本发明公开了一种数据流跟踪方法，包括三个阶段：客户操作 系统指令静态反汇编，根据静态的客户机 x86 指令生成对应的污点传 播指令，进行污点数据传播更新操作，对于在静态反汇编时不能获取 的内存操作数物理地址，通过采用共享缓存的方式在动态执行过程中 获取；编译产生宿主机执行代码，根据上一阶段的污点指令生成宿主 机上的可执行代码，以处理函数的形式进行生成，方便下一阶段的执 行；开启新的执行线程，执行污点指令，逐条取出污点

团队介绍： “链固”数据库系统团队依托西安电子科技大学网络与信息安全学院，学院为中央网络安全与信息化领导小组成立之后全国第一个独立运行的网络与信息安全学院，2017 年以总成绩排名第一的成绩获得了由中央网信办和教育部联合评选的“国家一流网络安全学院建设项目示范高校”称号，2021 年获评国家网络安全先进集体。学院同时建有大数据安全教育部工程研究中心、陕西省网络与系统安全重点实验室等重要的科研平台。 项目概况 （一）项目背景 随着云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术快速发展，数据呈现爆炸式增长，数据资源成为了关键生产要素，是数字经济发展的 “新能源”。数据中心建设已成为大势所趋，世界主要国家和企业纷纷开启数字化转型之路。 数据安全关系国家安全。数据库系统作为数据存储、管理、加工的基础和支撑软件，其安全性与高效性对发展数据中心等新型基础假设，探索以数据为关键要素的新增长方式具有重大意义，是数字经济国家战略的重要支撑。然而，当前数据库存在的数据难以确权，储存单点失效，数据难以共享，数据容易造假，难以操作溯源，数据易篡改等问题。项目组采用 “区块链+传统数据库”双层架构作为突破口，设计开发的自主知识产权的 “链固”区块链数据库系统，抢先进入该领域，相关技术填补了该领域的空白，符合国家的战略需求，在政务、公安、机要、金融、医疗等领域应用前景。 （二）项目简介 “链固”区块链数据库系统，采用基于分布式对等网络的“区块链+传统数据库”的双层架构、基于 Raft 和可验证随机函数的安全高效共识协议、基于共识机制的节点间数据互检以及基于滑动窗口的区块数据保存机制，实现了兼顾安全和效率的区块链数据库系统，提供了可信的数据服务，支撑数据进入资本市场，赋能数字经济。系统实现上核心算法全部做到自主可控，密码学相关算法全面采用国密算法，支持国产CPU FT-2000 系列在内的多款 CPU，支持国产操作系统银河麒麟、中标麒麟在内的多款操作系统。项目已成功应用于中电福富审计系统和中国航天科技集团第九研究院 771所的“云脑”项目。 （三）关键技术 本项目围绕区块链和数据库安全和效率进行研究，突破了如下四项关键技术： 1.设计了基于分布式对等网络的双层数据库系统结构，解决了传统数据系统存在单点失效的问题，建立了基于B+树高效的索引结构，突破了传统区块链架构查询性能低下的瓶颈。 2.提出了基于Raft和可验证随机函数的安全高效共识协议，实现了不完全可信环境下分布式数据库系统记账节点的高效安全选取，满足了海量数据高并发业务对数据高效安全同步的需求。 3.提出了基于共识机制的高效数据自检和互检协议，通过双层数据库架构中顶层和底层的相互联动，实现了数据周期性的防篡改检查和错误修复，满足了企业对敏感数据可信存储的需求。 4.提出了模块化可配置的系统架构，实现了系统功能的可定制和可扩展，满足不同业务场景差异性的安全需求，降低了企业在实际部署过程中的成本。

分布式光伏数据分析的主要内容分为三大部分：动态数据分析、谐波分析和故障事件分析。对动态数据，软件可以设置电压、电流、角度、频率等额定值和越限门槛值，并可以绘制发生故障时刻前后若干秒的电压、电流、有功、无功曲线。谐波分析可以计算谐波电压总畸变率、奇次谐波电压含有率、偶次谐波电压含有率、谐波电流是否越限。故障事件分析可以把故障数据解读成便于阅读的故障文件。 创新点 对采集的动态电力数据可以形成完整的分析报告，并对故障事件形成完整的分析报告。 市场前景 电网运行的各种场景，都会产生海量数据。为了在这些数据里找到有效信息，需要有数据分析软件帮助用户实现。只要是电网运行中产生的数据，都能在该软件框架的基础上，实现数据分析相关功能。目前已经开展针对分布式光伏及电采暖数据进行分析，并可以形成完整故障报告。

本发明提供了一种可抵御密钥泄露的云存储数据审计方法，其包括：第一步，系统参数生成步骤；第二步，密钥更新步骤；第三步，数据文件上传和审计步骤。该方法  中，引入了一个物理安全的安全设备来帮助用户周期性更新密钥，使得即使入侵者在某个时间段攻击了用户并获得了该时间段的用户密钥，其他时间段的数据审计仍然是安全的。  可应用于电子信息等领域，可产生客观的效益。

产品详细介绍工业参数显示屏     采用LED点阵显示屏显示与反馈工业生产中的各类参数，显示方式灵活、清晰、醒目、直观、性能稳定可靠、功耗低、寿命长。用于控制室、车间、监控室、实验室等场合。常用于PM10/PM2.5、电量、功率、频率、温度、湿度、压力、液位、流量、耗煤量、噪音及多种环保参数信息的检测与显示。 LED点阵参数显示屏 除包含 数码参数显示屏 的全部功能外，还具有以下扩展功能： 1、显示标语、口号、欢迎词等文字信息，可文字与参数信息自动切换循环显示； 2、可修改参数显示的字符大小、位数，或者添加减少一个参数，显示方式比较灵活，数码参数显示屏一旦生产结束，显示字符的大小、位数等信息便不易修改。 3、能实现文字和数字的混合显示。  主要特点： 1、 直观数字显示——精确显示测量值、累积值、设定值等多处参数； 2、 形象模拟显示——以模拟图形加信号指示灯、数码、点阵等方式显示动态信息，给人以动感，一目了然；3、 可调报警功能——可自由设置上下限值进行示意并发出报警信号； 4、 数字运算功能——内嵌微处理器，可常规数学运算； 5、 简便操作功能——显示参数的设定采用红外遥控器或软件485通讯实现； 6、 断电保护功能——掉电后参数10年不丢失； 7、 自带时钟显示——自带万年历，断电时钟不停； 8、 自动上传参数——参数值自动上传给计算机或其他设备使用，每秒1次。 技术指标：     1、工作条件①工作条件：环境温度：-25～85℃ ②相对温度：≤85%   ③电源电压：220V±10%，50HZ； 2、精度等级：±0.2%，显示分辨率：0.025%； 3、报警输出：可设定上下限报警点； 4、数显量程可设定，小数点定位可设定； 5、数量的位数，数码管的大小可根据用户的要求选择； 6、具有万年历显示功能； 7、参数设置以太网接口，可远程设置； 8、可同时检测显示多路4～20MA的标准输入信号，每路具有独立的零点与斜率调校软件硬件，可以通过各种总线接口形式读入数据，实时显示； 9、每路可独立设定量程与小数位．且断电后设定值可长期保存； 10、采集显示更新频率1次/秒。 常见名称：     现场数显大屏、电量显示器、功率显示器、频率显示器、温度显示器、湿度显示器、压力显示器、液位显示器、流量显示器、耗煤量显示器、环保参数显示器、工业参数显示器、噪音监控显示器；

产品详细介绍

随着计算机互联网、移动互联网，物联网，高速发展，数据资料的增长正发生巨大的变化，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 DDP 是德拓公司自主研发的成熟的大数据商用平台，整合了德拓在近几年大数据项目实践中的技术沉淀。平台涵盖了数据的采集、存储计算、分析挖掘、应用建模、可视化展现 以及运维管理等全部能力。各行业应用和最终用户可以通过 平台提供的丰富的接口，完成行业大规模数据的挖掘分析和应用对接管理。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。