郑子彬:区块链性能监测与欺诈识别

发布时间:2018-07-19浏览次数:1019

2018年7月18日上午,由信息与安全工程学院计算机科学与技术系主办的“中南财经政法大学70周年学术校庆‘名家讲坛’系列学术讲座之区块链性能监测与欺诈识别”讲座在梅教402顺利举办,此次讲座由工程学院计算机科学与技术系副主任杨璠老师主持,主讲嘉宾是来自中山大学数据科学与计算机学院软件工程系的主任郑子彬教授,信息与安全工程学院孙夫雄副教授等约40名教师、本科生、研究生听取了讲座。

讲座伊始,郑子彬教授以百度、谷歌等搜索引擎网站上的区块链搜索热度指数以及Gartner在近两年的十大科技趋势预测中将区块链排名前十等为例指出区块链是全球热门的新兴技术,接着郑教授简单介绍了区块链的定义、原理和特点,他认为,区块链本质上解决的是信任问题;大数据解放了生产力,区块链改变了生产关系,它挑战和改变了人类的组织模式。

接下来郑教授对他所带领的inplus实验室及所做研究工作进行了介绍,该实验室承担了多项国家级及省部级科研项目,包括国家重点研发计划、国家973项目、青年973项目、国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目、广东省科技项目等。

实验室在区块链领域就以下两个方向进行了重点研究,第一是区块链性能检测,第二是智能庞氏骗局识别。

针对区块链性能监测,郑教授指出,目前区块链性能监测存在以下三大难点:缺乏性能指标,实时性要求,分阶段性能监测的要求,他提到,以太坊将gas作为性能指标量化资源耗费,但这些指标仍然比较粗糙,inplus实验室面向用户提出了可行的总体性能指标,面向开发者提出了分阶段性能指标,郑教授对这两项指标分别进行了详细的讲解。

针对区块链中存在的庞氏骗局,郑教授介绍道,inplus实验室通过对正常的智能合约下的账户特征和庞氏骗局下的账户特征进行了对比分析后,明确了两者之间存在的巨大差异,结合庞氏骗局代码编译及反解,对区块链中疑似庞氏骗局的智能合约进行判断,使判断精准度达到94%。

讲座最后,郑教授向我们介绍了inplus团队所做的其他研究工作,包括区块链的共识机制设计,账户结构设计,区块链平台技术改进、用户行为分析(钓鱼分析、比特币价格分析)等,在区块链应用方向上也有非常卓著的研究成果,如基于区块链的征信联盟平台,艺术品确权交易平台,农产品溯源平台和基于区块链和安全多方计算的投票平台等。

讲座结束后,杨璠、孙夫雄老师等带领区块链研究小组成员与郑教授展开了更加深入的探讨,其中包括超级账本的多通道与侧链挂钩、共识算法改进等问题,郑子彬教授耐心地为小组成员答疑解惑,使小组成员受益匪浅。此次讲座和探讨加深了听众们对区块链技术的理解,帮助区块链研究小组成员进一步拓宽了研究视野,为我们的研究打开了新的思路。