Valtora - Secure File Management System Using Blockchain, IPFS, and Smart Contracts
Notice bibliographique
Résumé
In the contemporary digital landscape, traditional centralized file storage systems present significant vulnerabilities including single points of failure, unauthorized access, and lack of transparent audit mechanisms. This project presents a Decentralized Data Vault system that leverages blockchain technology, distributed storage, and cryptographic security to address these critical challenges. The system integrates IPFS (InterPlanetary File System) for decentralized content-addressed storage, Solana blockchain for immutable transaction logging, and MongoDB for metadata management. When users upload files, they are encrypted and stored on IPFS, generating unique content identifiers (CIDs). These CIDs, along with comprehensive metadata, are cryptographically logged on the Solana blockchain, creating an immutable audit trail ensuring data integrity and non-repudiation. A key innovation is the three-tier permission architecture (read, write, admin) enabling fine-grained access control. Users with read-only permissions can view files through secure browser-based viewers—PDFs rendered using PDF.js and Office documents converted to HTML using Mammoth—with comprehensive download prevention mechanisms including disabled right-click, copy protection, watermarking, and keyboard shortcut blocking. Write permission enables viewing and downloading, while admin permission grants complete file management capabilities. The frontend, built with React and TypeScript, provides an intuitive interface with drag-and-drop upload, real-time progress tracking, and responsive design. The Node.js/Express backend implements RESTful APIs with JWT-based authentication, malware scanning using ClamAV, and email notifications via Nodemailer. Security measures include multi-layer encryption, CORS policies, rate limiting, and comprehensive input validation. The blockchain integration provides immutable logging of all operations, transparent audit trails, and cryptographic proof of ownership. Advanced features include public link generation with expiration times, dynamic permission management, and intelligent file preview systems supporting multiple formats (PDF, DOCX, XLSX, PPTX, images, videos). Real-world applications span multiple industries: legal firms requiring tamper-proof document storage, healthcare organizations needing HIPAA-compliant secure sharing, research institutions protecting intellectual property, government agencies managing classified documents, and financial services securing sensitive information. This system represents a paradigm shift in secure file management, combining trustless blockchain properties, distributed storage resilience, and modern web technologies to create a solution that is simultaneously more secure, transparent, and user-friendly than traditional alternatives. By eliminating central server dependencies and implementing cryptographic verification, the Decentralized Data Vault establishes a scalable framework for next-generation digital collaboration where security, privacy, and user sovereignty are fundamental design principles.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».