基于动态模糊测试和机器学习的智能合约漏洞检测方法

智能合约的出现和发展拓宽了区块链的应用场景和现实意义,但频繁的安全事故给区块链的发展带来了障碍。但是,智能合约漏洞进行完备性和安全性分析的方法仍未被提出。当前对于智能合约的安全保障主要依靠专家审计和人工复查,该方式不能保证代码的绝对安全。针对智能合约漏洞挖掘的误报率、低效能等问题,在动态模糊测试和机器学习方法的基础上,提出一种适用于智能合约漏洞的检测方法与模型。该方法提高了智能合约漏洞挖掘的自动化程度和准确性。     

涉新冠肺炎疫情的警务实战活动现状与对策研究

<正>2020年年初，新冠肺炎疫情在我国突然暴发，党和政府坚决把民众生命安全、身体健康放在首位，集体动员、联防联控打响了抗击疫情的“全民战争”。在持续两年多时间错综复杂的“战疫”过程中，在封控、查控、卡控等相关的警务实战活动中屡屡发生人民警察被阻挠、被冲撞、被袭击的恶性案件，造成了极为恶劣的社会影响。