Design and Implementation of a Secure Storage and Traceability System for Financial Documents Based on Blockchain Technology
Notice bibliographique
Résumé
As the digital economy develops, the use of digital methods for the storage of inancial documents is being commonly adopted.To protect the data security of inancial documents and ensure the traceability of data, this article designed a secure storage and traceability system for inancial documents based on blockchain.Firstly, a blockchain platform with a private chain that had better security and scalability was selected, and the data structure and smart contract design were then carried out.Secondly, an identity authentication and permission management mechanism was established, and data storage and transaction processing modules were designed.Asymmetric encryption was used to secure data, and the digital signatures were combined to ensure the integrity of inancial documents.Finally, the traceability function was achieved through the immutability of blockchain technology.The task of storage and traceability was accomplished by designing a secure storage and traceability system for inancial documents in conjunction with the blockchain technology.In the experiment, it only took about 50 seconds to process traceability tasks with an interval of 50 people, which was shorter than the traditional system's 180 seconds; it also maintained an accuracy rate of over 90% in traceability tasks with an interval of 100 people; in the face of 1000 network attacks in a short period of time, the inancial management system based on blockchain technology was only invaded 20 times, while the traditional inancial system was invaded 200 times.This system, in terms of time, traceability accuracy, and data security, were all improved over the traditional system.The design of a secure storage and traceability system for inancial documents based on blockchain technology is conducive to strengthening the security of data and the accuracy of traceability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».