中挪联合面向供应链的高性能区块链系统支撑平台关键技术研究项目共计5个研究任务，项目过程中产出了53篇学术论文，31项专利，14部软件著作，6份测试/专题报告和1个企业标准。各研究任务下的成果产出及介绍如下：
任务1-应用场景分析、原型开发和验证
研究任务1包含了跨境水产品贸易业务数据建模和高可用设计、跨境供应链多源数据系统设计与隐私保护、原型系统设计和应用场景开发等多项研究内容，共产出2项发明专利，5部软件著作，3个测试报告。
发明专利
1. 南京中诚区块链研究院有限公司. 一种采用多种信息整合方式区块链：202010749273.1.
本专利实现Hyperledger Sawtooth与Hyperledger Fabric的跨链信息传递，解决两个区块链解决方案之间存在信息孤岛的问题，加强信息互联互通性。
2. 南京中诚区块链研究院有限公司. 一种基于多信息来源的全流程区块链系统：中国，202010749161.6.
本专利设计了基于多重存储配套模块的数据存储优化方案。利用Hyperledger Fabric的区块链网络和CouchDB的区块存储实现了物联网设备数据采集，并与区块链进行交互，通过后端监听器复制同步到星环TDH数据库，提高了供应链各个环节的数据共享能力和技术架构的高可用性，有助于实现贸易信息化并避免数据贸易纠纷。
软件著作
1.中诚区块链研究院（南京）有限公司. 分布式存储性能优化软件V1.0：2021SR1119160.
分布式存储性能优化软件，是一款分布式存储性能优化流程管理的操作系统，系统可以帮助用户管理分布式存储性能优化的基本的事物的信息，记录分布式存储性能优化数据，给用户提供了分布式存储性能优化的媒介，帮助用户解决了更多的分布式存储性能优化操作和信息化处理，不断的完善分布式存储性能优化流程信息。
2.中诚区块链研究院（南京）有限公司. 跨境贸易溯源监管系统V1.0：2022SR1032611.
跨境贸易溯源监管系统，为供应链各主体，包括企业、政府、消费者打造的一款集合跨境信息查询、产品管理、产品出入库管理、产品溯源、产品监管的跨境贸易监管系统。
3.中诚区块链研究院（南京）有限公司. 区块数据链式结构存储软件V1.0：2021SR1111199.
该软件可以根据业务需要采用区块存储，使用监听器同步数据TDH数据库中，区分结构化数据和非结构化数据进行存储。
4.中诚区块链研究院（南京）有限公司. 进口商品溯源监管系统V1.0：2021SR2180375.
进口商品溯源监管系统，为政府监管部门打造的一款集合跨境信息查询、产品溯源、产品监管的进口商品溯源监管系统。
5.中诚区块链研究院（南京）有限公司. 企业冷链追溯管理系统V1.0：2021SR2198865.
本系统是为供应链各主体打造的一款集合跨境信息查询、仓库管理、产品出入库管理、产品温湿度监控的企业冷链追溯管理系统。
测试报告
1.数据量，上线率-测试报告，中诚区块链研究院（南京）有限公司。
3.跨境供应链案例分析与业务过程建模技术专题报告V1.4，中诚区块链研究院（南京）有限公司。
本文将探讨随着跨境贸易的日益普及，产品安全和溯源维权问题日益受到人们的关注。本研究以挪威三文鱼跨境贸易供应链场景为研究对象，通过分析贸易纠纷案例和中挪两国的法律法规，深入研究跨境供应链各参与方，并形成业务模型和数据模型。通过区块链技术和智能合约检测技术，建立产品跨链信息管理系统，实现中挪双方产品信息的实时共享，保证产品信息的安全和可信。
任务2-面向供应链领域的区块链系统架构设计方法和支持技术成果产出
研究任务2包含高性能异构多链桥接融合机制、领域驱动的微服务区块链应用体系结构设计方法和评估指南、智能合约的微服务化开发方法等多项研究内容，共产出18篇学术论文，6项发明专利,1个企业标准。
学术论文
1.Ou Wu, Shanshan Li, Yanze Wang, Haoming Li, He Zhang. Modeling Cross-blockchain Process Using Queueing Theory: The Case of Cosmos, in Proceedings of the 28th IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2022) (Accepted, To Appear).
该论文以典型的跨区块链模型Cosmos为例，提出了一种基于有限空间的排队理论模型，对跨区块链交易过程的性能进行评估和优化。
2.O. Wu, S. Li, H. Zhang, L. Liu, Y. Wang and H. Li, “An Optimized Scheduling Algorithm for the Multi-channel Hyperledger Fabric,” 2022 IEEE Intl Conf on Parallel & Distributed Processing with Applications, Big Data & Cloud Computing, Sustainable Computing & Communications, Social Computing & Networking (ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom), Melbourne, Australia, 2022, pp. 636-643, doi: 10.1109/ISPA-BDCloud-SocialCom-SustainCom57177.2022.00087.
该论文设计了一种基于lyapunov的Fabric性能优化调度算法，解决跨链系统拥塞和安全问题。
3.李杉杉, 王岩泽, 邹英龙, 陈焕雷, 张贺, 吴欧. 基于自定义日志的Fabric的共识交易轨迹可视化追踪方法. 计算机应用, 1-12, 2022. DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2021111935 （CCF T2期刊）.
该论文针对联盟链缺少展示各个节点资源使用情况、健康状态、互相关系、共识交易流程等方面的相关研究工作，提出了一种基于自定义日志的 Fabric共识交易轨迹追踪方法。
4.Yanze Wang, Shanshan Li, Huikun Liu, He Zhang, Bo Pan. A Reference Architecture for Blockchain-based Traceability Systems Using Domain-Driven Design and Microservices, in 29th Proceedings of the Asia-Pacific Software Engineering Conference, 2022 (CCF C类会议, To Appear)
该论文设计了基于区块链、领域驱动和微服务架构的海产品供应链溯源系统参考架构，相比于传统的区块链应用系统，提高了系统的可扩展性、伸缩性以及可维护性
5.Xin Zhou, Shanshan Li, Lingli Cao, He Zhang, Zijia Jia, Chenxing Zhong, Zhihao Shan, Muhammad Ali Babar. Revisiting the practices and pains of microservice architecture in reality: An industrial inquiry, Journal of Systems and Software, 195 (2023): 111521.
探讨微服务的理想愿景与实际产业实践之间的差距，以及微服务给产业从业者带来的成本
6.Chenxing Zhong, Huang Huang, He Zhang, Shanshan Li. Impacts, causes, and solutions of architectural smells in microservices: An industrial investigation, Journal of Software: Practice and Experience. 2022 (Early Access).
调查基于微服务体系结构(MSA)的系统中architecture Smell(AS)的可能影响、原因和解决方案。
7.Ou Wu, Shanshan Li, Liwen Liu, He Zhang, Xin Zhou and Qinghua Lu, Performance Modeling of Hyperledger Fabric 2.0, in Proceedings of International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE), 3rd Blockchain Software Engineering Workshop, 2022, pp. 357-365.
一种基于排队理论的Fabric兼容性能建模方法
8.Lanxin Yang, He Zhang, Haifeng Shen, Xin Huang, Xin Zhou, Guoping Rong and Dong Shao, Quality assessment in systematic literature reviews: A software engineering perspective, Information and Software Technology, 130:106397, 2021.
以软件工程的视角对文献综述进行质量评估，作为领域驱动设计模式的收益与挑战的系统化综述研究的实证研究基础
9.李杉杉,荣国平,高邱雅,邵栋. 一种优化的数据流驱动的微服务化拆分方法.软件学报,2021,32(5):1284−1301.
提出了一种优化的微服务化拆分方法（DFD-A），通过动、静态分析相结合的方式，实现了更加高效的数据流信息自动化收集。
10.贾子甲,钟陈星,周世旗,荣国平,章程.领域驱动设计模式的收益与挑战:系统综述.软件学报,2021,32(9): 2642−2664.
开展了针对领域驱动设计模式的收益与挑战的系统化综述研究,总结了基础研究中领域驱动设计模式（DDDP）的应用概况。
11.Dong L, Zhang H, Yang L, et al. Survey on Pains and Best Practices of Code Review[C]//2021 28th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC). IEEE, 2021: 482-491.
对代码评审中的痛点和最佳实践做了总结。
12.Guoping Rong, Yifan Zhang, Lanxin Yang, et al. Modeling Review History for Reviewer Recommendation: A Hypergraph Approach, in Proceedings of the 44th ACM International Conference on Software Engineering (ICSE), 2022 .
使用Hypergraph方法在有大量参与者的项目中寻找合适的审查员，保障微服务化的智能合约在开发运维一体化实践方面的质量和安全
13.Xin Zhou, Huang Huang, He Zhang, Xin Huang, et al. A Cross-Company Ethnographic Study on Software Teams for DevOps and Microservices: Organization, Benefits, and Issues, in Proceedings of the 44th ACM International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP), 1-10, 2022 (CCF A类会议 Industrial Track)
从软件团队的视角理解采用DevOps和微服务的组织、优势和问题。
14.Ding M, Li P, Li S, et al. Hfcontractfuzzer: Fuzzing hyperledger fabric smart contracts for vulnerability detection[M]//Evaluation and Assessment in Software Engineering. 2021: 321-328.
提出一种基于模糊技术检测Hyperledger Fabric智能合约的方法，自动检测智能合约中的安全漏洞
15.He Zhang, Huang Huang, Dong Shao, et al. Fireteam: A small-team development practice in industry, in Proceedings of the 28th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE), 1365 – 1375. ACM, 2020.
开展了关注开发运维一体化实现持续安全的团队实践研究，有助于保障微服务化的智能合约在开发运维一体化实践方面的质量和安全。
16.Li S, Zhang H, Jia Z, et al. Understanding and addressing quality attributes of microservices architecture: A Systematic literature review[J]. Information and software technology, 2021, 131: 106449.
结合智能合约，探讨基于微服务的系统质量评价的经验研究现状，包括6个质量属性与19个关键战术。
17.张富利,侯培宇,李杉杉,荣国平,李质颖,丁梦洁.一种智能合约微服务化框架.软件学报,2021,32(11):3423-3439.
提出了一种支持框架，结合支持DevOps的工具设计原型平台Mictract，实现智能合约开发运维一体化流程，显著提升智能合约部署效率和监控的自动化水平
18.戴启铭,毛润丰,黄璜,荣国平,沈海峰,邵栋.DevSecOps:DevOps 下实现持续安全的实践探索.软件学报,2021,32(10):3014-3035.
开展了关注开发运维一体化实现持续安全的实践探索研究，有助于保障微服务化的智能合约在开发运维一体化实践方面的质量和安全。
发明专利
1.王岩泽, 张贺, 何家欢, 李杉杉, 张乐民, 荣国平, 周鑫, 邵栋. 一种基于批量调度的Hyperledger Fabric防护加速器: 中国, 202210641441.4[P].
本发明公开了一种基于批量调度的Hyperledger Fabric防护加速器，包括防护加速器以及配套的控制台。防护加速器包括：加速模块，基于批量调度思想将符合条件的交易合并成批量交易发送至区块链网络；防护模块，基于流量管理思想使最终到达区块链网络的流量是均匀且在网络承受范围内的。控制台包括：监控信息查询模块，提供监控以及事件的查询以及可视化；规则配置管理模块，提供规则以及配置的查询和编辑功能。本发明提供的防护加速器及其控制台提供了便捷、易用的方案帮助区块链应用开发者在不更改HyperledgerFabric区块链平台配置的前提下实现对更大吞吐量以及更高稳定性表现的支持。
2.Liming Zhu, 张贺, 张富利, 李杉杉, 侯培宇, 李质颖, 李天歌, 周鑫, 荣国平, 邵栋. 一种基于 Hyperledger Fabric 的智能合约开发运维一体化平台: 中国, 202110435014.6[P].
提出了一种支持框架，结合支持DevOps的工具设计原型平台Mictract，实现智能合约开发运维一体化流程
3.张贺, 陈焕雷, 李杉杉, 周鑫, 荣国平, 邵栋. 一种共识交易轨迹可视化追踪的方法、系统及设备: 中国, 202111635794.5[P].
通过可视化追踪，该框架和原型平台能够显著提升智能合约微服务框架部署效率和监控的自动化水平
4.李天歌, 张贺, 李杉杉, 荣国平, 邵栋, 侯为栋, 袁军平. 一种面向 Hyperledger Fabric的智能合约开发插件: 中国, 202110536237.1[P].
针对基于Node.js的Hyperledger Fabric智能合约，项目团队以IDE插件的形式实现了一种辅助开发人员在链下进行智能合约开发的工具iChainCode
5.张贺, Liming Zhu, 丁梦洁, 李杉杉, 李佩如, 周鑫, 荣国平, 邵栋. 一种 Hyperledger Fabric智能合约问题检测方法: 中国, 202110435019.9[P].
提出了Hyperledger Fabric智能合约漏洞检测方法，该方法可以快速检测Hyperledger Fabric智能合约漏洞
6.张贺, 陈焕雷, 李杉杉, 周鑫, 荣国平, 邵栋. 一种共识交易轨迹可视化追踪的方法、系统及设备: 中国, 202111635794.5[P].
通过可视化追踪，该框架和原型平台能够显著提升智能合约微服务框架部署效率和监控的自动化水平
行业标准
1.基于区块链技术的海产品溯源系统的领域驱动设计指南，Q/NJZCQKL 001-2022。
本标准规定了基于区块链的海产品溯源系统的领域驱动设计的术语和定义、设计原则.功能要求、数据接口要求、性能要求、部署环境要求、安全性要求、可靠性及稳定性要求运行维护要求。
任务3-区块链安全和隐私数据保护机制成果产出
研究任务3包含基于区块链技术的供应链系统安全和隐私保护能力研究、区块链系统安全性研究、区块链系统隐私安全研究、基于区块链技术的供应链风险管控原型系统等多项研究内容，共产出12篇学术论文，9项发明专利，5部软件著作，2个测试报告。
学术论文
1.Qihao Bao, Bixin Li, Tianyuan Hu, and Xueyong Sun. 2023. A survey of blockchain consensus safety and security: State-of-the-art, challenges, and future work. J. Syst. Softw. 196, C (Feb 2023). https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111555.
对区块链共识协议的安全性和安全性进行了全面的综述，详细讨论了区块链共识协议的分类、潜在的安全性和安全性问题、安全性和安全性保证方法以及验证方法等。
2.Terje Haugum, Bjørnar Hoff, Jingyue Li, Mohammed L. K. Alsadi, “Security and Privacy Challenges in Blockchain Interoperability – A Multivocal Literature Review,” in proceedings of the International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering 2022, ACM, pp. 347-356.
研究开展了一项多声道文献综述，分别分析了16篇科学文献和30篇灰色文献，挖掘了区块链互操作相关的安全和隐私问题，并对相关的改善措施进行了分析，也强调了这些措施中仍然存在的一些待解决的问题。
3.胡甜媛，李泽成，李必信，包骐豪. 智能合约的合约安全和隐私安全研究综述, 计算机学报, 2021, 044(012): 2487-2516.
采用Mapping Study方法，通过收集2015年以来公开发表的关于智能合约安全问题的各类文献，并进一步通过文献筛查、问题设置、信息提取、结果获取和分析等步骤，总结智能合约安全相关研究的现状和未来发展趋势
4.Qihao Bao, Bixin Li, Tianyuan Hu and Dongyu Cao. Model Checking the Safety of Raft Leader Election Algorithm. 2022 IEEE 22nd International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS), Guangzhou, China, 2022, pp. 400-409, doi: 10.1109/QRS57517.2022.00048.
使用Promela语言对Raft leader选举算法进行建模，并使用线性时间-时间逻辑(LTL)公式描述了稳定性、活动性和唯一性三个安全属性。然后借用Spin工具进行自动验证，并提出了改进安全的建议
5.Zhenyu Pan, Tianyuan Hu, Chen Qian, Bixin Li. ReDefender: A Tool for Detecting Reentrancy Vulnerabilities in Smart Contracts Effectively. 2021 IEEE 21st International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS). 2021, pp. 915-925.
一种利用模糊测试检测可重入性漏洞的新方法，并开发了一个名为ReDefender的新工具
6.Chen Qian, Tianyuan Hu and Bixin Li. A BiLSTM-Attention Model for Detecting Smart Contract Defects More Accurately. 2022 IEEE 22nd International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS), Guangzhou, China, 2022, pp. 53-62, doi: 10.1109/QRS57517.2022.00016.
针对智能合约的11个缺陷，构建了基于深度学习的智能合约缺陷检测模型，使用基于注意的双向长短期记忆(BiLSTM-Attention)模型来发现智能合约的缺陷
7.Bixin Li, Zhengyu Pan, Tianyuan Hu. ReDefender: Detecting Reentrancy Vulnerabilities in Smart Contracts Automatically. IEEE Transactions on Reliability. 2022, 71 (2), pp. 984-999.
一种使用模糊测试来检测可重入性漏洞的新方法，并开发了一个名为ReDefender的新工具
8.Xueyong Sun, Qihao Bao and Bixin Li . Can PoW Consensus Protocol Resist the Whale Attack?.2022 IEEE 22nd International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS), Guangzhou, China, 2022, pp.504-515. 10.1109/QRS57517.2022.00058.
利用马尔可夫决策过程(MDP)对PoW共识协议抗鲸鱼攻击能力进行了仿真和评价
9.Tianyuan Hu, Zhenyu Pan, Bixin Li. SolDetector: defect detection based on knowledge graph of smart contract. The 33rd International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering (SEKE). 2021, pp: 423-428.
一种基于Solidity智能合约知识图的静态缺陷检测方法，支持15种智能合约缺陷检测
10.Tianyuan Hu, Bixin Li, Zhenyu Pan, Qian Chen. Detect Defects of Solidity Smart Contract Based on the Knowledge Graph. IEEE Transactions on Reliability, doi: 10.1109/TR.2023.3233999.
一种基于Solidity智能合约知识图的静态缺陷检测方法，支持已知的35中缺陷检测和新增自定义缺陷检测功能。
11.Hao Yin, Tianyuan Hu, Bixin Li, RandomMix: An Effective Framework to Protect User Privacy Information on Ethereum. 2022 IEEE 22nd International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS) (Fast Abstract).
一种基于账户混合和交易值加密的用户隐私保护方法RandomMix，以抵御多种攻击，减少气体消耗
12.Jingyuan Cai, Tianyuan Hu, Bixin Li, Ying Zhou. PTLC: Protect the Identity Privacy during Cross-Chain Asset Transaction More Effectively. IEEE International Workshop on Blockchain and Smart Contracts (IEEE BSC 2022).
一种基于Paillier同态加密(简称PTLC)的跨链资产交易隐私保护方法，在隐私保护过程中使用Paillier同态加密代替哈希加密
发明专利
1.李必信, 包骐豪. 一种针对Tendermint共识协议的多阶段自动化的形式化验证方法. 中国, CN113542285B, 2022.06.28. [授权]
针对Tendermint共识协议中节点的状态转换过程，构建相应的共识模型，使用线性时序逻辑公式描述安全性和活性，借用Spin工具进行模型检测，查看该共识协议是否满足特定的安全要求。
2.李必信，胡甜媛，潘振宇. 一种基于智能合约知识图谱的合约缺陷检测方法.中国, CN112860263A, 2021.05.28. [公开]
3.李必信, 田嘉美, 包骐豪. 一种基于层次量化模型的PoW共识协议安全评估方法. 中国, CN113676350A, 2021.11.19. [公开]
通过多个维度衡量PoW共识算法安全，选取合适的指标，确定各指标的影响因素，构建共识安全评估层次模型，最后通过加权求和法计算出最终安全评估值。
4.李必信, 潘振宇, 胡甜媛. 一种基于动态执行信息分析的智能合约重入缺陷检测方法. 中国, CN113448870A, 2021.09.28. [公开]
使用动态执行信息分析，检测以太坊平台下以Solidity语言编写的合约的重入缺陷，自动生成可执行交易，记录动态执行信息，构建合约调用链以发现重入，在发现重入后进一步分析动态执行信息，判断重入是否有害，以此检测合约重入缺陷。
5.王璐璐, 孙薛湧, 包骐豪, 李必信. 一种基于马尔可夫决策过程的PoW共识协议安全评估方法.中国, CN114513324A, 2022.05.17. [公开]
针对攻击者采用的不同攻击使用马尔可夫决策过程进行安全评估，通过决策矩阵、状态转移和回报矩阵和预先设定的目标函数来模拟攻击过程和量化共识协议安全性，得到共识协议的安全评估结果并不断调整优化共识参数。
6.李必信，何嘉昊，胡甜媛. 基于可信执行环境的加密智能合约隐私保护方法. 中国, CN113726733B, 2022.07.22. [授权]
基于可信执行环境进行智能合约的执行，确保执行和部署智能合约的计算节点承载的可信执行环境的合法性以及智能合约执行的正确性，解决了之前方案中存在的智能合约代码隐私泄露以及计算节点承载TEE的身份不合法的问题。
7.李必信，尹昊，胡甜媛. 一种以太坊交易金额加密和交易混淆的隐私保护方法. 中国, CN113469685A, 2021.07. 20. [公开]
首先应用交易发送方的公钥对交易金额进行加密；然后通过随机选取混淆账户，生成的混淆交易形成一个环状交易组；最后将原交易和混淆交易通过矿工打包上链，从而通过增加无用交易的数量来降低原交易的交易双方被推断出来的概率，保护交易双方的隐私。
8.李必信，曹冬玉，何嘉昊. 一种基于静态分析的智能合约隐私泄露检测方法. 中国, CN115563612A, 2023.01.03.[公开]
通过分析智能合约中的隐私类型和隐私信息的存在形式，再从文本类型的注释和合约代码中提取与代码行为相关的关键信息，最后将关键信息与隐私相关的词库进行比对，检测是否出现隐私泄露。
9.李必信, 王旋, 曹冬玉. 一种基于多层中间人的区块链分组混币方法. 中国, CN115733621A, 2023.03.03.[公开]
软件著作
1.何嘉昊. 联盟链隐私保护工具软件（BCSimulator V1.0）. 登记号：2023SR0087716, 2023.01.16.
2.东南大学.联盟链隐私保护工具软件BCSimulator V1.0：2023SR0087716.
3.东南大学.基于知识图谱的Solidity智能合约缺陷检测系统SoliDetector V1.0：2023SR0086965.
4.东南大学.基于知识图谱的链码缺陷检测系统BCChecker V1.0：2023SR0087767.
5.东南大学.基于合约源码的重入缺陷动态检测系统ReDefender V1.0：2023SR0091147.
专题报告
1.区块链安全专题报告（第一版），东南大学。
测试报告
本次确认测试对智能合约自动化检测和分析工具的功能性、信息安全性、可靠性、易用性进行了测试。整体测试结果符合通过准则的要求。
任务4-区块链与大数据融合的高性能数据存储、管理和分析成果产出
研究任务4包含基于容器架构支持区块链的大数据分布式存储、计算和管理技术、供应链过程数据的区块链和大数据平台结合的可信计算技术、交互式、无编程、可视化的大数据建模和分析技术、基于多源数据的智能化运维技术等多项研究内容，共产出11篇学术论文，8项发明专利，4部软件著作，1个测试报告。
学术论文
1.Rong, G., Xu, Y., Tong, X. et al. An edge-cloud collaborative computing platform for building AIoT applications efficiently. J Cloud Comp 10, 36 (2021).
研究了云边端一体化技术，开发了一套支持AIoT的云边协同计算平台，以解决在供应链过程中的边缘端数据采集问题。
2.Guoping Rong, Yangchen Xu, Shenghui Gu, et al. Can You Capture Information As You Intend To? A Case Study on Logging Practice in Industry, in Proceedings of the IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME), 12 – 22. IEEE, 2020.
针对“多源数据的安全事件（风险）建模和识别技术，开展了关注开发运维一体化实现持续安全的日志实践研究，有助于保障智能合约在开发运维一体化实践方面的质量和安全。
3.Shenghui Gu, Guoping Rong, He Zhang, et al. Logging Practices in Software Engineering: A Systematic Mapping Study, IEEE Transactions on Software Engineering (TSE), 2022 (Early Access).
通过对日志实践的映射研究，实现持续安全事件建模与识别。
4.Rong G, Wang H, Gu S, et al. Locating Anomaly Clues for Atypical Anomalous Services: An Industrial Exploration[J]. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.
为了保证系统连续性和稳定性，提出了一种新的方法：ImpAPTr+，从而及时发现和解决服务异常，保障智能合约运维。
5.Guoping Rong, Hao Wang, Yong You, et al. Locating the clues of declining success rate of service calls, in Proceedings of the IEEE 31st International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), 335 – 345. IEEE, 2020.
针对“多源数据的安全事件（风险）建模和识别技术，实现持续安全的异常定位分析研究，保证智能合约的安全运维。
6.Nengwen Zhao, Honglin Wang, Zeyan Li, Xiao Peng, Gang Wang, Zhu Pan, Yong Wu, Zhen Feng, Xidao Wen, Wenchi Zhang, Kaixin Sui, Dan Pei. “An Empirical Investigation of Practical Log Anomaly Detection for Online Service Systems.”, ESEC/FSE 2021 (industry track), Athens, Greece, Aug 23, 2021.
一种基于集成学习的通用日志异常检测系统(LogAD)，用于有效地应对高性能数据管理和分析系统中复杂的日志异常情况
7.Nengwen Zhao, Junjie Chen, Zhaoyang Yu, Honglin Wang, Jiesong Li, Bin Qiu, Hongyu Xu, Wenchi Zhang, Kaixin Sui, Dan Pei. “Identifying Bad Software Changes via Multimodal Anomaly Detection for Online Service Systems. “, ESEC/FSE 2021, Athens, Greece, Aug 23, 2021.
一种多模态异常检测方法(SCWarn)，提高在线服务系统的可靠性和降低故障影响，识别不良更改并产生可解释的警报。
8.Minghua Ma, Shenglin Zhang, Junjie Chen, Jim Xu, Haozhe Li, Yongliang Lin, Xiaohui Nie, Bo Zhou, Yong Wang, Dan Pei. “Jump-Starting Multivariate Time Series Anomaly Detection for Online Service Systems.”, ATC 2021, virtual event, July 14, 2021.
一种基于Compressed Sensing技术的跳跃式多元时间序列异常检测算法(JumpStarter)，提高了高性能数据管理和分析系统异常检测的实时性和准确性。
9.Zhihan Li, Youjian Zhao, Jiaqi Han, Ya Su, Rui Jiao, Xidao Wen, Dan Pei. “Multivariate Time Series Anomaly Detection and Interpretation using Hierarchical Inter-Metric and Temporal Embedding.”, KDD 2021, August 14-18, 2021, virtual conference.
一种针对多变量时间序列的异常检测方法(InterFusion)，同时建模多变量之间和时间上的依赖关系，通过变分自编码器和两个随机潜在变量学习正常数据的模式，以及基于MCMC的方法解释检测到的异常。
10.Zeyan Li, Junjie Chen, Rui Jiao, Nengwen Zhao, Zhijun Wang, Shuwei Zhang, Yanjun Wu, Long Jiang, Leiqin Yan, Zikai Wang, Zhekang Chen, Wenchi Zhang, Xiaohui Nie, Kaixin Sui, Dan Pei. “Practical Root Cause Localization for Microservice Systems via Trace Analysis.”, IWQoS 2021, June 25-38, 2021, virtual conference.
一种基于异常追踪的实用故障定位方法(TraceRCA)，通过追踪异常检测、可疑微服务集合挖掘和微服务排名，用于快速定位微服务架构中的根本原因微服务。
11.Canhua Wu, Nengwen Zhao, Lixin Wang, Xiaoqin Yang, Shining Li, Ming Zhang, Xing Jin, Xidao Wen, Xiaohui Nie, Wenchi Zhang, Kaixin Sui, Dan Pei. “Identifying Root-Cause Metrics for Incident Diagnosis in Online Service Systems.”, ISSRE 2021, Wuhan, China, Oct 25, 2021.
一种基于度量分析的故障诊断方法(PatternMatcher)，通过粗粒度异常检测、异常模式分类和根本原因度量排名，准确识别引起在线服务系统故障的根本原因度量。
发明专利
1.隆飞，刘汪跟. 一种查询处理方法、计算机设备及存储介质：中国，ZL202011454600.7.
大数据分布式高性能存储技术，解决开源大数据平台在稳定性、性能和功能方面的不足。解决了高负载、高吞吐场景下数据库集群的吞吐量掉0的问题，可以提升整个数据库集群的可用性。
2.丛阳，李昕辉，刘汪根. 一种查询方法、分布式系统、设备及存储介质：中国，ZL202011183866.2.
大数据分布式高性能计算技术，解决开源大数据平台在稳定性、性能和功能方面的不足。解决了分布式查询事务一致性读的问题，实现了减少GTM的负载，减少与GTM的交互，提升其性能的效果。
3.张燕，夏正勋. 一种并发量提升倍速确定方法、设备及介质：中国，ZL202010032636.X.
大数据分布式高性能计算技术，解决开源大数据平台在稳定性、性能和功能方面的不足。通过获取硬件参数信息，并根据所获取的硬件参数信息在数据计算运行之前预估确定出并发量提升倍速，并根据所预估的并发量提升倍速确定实际的数据计算的运行位置，从而改善并发量提升效果，减少不必要的工作开销，并提升用户的体验效果。
4.黄南溪，郭建新，罗辉. 基于大数据的数据压缩方法、设备及介质：中国，ZL202010300892.2.
大数据分布式高性能存储技术，解决开源大数据平台在稳定性、性能和功能方面的不足。对指标数据进行压缩存储，在减少指标数据的存储空间的浪费的同时不丢失指标数据。
5.陈立刚. 一种任务处理方法、设备及介质：中国，ZL202011056151.0[P].
大数据分布式高性能计算技术，解决开源大数据平台在稳定性、性能和功能方面的不足。实现了通过设置异步算子提高任务处理的并发度，提升流计算的效率。
6.夏正勋，杨一帆. 基于纵向联邦学习系统的模型训练方法、设备及存储介质：中国，ZL202010813995.9.
无需人工对纵向联邦学习的模型训练过程进行定制开发，简化了基于纵向联邦学习系统的模型训练过程。
7.Hongjian Sun.METHOD FOR SCHEDULING A TASK, RESOURCE SHARING USE METHOD AND SYSTEM BASED ON PREEMPTIVE SCHEDULING, SCHEDULER, DEVICE, AND STORAGE MEDIUM:Canada,3104806.
8.Shen Tao,Huaicheng Zheng.STORAGE VOLUME CREATION METHOD AND APPARATUS, SERVER, AND STORAGE MEDIUM:Singapore,11202012951R.
软件著作
1.星环信息科技（上海）股份有限公司.星环分布式闪存数据库软件V3.0：2021SR0616348.
满足多种计算模式的大数据底层技术平台。
2.星环信息科技（上海）股份有限公司.星环键值数据库软件V8.0：2021SR0763839.
满足多种计算模式的大数据底层技术平台。
3.星环信息科技（上海）股份有限公司.星环时空数据库软件V8.0：2021SR0532611.
满足多种计算模式的大数据底层技术平台。
4.星环信息科技（上海）股份有限公司.星环大数据开发与治理工具集软件V2.2：2021SR0466846.
大数据分布式管理技术、智能分析软件。
测试报告
1.区块链与大数据融合的高性能数据存储、管理和分析，上海计算机软件技术开发中心。
任务5-不稳定网络环境中的信任共识机制成果产出
研究任务5包含创造新的区块链共识算法来保证在不稳定网络的环境下链上数据的一致、不稳定网络下新的共识机制与已有共识机制的融合研究、基于新的区块链共识机制的核心算法的代码开发及评估，共产出2篇学术论文，1项发明专利。
学术论文
1.Henrik Knudsen, Jakob Svennevik Notland, Peter Halland Haro, Truls Bakkejord Ræder, and Jingyue Li, “Consensus in Blockchain Systems with Low Network Throughput: A Systematic Mapping Study,” in proceedings of the 2021 Blockchain and Internet of Things Conference (BIOTC 2021), ACM, pp. 15-23.
开展了系统化映射研究，以评估和比较现有共识机制为不同网络属性提供完整性和安全性的能力，根据既定的性能和完整性指标以及众所周知的区块链安全问题对共识算法进行了定性分类和比较。
2.Henrik Knudsen, Jingyue Li, Jakob Svennevik Notland, Peter Halland Haro, Truls Bakkejord Ræder, “High-Performance Asynchronous Byzantine Fault Tolerance Consensus Protocol,” in proceedings of the 2021 IEEE Blockchain conference, 2021, IEEE, pp. 476-483.
自主研发了新的高性能异步拜占庭容错共识机制并实现了系统原型，系统整合了现有的最优加密算法并在系统实现中加入了大量的优化措施。
发明专利
1.李京悦, 李杉杉, 张贺, 周鑫, 汉瑞克·库得森, & 雅克布·斯万维克·瑙特兰得等. (2022). 一种优化的异步拜占庭容错(ABFT)共识方法. CN115189887A.