更为明显,基于区块链的分布式存储等特性为系统的安全、用户行为追溯和审计提供了有力依据和保障。该方案对于数据治理工作具有良好的应用示范效果,为行业的元数据管理、数据标准的共享和应用提供了借鉴思路。     

求解TSP问题的遗传算法新方法研究

遗传算法是一种基于自然选择与遗传变异等生物进化机制的全局优化搜索算法。由于它在搜索空间中同时考虑许多点．这样就减少了收敛于局部极小的可能，也增加了处理的并行性。因此可以利用遗传算法研究典型的组合优化实例-TSP问题的求解问题。本文借助于遗传算法，采用新的交叉算子，给出了旅行销售员问题较优解的求解方法。     

面向跨链系统的用户身份标识认证模型

随着区块链技术发展以及广泛应用,链与链之间交互成为关注焦点,跨链身份认证与管理是实现区块链可信交互的基础。针对当前跨链身份认证与管理中存在的安全性与性能不足问题,提出一种基于ECC-ZKP的面向跨链系统的用户身份标识认证模型。通过研究跨链身份标识模型,引入椭圆曲线加密算法和零知识证明,实现跨链身份标识注册、更新以及认证,为用户的跨链访问、通信提供可信身份认证服务。分析与测试结果表明,该方案具有较高的安全性,且在处理效率、资源利用率方面表现较好。     

基于ECC的区块链数据共享系统设计

区块链技术通过在对等网络环境下构建不可伪造、不可篡改和可追溯的链式数据结构的模式,解决了传统数据共享所存在的数据泄露、数据篡改和数据难溯源等问题。然而现存的区块链数据共享方案还存在成本高、效率低和安全性差等问题,对此提出了一个基于椭圆曲线加密算法ECC的区块链数据共享方案并进行了系统设计。该方案依靠ECC算法来保证数据传输过程的安全性,改善现有方案所存在的问题。利用Solidity 编程语言编写对应的智能合约,基于以太坊平台对数据共享系统进行了仿真和测试,验证了方案的正确性和安全性。     

云计算环境下海量分布式数据处理协同机制的研究

云计算环境下的数据管理和存储呈现出异构、分布式和动态等特点,为数据处理系统的设计和开发带来一定挑战,数据处理过程的协同是解决上述问题的有效手段。在协同计算模型分析的基础上,提出一种数据处理的协同机制,重点研究分布式数据的协同管理和任务的协同调度。实际的案例分析表明,该机制和方法可以大大提高并行数据处理的能力,为云计算环境下的数据处理平台的研发提供了一种可行的思路和方法。