智能合约存在后门漏洞，合约拥有者可以随意销毁任意用户的代币，造成不公平。多个函数使用onlyOwner等修饰符，允许控制者在特定条件下操控他人代币，严重影响区块链安全。

该文综述无线联邦学习的研究进展，涵盖异步联邦学习的概率客户端选择与带宽分配优化、数据异构下的调度与资源分配及本地训练轮数优化、以用户为中心的个性化聚合规则、全局与个性化模型分离以剪枝并降低约50%计算通信延迟、联合用户选择与资源块分配以最小化损失、网络设计与资源编排提升可扩展性、收敛速率与能耗平衡、LESSON按频率选择客户端加速收敛，以及基于区块链的安全框架防御中毒与成员推断攻击。

本文提出了一个基于区块链安全的深度强化学习优化框架，用于分散的无线移动边缘计算网络中的数据管理和资源分配。通过设计低延迟的声誉股权证明共识协议，选择高可靠的区块链启用的基站，保证数据安全。将资源分配优化建模为约束的马尔可夫决策过程，平衡处理延迟和拒绝服务概率。使用移动边缘计算汇总特征作为深度强化学习的输入，减少了高维输入。约束深度强化学习有效获得适应动态拒绝服务要求的最佳资源分配。仿真结果和分析验证了该框架的安全性、可靠性和资源利用率高于基准协议和算法。

本文提出了一个基于区块链安全的深度强化学习优化框架，用于分散的无线移动边缘计算网络中的数据管理和资源分配。通过设计低延迟的声誉股权证明共识协议，选择高可靠的区块链启用的基站，保证数据安全存储和防止篡改攻击。通过将移动边缘计算资源分配优化建模为约束的马尔可夫决策过程，平衡处理延迟和拒绝服务概率。使用移动边缘计算汇总特征作为深度强化学习的输入，有效减少了剩余服务处理时间的高维输入。通过约束深度强化学习，实现适应动态拒绝服务要求的最佳资源分配。仿真结果和分析验证了该框架在安全性、可靠性和资源利用率方面优于基准区块链共识协议和移动边缘计算资源分配算法。

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绿盟科技整合分析了RSAC 2023创新沙盒十强初创公司，分为Web3.0安全、供应链安全治理、数据安全与合规、云环境下的网络安全四类。AnChain.AI和HiddenLayer在区块链安全和AI自身安全领域提供了优秀的实践案例。Endor Labs和Astrix则在供应链安全治理领域提供了能力。Relyance AI和ZAMA分别在数据安全与合规和隐私计算方面提供了优秀的解决方案。Dazz和Valence Security则在云环境下的网络安全领域提供了自动化修复和风险可视化的能力。Pangea提出了SPaaS的概念，将网络安全能力以API接口的形式提供给开发者。

AnChain.AI是一家使用人工智能技术提供区块链安全解决方案的公司，推出了BEI引擎、SCREEN智能合约风险评估引擎和Web3SOC安全运营中心等产品。但在交易追踪和隐私问题方面仍面临挑战，需要不断升级和改进技术和算法。