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基于区块链的IPFS框架
抽象的智能城市在过去几年中一直是讨论的话题，并且在整合技术，区块链和云计算等技术方面取得了长足的进步，以改善公民的生活。在这些技术中，最值得注意的是区块链，它是对比特币等数字货币中虚拟资产的不断发展的责任。要充分利用智能城市中区块链的潜力，对其特征，基本要求和研究挑战的全面理解至关重要。因此，本文旨在概述适合智能城市背景的区块链的特征，并确定其采用的重要前提。它提出了一个新框架，该框架利用IPF进行智能城市安全性以及使用区块链设计智能城市的多个案例研究。通过模拟和测试实施了拟议的体系结构，证明了如何有效地利用区块链在灾难管理中。此外，该研究基于薪酬管理的有效性以及对感知到交易成本变化的比较。这项工作还讨论了各种智能城市应用程序的智能合同算法，同时指出了信任和接受在实施区块链解决方案中的作用。该研究旨在挑战领域，例如数据安全性以及在存储中发现可能的解决方案，从而指导基于区块链的使用，为整体，安全和可持续的智能城市解决方案提供指导框架。
使用区块链和 IPFS 实现农产品供应链可追溯性
摘要 — 许多区块链计划大量使用星际文件系统 (IPFS) 来链下存储用户数据。集中管理、数据模糊、数据不可靠以及易于创建信息孤岛都是传统可追溯系统的问题。本研究开发了一种使用区块链技术的监控系统，用于记录和查询非易腐农产品供应网络中的产品信息，以解决上述问题。通过利用区块链技术的分布式、防篡改和可追溯性，可追溯数据的透明度和可信度得到了显着提高。为了减轻区块链的压力并实现高效的信息查询，建立了一个存储结构，其中公共和私人数据都使用加密技术存储在区块链和星际文件系统 (IPFS) 中。由于区块链技术能够追踪食品的来源，因此它有助于发展可靠的食品供应链并建立农民与客户之间的融洽关系。由于它为数据的保存提供了安全的位置，因此它可以为实施数据驱动的农业技术铺平道路。除了提高数据安全性之外，在 IPFS 中记录农场数据并在智能合约中存储加密文件 IPFS 哈希值还解决了区块链存储爆炸的问题。当与智能合约结合使用时，它可以响应区块链中存储的数据的变化，实现各方之间的即时流出。本文还提供了实施模拟和性能分析。研究结果证实，我们的系统提高了敏感信息的安全性，保护了供应链数据，并满足了实际应用的需求。此外，它还提高了吞吐效率，同时降低了延迟。
doi：10.2478/cait-2024-0013在区块链中确保分散存储：混合加密框架
摘要：由区块链进步推动的分散存储的演变彻底改变了数据管理。本文着重于行星际文件系统（IPFS）中的内容安全，这是一个领先的分散存储网络，缺乏固有的内容加密。为了解决这种脆弱性，我们提出了一种新型的混合加密算法，将AES 128位加密与椭圆曲线密码（ECC）密钥生成合并。该算法包括ECC密钥对，随机IV生成和使用ECC公共密钥的内容/AES密钥加密。针对标准AES 256位方法的基准测试表明，加密速度的加速度显着20％，解密效率提高了16％，从而确定了提高IPFS内容安全性的实用性。这项研究有助于确保分散存储，并提供性能驱动的解决方案。有希望的结果突出了所提出的方法的可行性，促进了理解并减轻IPF和类似系统中的安全问题。
建设与运营计划 - Revolution 风电场
表 4.3.1-6 OnSS、互连 ROW、ICF 和 TNEC ROW 建设和退役期间的 IPF 和对沿海和陆地栖息地的潜在影响水平......................................................................................................................... 336
RBHAP-HLB框架具有高数据隐私的安全EHR
对于数据安全和完整性，利用区块链的电子健康记录（EHRS）的共享正在成为至关重要的愿景。但是，在现行研究中使用的区块链和存储会出现安全性和可伸缩性问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于二次插值的新型布朗运动双椭圆曲线加密术（QI-BM-DECC）的中心EHR，该EHR在超ledger区块链（HLB）中使用跨层间文件系统（IPFS）固定。主要是在医院网站上注册患者和医生；然后，为患者生成键和QR码。之后，患者登录凭据详细信息，QR码和登录目的。成功登录后，患者进行了在线咨询预订；然后，进行咨询以医生安排的时间为基础。之后，患者使用QI-BM-DECC的IPF将EHR安全地上传到HLB上。同时，使用选定属性创建了一个以属性为中心的hashed访问策略。之后，使用平均公共键 - 数字签名算法（MP-DSA）方法，签署了哈希访问策略。当医生请求EHR访问请求时，会验证签名并将访问请求发送给患者。现在，医生在被患者接受后从IPF下载EHR。体验结果表现出所提出的技术对其他机制的主导地位。
2023; 14（1）：152-162。 doi：10.7150/jca.77788研究论文发现HCD3514是针对C797S突变的有效EGFR抑制剂，并在体外和viv
目的：评估有效性的差异并确定与驱动基因阳性肺癌脑转移酶的靶向前和放射治疗优先治疗的结果预测因子。Materials and Methods: This retrospective study analyzed patients with driver gene-positive lung cancer brain metastases who received first-targeted and first-radiotherapy regimens, respectively, with SIB-WBRT (whole brain tissue 40 Gy/20 fractions, tumor tissue boosted to 56-60 Gy/20 fractions) and local irradiation (prescription dose range of 20-60 Gy/2-25分数最常见于2015年9月至2021年12月至2021年在北京联合医学院医院提供的30 Gy/5分数，床位为28-100.8 Gy）。主要终点是颅内前进生存期（IPF）。次要终点包括总生存期（OS），颅内新病变和肿瘤控制。Kaplan-Meier方法用于描绘和估计IPF，OS，颅内新病变和肿瘤控制。进行了COX回归分析，以评估相关因素和结果之间的关联。结果：完全完全招募了靶向前和放射治疗优先治疗的88例患者。在两组之间的IPF比较中没有发现差异（HR = 1.180，95％CI：0.622-2.237，p = 0.613）。在两组之间的OS比较中没有发现差异（HR = 1.208，95％CI：0.679-2.150，p = 0.520）。在两组之间颅内新病变的比较中没有发现差异（HR = 1.184，95％CI：0.569-2.463，p = 0.652）。两组之间的局部控制时间有所不同，放疗优先的方案是优越的（HR = 2.397，95％CI：1.453-3.954，p <0.001）。Patient age (HR=1.054, 95%CI: 1.026- 1.082, P <0.001), radiotherapy modality (HR=0.128, 95%CI: 0.041-0.401, P <0.001), metastasis volume (HR=1.426, 95%CI: 1.209-1.682, P <0.001), number of metastases(HR=14.960, 95%CI: 1.990-112.444, P =0.009), extracranial disease status (HR=0.387, 95%CI: 0.170-0.880, P =0.023) and therapy sequence (HR=13.800, 95%CI: 4.455-42.751, P <0.001) were associated with local 控制。结论：在患有脑转移的患者中，没有发现针对性优先的治疗方案相对于放射疗法优先方案，可以改善患者的IPF。与靶向优先方案相比，放疗优先的脑转移方案表现出优越的局部控制。 患者的年龄，放射疗法方式，转移体积，转移次数，颅外疾病状态和治疗序列可能与转移的局部控制有关。放疗优先的脑转移方案表现出优越的局部控制。患者的年龄，放射疗法方式，转移体积，转移次数，颅外疾病状态和治疗序列可能与转移的局部控制有关。
基于区块链和基于IFPS的安全系统，用于管理E ...
Khandaker Mohammad Mohi Uddin* Department of Computer Science and Engineering (CSE), Dhaka International University (DIU), Dhaka-1205, Bangladesh E-mail: jilanicsejnu@gmail.com ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-5401-0437 *Corresponding Author Sadia Mahamuda Department of Computer Science and Engineering (CSE), Dhaka International University (DIU), Dhaka-1205, Bangladesh E-mail: anika21.nextin@gmail.com ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-9795-7567 Sikder Sajib Al Shahriar Department of Computer Science and Engineering (CSE), Dhaka International University （diu），达卡 - 1205，孟加拉国电子邮件：sajib.rw99@gmail.com orcid id：https：//orcid.org/0000-0000-0000-7386-6927 MD ASHRAF ASHRAF ASHRAF ASHRAF UDDIN UDDIN UDDIN计算机科学和工程学系（CSE），Jagannath University，Jagannath University，Bangladecal e-bangladecl e-aild e-aild e。 ashraf@cse.jnu.ac.bd orcid ID：https：//orcid.org/0000-0002-4316-4975收到：2022年9月23日；修订：2022年10月22日；接受：2022年12月12日；发表：2023年2月8日摘要：最近，全球发生了各种形式的犯罪。任何国家的法律和命令部门正式以电子形式记录犯罪，或者是在犯罪的报告由受害者报告或代表受害者报告的犯罪时。准备提交任何可感知的犯罪犯罪的文件，包括嫁妆，绑架，谋杀，强奸，盗窃等，称为第一信息报告（FIR）。如今，在线FIR也称为电子福尔，在全球范围内已被使用。每天都会提交许多电子申请，并在第三方信托基金会借助于集中式数据库中。为了解决此问题，我们采用了星际文件系统（IPFS）协议将数据存储在区块链中。因此，包括内部人士和局外人不诚实人员在内的恶意实体以及第三方当局可能会篡改质疑FIR报告的透明度和完整性。为了解决此暴露，在本文中，我们提出了一个基于区块链的FIR系统，以存储各种与犯罪相关的记录，以确保FIR记录的安全性，忠诚度和隐私性。在此拟议的系统中，指的是在点对点网络上的分散和分布式分类帐的区块链技术不断更新共享的分类帐，并严格维护所有网络节点之间的同步。尽管区块链技术可以保证对数据进行防篡改，但由于所有网络节点之间的LEDGER复制，它无法存储大量数据。IPFS是一个分布式文件共享系统，可以利用存储和共享大型文件。基于区块链的FIR系统已在以太坊环境上使用区块链和IPFS技术进行了测试。索引术语：电子限制，区块链，分散，星际文件系统（IPFS），以太坊。
Privshieldros：扩展机器人操作系统集成了以太坊和行星际文件系统，用于增强传感器数据隐私
摘要：随着机器人技术在安全监控，医疗保健，图像分析和其他高私人领域中的应用，机器人操作系统（ROS）中的视觉传感器数据面临着增强安全存储和传输的挑战。最近，有人提出，利用区块链的分布优势来提高ROS中数据的安全性。仍然，它具有诸如高潜伏期和大量资源消耗之类的局限性。为了解决这些问题，本文介绍了Privshieldros，这是一个由行星际文件系统（IPFS），区块链和Hybridabenc开发的扩展机器人操作系统，以增强ROS中视觉传感器数据的机密性和安全性。系统利用IPF的分散性质来增强数据可用性和鲁棒性，同时结合杂交式访问控制。此外，它通过使用区块链技术持续存储数据分配机制的安全性和机密性来确保数据分配机制的安全性和机密性。最后，通过三个实验验证了该系统的有效性。与最新的区块链扩展的ROS相比，PrivShieldros显示了关键指标的改进。本文已部分提交给IROS 2024。
DeepC2：基于 AI 的 OSN 隐蔽命令与控制
年份 名称 平台 2009 upd4t3 Twitter、Tumblr 2014 Garybot Twitter 2015 Hammertoss Twitter、GitHub 2015 MiniDuke Twitter 2017 ROKRAT Twitter、Yandex 2017 PlugX Pastebin 2018 Comnie GitHub、Blogspot 2018 HeroRat Telegram 2019 DarkHydrus Google Drive 2019 Glupteba Bitcoin 2019 Pony Bitcoin 2019 IPStorm IPFS 2020 Turla Gmail
通过安全的IoT块链框架优化可持续农业的肥料分配
摘要 - 精确耕作对于优化资源使用和提高农作物产量以获得可持续农业至关重要。但是，诸如数据不安全感，肥料成本以及对土壤健康的考虑不足的挑战构成了实现这些目标的阻碍。为了克服这些问题，拟议的工作提出了一种新的方法，可以通过开发将物联网和区块链与温室链连接的框架来优化肥料分配的新方法。该系统由安装在温室内的物联网传感器组成，以测量土壤pH值和养分值。使用KECCAK-256，IPFS（行星间文件系统）哈希（IPFS）（行星间文件系统）将此收集的传感器数据牢固地压缩并存储。metAmask转移数据链注册和身份验证的数据。然后使用z得分归一化，标签编码和一式式编码来预处理数据，以获得精确的分析。基于深度学习的卷积神经网络（DL-CNN）用于对土壤条件进行分类并确定适当的肥料要求。通过分散的应用程序（D-App）在仪表板中查看DL-CNN模型的结果，我们开发了为消费者，现场分析师和农业组织提供实时信息。现场分析师使用信息来建立一个精确施肥的控制中心。所提出的方法达到了98.86％的分类精度，从而提高了土壤健康并为有效管理肥料提供了解决方案。