Trustworthy Decentralized Autonomous Machines: A New Paradigm in Automation Economy
Technische Universität Berlin(柏林工业大学);Dobprotocol;Cybernetica AS;University of Tartu(塔尔图大学)
本文提出去中心化自主机器(DAMs)作为自动化经济的新范式,通过整合AI、区块链和物联网技术,实现无信任的资产管理和经济机会民主化。
2025-04-22 cs.CR cs.MA
Quantifying the Blockchain Trilemma: A Comparative Analysis of Algorand, Ethereum 2.0, and Beyond
本研究比较Algorand与以太坊2.0在去中心化、安全性和可扩展性上的表现,提出评估区块链特性的通用方法,为应对三难困境提供实证参考。
2024-07-19 cs.CE cs.CR econ.GN
Quantum-Resilient Decentralized AI Economies: Proof-of-Useful-Work and Post-Quantum Security
University of Alabama(阿拉巴马大学)
提出一种三层架构的去中心化AI经济,用机器学习推理和训练替代哈希计算作为工作量证明,并分析其量子安全性。
2026-06-25 cs.CR
Should my Blockchain Learn to Drive? A Study of Hyperledger Fabric
本文研究Hyperledger Fabric的自动驾驶式自我重配置,识别可自主调优的参数与组件,并实现三个局部自治系统,实验显示吞吐量提升11%、延迟降低30%。
2024-06-10 cs.CR cs.DC
Ride-Hailing for Autonomous Vehicles: Hyperledger Fabric-Based Secure and Decentralize Blockchain Platform
网约车和共乘应用程序作为传统出行方式的便捷替代品最近越来越受欢迎。目前对自动驾驶汽车的研究正在迅速加速,并将很快成为乘车平台架构的关键组成部分。由于传统网约车架构的集中性,实现自动驾驶汽车网约车平台是一项艰巨的挑战。在传统的叫车环境中,驾驶员操作自己的个人车辆,因此集中式叫车平台的成功需要一个自动驾驶车队。网约车平台的去中心化将消除通往自动驾驶汽车网约车平台的障碍,允许自动驾驶汽车的车主在不使用时将其车辆添加到社区驱动的车队中。区块链技术由于其不变性和容错性而成为这种去中心化架构的一个有吸引力的选择。本文提出了一个框架,用于开发一个分散的乘车叫车架构,是可验证的安全。该框架在Hyperledger Fabric区块链平台上实现。通过应用已知的安全模型,利用静态分析工具,并在沉重的网络负载下执行性能分析来完成对实现的评估。
2022-07-07 cs.CR cs.DB cs.DC
Blockchain-based Firmware Update Scheme Tailored for Autonomous Vehicles
近年来,自动驾驶汽车(Autonomous Vehicles,AVs)受到了学术界和工业界的广泛关注。无人驾驶汽车是一个由许多子系统组成的复杂系统,使其成为攻击者的典型目标。因此,不同子系统的固件需要由制造商更新到最新版本以修复错误并引入新特征,例如,使用安全补丁。在本文中,我们提出了一个分布式固件更新方案的自动驾驶汽车的子系统,利用区块链和智能合约技术。由不同AV制造商组成的联盟区块链用于确保固件更新的真实性和完整性。我们不依赖集中的第三方来分发新的更新,而是让AV(即分销商)参与分发过程,我们利用他们的移动性来保证更新的高可用性和快速交付。为了激励AV分发更新,建立了一个奖励系统,该系统为区块链中的每个分发者账户维护信用信誉。零知识证明协议用于交换更新以换取在无信任环境中的分发证明。此外,我们使用基于属性的加密(ABE)方案,以确保只有授权的AV将能够下载和使用新的更新。我们的分析表明,额外的加密原语和交换的交易不会影响AVs网络的操作。同时,我们的安全性分析表明,我们的计划是有效的,对不同的攻击是安全的。
2018-11-14 cs.CR cs.CY
A Blockchain Based Liability Attribution Framework for Autonomous Vehicles
预计自动驾驶汽车的出现将打破汽车保险责任模式。与目前的模式相比,责任主要归因于驾驶员,自动驾驶汽车需要考虑汽车生态系统中的其他实体,包括汽车制造商,软件提供商,自动驾驶汽车中传感器和连接技术的激增使自动驾驶汽车能够收集足够的数据用于责任归属,但增加的连接性使车辆暴露于来自交互实体的攻击。这些可能性促使潜在的责任实体否认其参与碰撞事件以逃避责任。虽然从车辆传感器和车辆通信收集的数据是事故发生时仲裁责任的证据的组成部分,但也需要记录上述实体之间的所有互动,以确定可能在事故中发挥作用的潜在疏忽情况。我们提出了一个基于区块链(BC)的框架,该框架将相关实体集成到责任模型中,并为责任归属和裁决提供未经篡改的证据。我们首先描述了责任归属模型,确定关键要求并描述实体的对抗能力。此外,我们提出了一个详细的描述数据有助于evidence.Our框架使用许可BC和分区BC定制数据访问相关的BC participator.Finally,我们进行了安全分析,以验证所确定的要求得到满足和弹性我们提出的框架,以确定攻击。
2018-02-14 cs.CR cs.CY
AMR:Autonomous Coin Mixer with Privacy Preserving Reward Distribution
众所周知,开放区块链上的用户被一个为政府、执法部门、秘密服务等提供服务的行业跟踪。虽然大多数区块链不保护用户的隐私,并允许外部观察者链接交易和地址,但越来越多的研究兴趣试图设计附加隐私解决方案,以帮助用户在非私有区块链上重新获得隐私。在这项工作中,我们提出了我们所知道的第一个审查弹性混合器,它可以奖励其用户参与系统的隐私保护的方式。我们相信,增加匿名集的大小和用户的多样性是在实践中提高混合器贡献隐私的重要努力。支付的奖励可以采取治理令牌的形式,以分散对系统参数的投票,类似于流行的“DeFi农业”协议的操作方式。此外,通过利用现有的“Defi”贷款平台,AMR是第一个混合器设计,允许参与客户从他们的存款中赚取经济利益。我们的系统AMR是自主的,因为它不依赖于任何外部服务器或第三方。对我们AMR实现的评估表明,该系统目前支持的以太坊匿名集规模超过数千名用户,每天的容量超过$66,000$存款,系统成本不变。我们提供了一个正式的规范,我们的zksnark为基础的AMR系统,隐私和安全分析,实施和评估与MiMC和海神哈希函数。
2021-06-07 cs.CR
AI-Powered Anomaly Detection with Blockchain for Real-Time Security and Reliability in Autonomous Vehicles
IIIT Bhubaneswar(比哈尔邦理工学院);Dept. of Computer Science(计算机科学系);Maharaja Sriram Chandra Bhanja Deo University(玛哈拉吉·斯里拉姆·昌德拉·班贾德欧大学)
本文提出融合 LSTM 实时异常检测与区块链存证、智能合约自动响应的 AV 安全框架,以识别网络攻击和硬件故障并增强可信性。
2025-05-10 cs.AI cs.CR
Towards an autonomous industry 4.0 warehouse: A UAV and blockchain-based system for inventory and traceability applications in big data-driven supply chain management
本研究提出一套结合无人机与区块链的工业4.0仓库系统,实现RFID标签物品的库存自动化与溯源,经真实仓库测试验证效率远高于人工,且区块链架构在多场景下性能达标。
2024-02-01 cs.CR cs.CY
Accumulate: An identity-based blockchain protocol with cross-chain support, human-readable addresses, and key management capabilities
Accumulate协议(“Accumulate”)是一种基于身份的委托权益证明(DPoS)区块链,旨在通过与第一层区块链的互操作性,与企业技术堆栈的集成以及与万维网的接口来为数字经济提供动力。Accumulate通过实现链中链架构,绕过了安全性、可扩展性和去中心化的三难困境,在该架构中,能够管理密钥、令牌、数据和其他身份的数字身份被视为自己独立的区块链。这种架构允许这些被称为累积数字标识符(ADI)的身份在累积网络上并行处理和验证。每个ADI还拥有一组具有不同优先级的分层密钥,允许用户随着时间的推移管理其安全性,并创建复杂的签名授权方案,以扩展多重签名交易的实用性。双令牌系统为企业用户提供了可预测的成本,而将所有交易锚定到第一层区块链为每个人提供了企业级的安全性。
2022-04-15 cs.CR cs.DB cs.DC
Location-aware Verification for Autonomous Truck Platooning Based on Blockchain and Zero-knowledge Proof
本文针对动态卡车编队中的身份验证与隐私保护问题,提出一种基于零知识证明和许可区块链的位置感知验证协议,在局部区域内实现低延迟验证,并在Hyperledger平台上验证了其实用性。
2023-05-26 cs.CR cs.DC cs.NI
Decentralized autonomous organization and blockchain-based incentivization framework for community-based facilities management
School of Technology, Eastern Illinois University(东伊利诺伊大学技术学院);Myers-Lawson School of Construction, Virginia Polytechnic Institute and State University(弗吉尼亚理工学院和州立大学梅斯-劳森建筑学院)
本文提出了一种基于区块链和去中心化自治组织(DAO)的新型框架,用于智能建筑中的社区设施管理,通过去中心化治理平台和维护管理平台的结合,提高设施维护的参与度和效率。
2026-04-16 cs.AI cs.CR cs.CY
Blockchain-Enabled Artificial Intelligence and AI Agents for Secure Data Sharing and Cybersecurity Applications
Palo Alto Networks(帕洛阿尔托网络公司)
本文通过元综合研究,提出一种结合对抗性模型、区块链数据来源和智能合约多代理修复的分层架构,以解决AI安全运营中的数据、模型和代理信任问题。
2026-09-25 cs.AI cs.CR
Blockchain Empowered Trustworthy Agent Networks: Foundations, Taxonomy, and Future Directions
School of Cyberspace Science and Technology, Beijing Institute of Technology(北京理工大学网络空间安全学院)
本文综述从经典多智能体系统到开放智能体网络的演化,构建五维信任分类,明确区块链作为共享信任层为可信智能体网络提供多类支撑机制。
2026-08-06 cs.CR
Toward Web 4.0: Bidirectional Trust between AI Agents and Blockchain
Beijing Jiaotong University(北京交通大学);Beihang University(北京航空航天大学);Xi’an Jiaotong University(西安交通大学)
本文探讨AI代理与区块链之间的双向信任机制,分析区块链为代理提供的信任基础设施及AI代理在区块链核心机制中的参与,揭示现有标准生态的不足及未来研究方向。
2026-05-09 cs.CR
SigVM: Enabling Event-Driven Execution for Autonomous Smart Contracts
本文介绍了SigVM,一种新型的区块链虚拟机,支持事件驱动的执行模型,使开发人员能够构建自治的智能合约。SigVM中的合约可以发出信号事件,其他合约可以监听这些事件。一旦事件被触发,相应的处理函数将作为信号事务自动执行。我们构建了一个端到端的区块链平台SigChain和一个合约语言编译器SigSolid,以实现SigVM的潜力。实验结果表明,我们的基准测试应用程序可以用SigVM以自治的方式重新实现,消除了对不可靠机制(如链下中继服务器)的依赖。使用SigVM重新实现这些契约的开发工作量很小,即,我们平均修改了2.6%的合同代码。
2021-11-17 cs.CR cs.PL
Economic Implications of Blockchain Platforms
University of California at Berkeley(加州大学伯克利分校);Yale University(耶鲁大学)
本文研究了区块链平台在信息不对称经济中的作用,探讨了智能合约的边际创新对交易价值、资产价格、加密货币价格和消费者福利的非单调影响,并指出在信息不对称不严重时,区块链管理者可能因保持智能合约创新水平较低而造成消费者福利损失。
2018-10-09 cs.CR econ.GN q-fin.EC
A Control Theoretic Approach to Infrastructure-Centric Blockchain Tokenomics
有许多基于区块链的物理基础设施系统,在加密货币支持的代币经济上运行,其中基础设施供应商因启用,验证,管理和/或保护系统而获得代币奖励。然而,今天的代币经济在很大程度上是在没有考虑基础设施系统的情况下设计的,并且通常使用固定的代币供应(例如,比特币)。本文认为,基础设施网络的代币经济应该有不同的结构--它们应该不断激励新的供应商加入网络,为生态系统提供服务和支持。因此,相关的代币奖励应该随着去中心化系统的规模而适度扩展,但应该与消费者需求进行仔细平衡,以管理通货膨胀,并最终达到平衡。为了实现这种均衡,去中心化的代币经济应该是适应性和可控的,以便最大限度地提高所有用户的总效用,例如实现稳定的(整体非通货膨胀)代币经济。我们的主要贡献是将基础设施代币经济建模为动态系统-流通代币供应,价格和消费者需求随着节点支付和消费者基础设施服务成本的变化而变化。至关重要的是,这种动态系统的观点使我们能够利用数学控制理论的工具来优化整个分散网络的性能。此外,我们的模型很容易扩展到一个Stackelberg游戏之间的控制器和节点,我们使用强大的,战略性的定价。简而言之,我们开发了预测性的基于优化的控制器,在基于现有分散式无线网络的真实需求数据的模拟中,这些控制器的性能优于传统算法稳定币算法高达$2.4 \times$。
2022-10-23 cs.CR cs.CY cs.DC
Scalable Hierarchical AI-Blockchain Framework for Real-Time Anomaly Detection in Large-Scale Autonomous Vehicle Networks
organization= Dept. of Computer Science \& Engg., International Institute of Information Technology , city= Bhubaneswar , postcode= 751003 , state= Odisha , country= India;organization= Dept. of Computer Science, Maharaja Sriram Chandra Bhanja Deo University , city= Baripada , postcode= 757003 , state= Odisha , country= India
针对大规模自动驾驶车辆网络实时异常检测的挑战,本文提出三层混合安全架构HAVEN,通过解耦实时本地检测与分布式协同,实现低于10ms的检测延迟、94%准确率及拜占庭容错,提升网络安全性与可扩展性。
2025-11-16 cs.AI cs.CR cs.LG
Blockchain As a Platform For Artificial Intelligence (AI) Transparency
Emporia State University(恩波利亚州立大学)
本文研究如何利用区块链的去中心化、不可篡改和透明特性解决AI黑箱问题,提出区块链增强型AI透明度框架,以改善决策可追溯性、数据来源和模型问责制,并分析了其应用、优势与挑战。
2025-03-07 cs.AI cs.CR cs.CY
TessIndex: Capability Verified Identity System for the Agent Economy
University of Oxford(牛津大学);Indian Institute of Technology, Delhi(印度理工学院德里分校)
针对智能体经济基础设施的三大缺陷,提出采用双平面架构的TessIndex系统,实现智能体原语的持久身份、可验证能力声明及价值捕获,为智能体经济提供集成化身份支撑。
2026-08-25 cs.AI cs.CR cs.MA
Interoperable Architecture for Digital Identity Delegation for AI Agents with Blockchain Integration
Universidad de Los Andes(洛斯安第斯大学)
本文提出了一种支持AI代理在异构身份生态系统中实现安全委托的架构,通过可审计和最小特权的委托机制,提升数字身份系统的互操作性与可信度。
2026-01-21 cs.AI cs.CR cs.CY
Machine Learning for Blockchain Data Analysis: Progress and Opportunities
University of Manitoba(曼尼托巴大学);University of Central Florida(中佛罗里达大学);Aalborg University(奥尔堡大学)
本文综述了机器学习在区块链数据分析中的应用进展,探讨了其在电子犯罪检测和趋势预测等方面的机遇与挑战,并阐述了区块链数据对机器学习生态发展的推动作用。
2024-04-28 cs.CR cs.LG
The Web4 Agent Economy: A Large-Scale Empirical Study of the Landscape, Challenges, and Opportunities
Zhejiang University(浙江大学);Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security(杭州高新技术产业开发区(滨江)区块链与数据安全研究院)
通过分析99,448个多链身份注册、3.17亿交易日志、341个MCP项目源码和349个GitHub问题,首次大规模实证研究Web4代理生态,发现自主代理已建立活跃的机器对机器支付经济,但基础设施不成熟,支付互操作性是主要瓶颈。
2026-09-03 cs.CR cs.SE
Internalising the Identity Primitive: Cryptographic Individuality for an Autonomous Agent on a Public Blockchain
Center for Human Nature, Artificial Intelligence and Neuroscience (CHAIN), Hokkaido University(北海道大学人类本性、人工智能与神经科学中心(CHAIN))
本文提出将公有区块链上自主智能体的身份密钥-权重绑定信任根转移至密码学假设,在Solana开发网部署了首个身份基元为密码学不变量的链上智能体,完成了2.36天链上运行,实例化了密码学个体性。
2026-08-05 cs.AI cs.CR cs.MA
Distributed creation of Machine learning agents for Blockchain analysis
National School of Mathematics and Natural Sciences(国家数学与自然科学学院);Comrade Cooperative(Comrade合作社)
创建高效的深度神经网络涉及对拓扑和超参数的重复手动优化。这种人为干预大大抑制了这一过程。最近的出版物提出了各种神经架构搜索(NAS)算法,自动化这项工作。我们已经将一种具有网络态射和贝叶斯优化的自定义NAS算法应用于加密货币预测问题,其结果与我们最好的手动设计模型相当。这与其他团队的发现一致,而几个已知的实验表明,如果有足够的计算能力,NAS算法可以超越人类设计的最先进的神经网络模型。在本文中,我们提出了一种区块链网络协议,该协议激励独立的计算节点运行NAS算法,并为特定任务竞争寻找更好的神经网络模型。如果实现,这样的网络可以成为机器学习模型的自主和自我改进的来源,大大促进和民主化许多行业的人工智能能力。
2019-09-06 cs.CR cs.DC cs.LG