DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料 盐霉素购于Sigma公司；DMEM培养液、PBS溶液购于北京Hyclon公司；胰蛋白酶购于美国Invitrogen公司；胎牛血清、青链霉素为购于Gibco公司产品；Millex-HV0 45 μm PVDF膜和化学发光试剂盒购于美国Millipore公司；MTT检测试剂盒购自上海同仁化学科技有限公司；甲紫溶液购于河北建宁药业有限公司；4%多聚甲醛购自北京雷根生物技术有限公司；Amersham Imager 600凝胶成像分析系统购于美国General Electric公司；OlympusBH2生物光学显微镜日本奥林巴斯集团；MultiskanGO型酶标仪购于美国Thermo Scientific公司。 2.2. 方法 2.2.1. 盐霉素药物配制、保存及使用 实验中用到的受试药物为：盐霉素，纯度98%，分子量751。将盐霉素使用甲醇充分溶解并制备成10 μmol/L浓度母液，保存在4℃冰箱。后续实验均用10 μmol/L的母液使用培养基按比例配成适当浓度工作液，确定后续实验的实验组盐霉素浓度分别为2 μmol/L和4 μmol/L (低浓度组(SL)和高浓度组(SH))，根据MTT法结果确定培养时间为48 h。 2.2.2. 细胞培养 1) 细胞复苏：提前准备好37℃水浴锅，打开超净台，快速将冻存管从液氮罐中取出放入水浴锅，轻晃细胞使其均匀解冻；将细胞吸到离心管中再补充新的培养基后，混匀并1000 rpm离心5 min；弃上清，加入新鲜培养基吹打混匀后，接种于培养瓶内，放入37℃，5% CO 2 细胞培养箱培养，根据细胞贴壁情况换液。2) 细胞传代：当细胞长满培养瓶70%~80%时，弃旧培养基，用PBS冲洗两次，加1 ml胰酶，放入培养箱内培养2 min，在显微镜下观察细胞间隙明显、细胞呈流沙状时，加入1 ml培养基终止消化(可以轻轻拍打细胞使漂浮)，1000 rpm离心5 min；弃旧培养基加入新的培养基吹打混匀细胞，按需传代(可1:2、1:4或1:8传代)，4~6小时观察贴壁情况。3) 细胞冻存：取对数生长期细胞，消化，制成细胞悬液，调节细胞密度为5 × 10 6 /ml，加入冻存液(20% DMSO + 10% FBS + 70%细胞培养液)分装与冻存管中，封口并标记，放入梯度冻存盒后，第二天放入液氮罐中保存。4) 细胞计数：将贴壁细胞消化后制成细胞悬液，擦拭细胞计数板和盖玻片，用10 μl移液器在盖玻片和计数板之间加入一滴细胞悬液，显微镜下计算4个大方格的平均数，细胞数(个/ml) = 四格细胞总数/4 × 10 4 。 2.2.3. 集落形成实验 将细胞消化离心后，弃旧培养基，加入新鲜培养基制成细胞悬液，反复吹打使细胞均匀分散，用细胞计数板进行细胞计数，根据细胞的增殖能力接种细胞，接种后可向四周轻晃培养皿，使细胞均匀分散于培养皿内，按实验分组加药，培养48 h后，弃旧培养基，用PBS洗两次，细胞换液后继续放置在37℃、5% CO 2 培养箱培养7~10天，期间根据培养基颜色换液。当培养皿内出现肉眼可见集落时，终止培养，弃旧培养基，PBS缓冲液冲洗2次后，用4%多聚甲醛固定15 min后，固定液回收，在烘箱中晾干后加入甲紫药水染色10 min后，自来水冲洗甲紫药水，待皿晾干后拍照、计数统计结果。 2.2.4. Real Time PCR实验步骤 1) 提取总RNA：加1 ml的Trizol加入细胞培养皿中，在涡旋混合器上震荡20 sec，转速12，000 rpm，离心10 min；吸上清于新的1.5 ml离心管中，加氯仿200 μl，4℃离心机12，000 rpm，10 min；取上清液加上等体积的异丙醇于1.5 ml离心管，静置后加入1 ml 75%酒精，4℃，7500 rpm，5 min后弃上清，离心去上清；再加1 ml 75%酒精漂洗沉淀，弃上清，干燥10 min后加入1 ml DEPC水溶解RNA，置于−80℃保存。2) cDNA第一条链的合成：依次除去总RNA中的DNA和DNADNase1，再进行反转录。3) 最后进行扩增。 2.2.5. MTT法实验步骤 将生长良好的贴壁细胞用胰酶消化后吹打混匀制成单个细胞悬液，以每孔5000个接种于96板中，待细胞次日贴壁后，按实验分组，加盐霉素分别处理1、2、3、4、5、6天后，(培养时间超过48 h的96孔板，48 h后进行细胞换液)，每孔加MTT溶液20 μl，继续孵育4小时后终止培养，用移液器将孔内液体小心吸出，；每孔内加入150 μl DMSO，为使结晶物充分融解在摇床上晃10 min。在酶标仪的490 nm波长处测定各孔光吸收值，比较各组吸光度值后发现盐霉素对细胞增殖抑制呈浓度依赖作用，在48 h药效最好。 2.2.6. 统计学分析 所有实验重复三次，采用SPSS 21.0统计软件进行统计学分析，以均数 ± 标准差( X ¯ ± S D )表示，后采用单因素方差分析判断总体显著性，并用t检验分析组间差异有无显著性。
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user: 3. 结果 3.1. 盐霉素抑制胶质母细胞瘤U87细胞的集落形成能力 平板克隆形成实验显示，盐霉素处理使细胞集落形成能力降低，细胞形态不规则，SH组细胞数量明显小于SL组和对照组，说明抑制细胞增殖具有浓度依赖性。差异具有统计学意义(P < 0.05，图1)。 图1. 盐霉素对U87细胞增殖能力的影响 3.2. 盐霉素对凋亡相关基因表达的影响 如图2所示，盐霉素处理对众多信号通路有激活作用，通过测定这些通路所涉及的凋亡相关基因表达量，在表1中列举了部分上调基因和下调基因，表达上调的基因有Fas、FOXO3、GATA6等，表达下调基因有CAT、PIK3CA、VEGFA等。 图2. 盐霉素对信号通路的激活作用 Table 1 Partial gene expression regulatio Gene Result Gene Result Fas Up CER Down TGF Up CAT Down NF2 Up CD44 Down AKT1 Up FASN Down FUS Up FADS2 Down FOXO3 Up VEGFA Down ATF3 Up CDK2 Down GATA6 Up Akt2 Down CDC20 Up PIK3R3 Down MED17 Up PDK3 Down CCL2 Up CASP1 Down CSTF2 Up PIK3CD Down APC Up DAPK3 Down WRAP53 Up PIK3CA Down WRAP53 Up CAMK2D Down RBM4 Up MAP2K2 Down MAP3K1 Up SMAD2 Down BCL2L11 Up BCL-2L13 Down 表1. 部分基因表达调节情况 3.3. PCR检测凋亡相关基因表达水平 我们通过基因芯片技术对下调基因进行检测，对比GeneCards数据库中凋亡相关下游基因，筛选出重复率高且与数据库基因相一致的33个表达下调基因，通过PCR检测了ADCY7等基因的表达水平，所有基因表达量如下表2所示(CT = 2 − △△ CT )，其中CD47、ADCY7、PPP2R5C、SENP2基因表达下调大于4。通过SPSS21.0软件进行t检验得到P < 0.05，具有统计学意义，并做柱状图(见图3)。 Table 2 Gene expression measured by PC Gene GI CT值 Gene GI CT值 CD47 68，223，312 4.479486416 SMAD3 223029439 1.362887677 ADCY7 554，506，569 4.237852377 ZAK 82880647 1.334839854 PPP2R5C 240，849，352 4.189176491 IGF1R 629266060 1.289370308 SENP2 1，370，484，865 4.06477761 ITGA6 937834184 1.277508892 PPKCA 47，157，319 3.723518864 KCNMA1 408358006 1.228303149 STEAP3 56，549，146 2.948538435 KAT2B 156071487 1.183724489 WNT5A 371，502，086 2.821899614 NRP1 182508168 1.081724666 ST3GAL1 213，418，067 2.639015822 KIF11 197304797 1.066832243 TMX1 151，101，291 2.555017785 PLD1 345091014 0.735433432 SREBF1 256，665，250 2.183536529 PIK3CD 1176461143 0.708742434 MTHFR 167，466，197 2 UTRN 110611227 0.449585268 COLA42 1，041，215，070 1.931872658 SCD 53759150 0.374576769 CAV2 332，164，661 1.918528239 FGFR3 254028235 0.343091828 UBE2Z 302，191，680 1.815038311 ULK1 225637564 0.332982 ATF6 343，168，761 1.591072963 CUL7 270265834 0.190342109 SRI 379，317，144 1.414213562 MAVS 330688442 0.175555609 RNASEL 340，545，530 1.410949807 表2. PCR测得基因表达量 图3. 凋亡相关基因表达水平
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user: 4. 讨论 目前的治疗手段对于胶质瘤尤其是高级别胶质瘤的治疗效果有限，即使用标准化治疗方案，患者生存率仍然很低，因此开发新的治疗药物仍具有很大意义。 盐霉素在1974年由Miyazaki等从发酵白色念珠菌获得 [ 10 ]，具有杀伤多种革兰氏阳性菌和防治家禽球虫病的作用，最早作为抗球虫药物被用做家禽饲料添加剂 [ 11 ]。Mitani等研究发现盐霉素可以将细胞外阳离子转入细胞内，破坏细胞膜和线粒体膜内外离子平衡，发挥抗菌、抗球虫的作用 [ 12 ]。根据Lavine等报道，盐霉素可以激活线粒体DNA修复酶TgMSH-1，是弓形虫细胞周期S期停滞，起到抗球虫功效 [ 13 ]。近年来人们发现其具有广谱抗癌功效，盐霉素逐渐开始用于人体范围内的实验。在小部分人群测试中，包括患有头颈部非浸润性癌，乳腺癌和卵巢癌的患者，患者的病情都有所缓解。抑制其分化，延缓肿瘤生长的速度 [ 14 ]，还有文献证实盐霉素可以引起卵巢癌细胞的凋亡和自噬 [ 15 ]。盐霉素具有广谱的抗癌功效，也包括对胶质瘤的抑制作用。对胶质瘤的抗肿瘤作用机制中，目前报道可能具有相关性的机制有：盐霉素联合组蛋白去乙酰化酶抑制剂能够增强elF20a磷酸化，减少McL-1表达以及减弱mTOR和p70s6K磷酸化，增强对GBM细胞杀伤力 [ 16 ]；盐霉素能增强TRAIL (肿瘤坏死因子相关调亡诱导配体)导致胶质瘤细胞凋亡的作用。体内实验证实SAL与TRAIL联合明显抑制了胶质瘤细胞在裸鼠身上的移植瘤生长 [ 17 ]；盐霉素促使p53转导进入线粒体，而后再与亲环素D相结合形成复合体。此复合体诱导线粒体通透性转换孔开放，导致细胞坏死 [ 18 ]。 本实验分辨用高浓度(SH)、低浓度(SL)和空白对照组(NC)处理U87细胞，可以观察到SH组U87细胞大量死亡，盐霉素处理组较NC组细胞不规则，狭长，容易脱壁。集落形成实验显示细胞增殖明显抑制。证明盐霉素能明显抑制肿瘤细胞的增殖，且具有浓度依赖性。 相关文献报道盐霉素可选择性地通过诱导凋亡而抑制胶质瘤干细胞的生长 [ 19 ]，本实验中也观察到盐霉素处理U87细胞集落形成能力降低，细胞形态不规则，且呈现浓度依赖性。为探究盐霉素对细胞凋亡影响机制，我们选择了部分信号通路进行检测，发现AKT1、FOXO3等凋亡相关基因表达明显上调，CAT、CAMK2D等凋亡抑制基因表达下调。通过PCR对部分凋亡相关基因表达水平进行检测，其中CD47、ADCY7、PPP2R5C、SENP2基因表达下调明显。 目前关于盐霉素对胶质瘤的抗肿瘤作用的研究并不十分深入。结合文献报道以及本实验研究结果我们发现，盐霉素通过特异性的诱导肿瘤细胞凋亡来发挥其抗肿瘤作用，目前仅可检测到盐霉素具备对部分凋亡相关基因的调节能力，而其具体信号通路尚不明晰。本实验对盐霉素抗肿瘤作用做了初步研究，验证了盐霉素对胶质瘤细胞的抑制增殖和促进凋亡作用。其具体作用机制有待于我们继续探索。
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user: 摘要 笔者基于相关文献综述基础上，通过问卷调查、专家访谈等形式，对上海海湾地区大学城高校研究生创新能力展开专题调研，详细分析了高校研究生创新能力存在的主要瓶颈与原因，并提出研究生创新能力提升对策。研究结果显示，研究生创新能力主要存在高校教育培养模式和机制不健全、导师授课方式侧重于传统的教学模式、研究生参与创新研究活动机会较少等问题；这些问题的主要原因在于研究生创新动机不足、导师创新能力欠缺、生源质量下降和协同创新平台不健全等。这些结论对于提升高校研究生创新能力培养具有重要的现实指导意义。
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user: 1. 引言 近年来研究生创新能力的培养越来越受到重视。教育部早在2003年实施的“研究生教育创新计划”中就强调研究生教育必须把工作重心转移到创新意识和创新能力提高上。目前，我国研究生规模已位于世界前列，但研究生创新能力整体不强已成为不争的事实。那么研究生创新能力整体不强的主要瓶颈是什么？原因有哪些？如何提升研究生创新能力？因此，为了解这些问题，课题组以研究生及其导师为调查对象，采用问卷调查与专家访谈等形式特展开研究生创新能力现状专题调研。
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user: 2. 文献综述 1) 关于协同创新内涵的研究，陈劲等 [ 1 ]、赵立雨 [ 2 ]、刘丹等 [ 3 ]、高静等 [ 4 ]、宁芳艳等 [ 5 ]、董玉宽等 [ 6 ]、陶丹 [ 7 ]、胡赤弟等 [ 8 ]、方刚等 [ 9 ] 将企业、高校、科研机构、互联网设定为知识生态系统中的不同生态角色，并运用生态机制解释产学研协同创新中的知识增值过程。总之，协同创新包括高校内外部两方面，其中内部主要指高校内各要素间实现整合；外部主要指高校与地方政府、研究机构、企事业单位进行合作。 2) 关于创新能力构成要素及内涵的研究，Mountain et al. [ 10 ]、Dehaan et al. [ 11 ]、张庆林 [ 12 ]、姜晶玲 [ 13 ]、张建林 [ 14 ]、陈新忠等 [ 15 ]、张胤等 [ 16 ]、王婕 [ 17 ]、张雁冰等 [ 18 ]、陈立万等 [ 19 ] 认为创新能力包含系统性思维能力、创造性思维能力和实践能力三大要素。总之，学者们关于创新能力的构成要素和内涵的理解存在差异，但总体上多数学者认为创新能力表现为一种综合能力。 3) 关于研究生创新能力存在的主要问题与原因，欧绍华等 [ 20 ]、任志安 [ 21 ]、盛守照等 [ 22 ]、冯丹娃等 [ 23 ]、李焰等 [ 24 ]、陈光会等 [ 25 ] 以“互联网+”背景下西安工业大学为研究对象，通过对其经管类研究生参与课题研究及课外实践、任课教师教学方式教学内容、导师团队学术研究氛围、学院课程体系设置等方面设计问卷进行创新能力培养现状调研，研究结果表明存在经管类研究生培养师生比过小、课程体系滞后、教师教学方式较为单一、生源质量参差不齐等问题，并提出相应对策与措施。伍利华等 [ 26 ] 认为目前药学类研究生创新能力培养主要存在培养模式传统单一、培养方式与社会需求脱节、导师队伍力量薄弱、培养资源缺乏等方面的问题。总之，目前研究生创新能力培养存在教育体制缺陷、科研资源不足、创新实践参与度低、理论课程占比较大等方面问题。 4) 关于研究生创新能力影响因素的研究，张应春 [ 27 ]、王伟 [ 28 ]、姜友芬等 [ 29 ]、项本武 [ 30 ]、朱红等 [ 31 ]、任志安 [ 21 ]、吕艳娇等 [ 32 ]、吴杨等 [ 33 ] 以九所高校的500份问卷调查和28位师生的深度访谈为数据样本，分析导师风格对研究生创新能力的影响。总之，研究生创新能力的影响因素主要包括研究生自身素质和如制度、师资、社会等外在因素。 5) 关于研究生创新能力培养途径和方法的研究，张卫刚 [ 34 ]、赵文平 [ 35 ]、霍晶等 [ 36 ]、杜栋等 [ 37 ]、李祖超等 [ 38 ]、史凯等 [ 39 ]、王文宾等 [ 40 ]、陈彬等 [ 41 ]、谢一铭等 [ 42 ] 基于学科交叉的地方高校研究生创新能力培养研究的基础上，提出培养研究生质疑精神、加强导师和导师团队建设、协同创新培养体系的构建、鼓励联合培养研究生、提供平台促进学术交流、建立创新型学科管理保障机制等策略措施。杨永兵 [ 43 ] 探讨了科研项目训练对研究生创新能力培养的影响，并提出建议：以创新能力为导向，科研训练项目为主要途径，构建支撑创新能力培养平台，灵活设计考核机制和保障机制。总之，学者们主要从学科建设、学术环境、导师作用、制度建设等角度展开研究。 综上所述，学术界关于研究生创新能力的内涵、问题、影响因素与对策等内容展开大量的研究，相关研究成果也为后续研究奠定一定的基础，但目前的研究多基于学科建设、学术氛围、导师、体制机制等单一视角展开讨论，而基于协同创新环境下多维视角研究不足，同时也缺少调研等实证分析。因此，笔者将同时考虑内外部协同环境多维视角，运用问卷调查和专家访谈等方法展开研究生创新能力培养现状及对策研究。
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user: 3. 研究生创新能力培养存在的主要问题 为了了解研究生创新能力存在的主要问题与原因，明确其提升策略；考虑到海湾大学城在上海高校里具有一定代表性。因此，调研主要针对海湾大学城上海应用技术学院、华东理工大学、上海师范大学高校研究生展开。 1) 高校教育培养模式和机制不健全，一定程度上影响了研究生创新能力培养 深入探究研究生创新能力低下的问题主要在于：研究生自身创新意识不足、高校教育培养模式和机制存在局限性、导师队伍缺乏创新精神和创新能力、生源质量有所下降、我国相对于教育科研经费的投入普遍较低等，具体调研结果如图1所示。 由图1可知，高效教育培养模式和机制存在缺陷占比最高，达47.66%，排名第二的是研究生自身创新意识不强，占比达26.17%的，其余依次为导师队伍缺乏创新精神和创新能力、生源质量有所下降和科研环境不好，分别占比17.56%、5.61%和3.12%。由此表明，高校教育培养模式存在较大问题，如今的高校教育过于局限专业本身，忽略了“博”和综合能力的培养；课程设置不够合理，其中必修课多占85%以上，选修课占比过低，不利于广泛学习；重理论教学，忽略了科研能力的培养；协同创新环境难以形成，不利于研究生创新能力培养。此外，研究生自身创新意识薄弱，导师队伍创新精神和创新能力不足，科研办学条件不够完善，这些问题都不同程度妨碍研究生创新能力提升。 2) 导师授课方式侧重于传统的教学模式，创新教学模式较少 由图2可知，导师的授课方式依旧偏向于传统讲授式和音像观赏式，其中所占比率分别为97.47%与72.22%，而问题研讨式与社会实践式的授课方式只占36.61%与14.14%。调研结果表明：当前研究生创新观念较淡薄，对培养创新意识不够重视，往往难以提升研究生创新能力；同时也存在研究生动手能力不强的现象，难以将所学知识运用到创新实践中。 图1. 研究生创新能力低下的主要问题分布情况 图2. 学校导师主要授课方式分布情况 3) 研究生参与创新研究活动机会较少，创新成果不足 创新研究活动是评判一个人是否拥有创新能力的重要指标。课题组在调查中发现，没有参加过创新活动同学比重高达85%，参与硕士生导师一个科研课题的学生占31.05%，没有申请过导师科研课题的研究生占29.56%，如图3，图4所示。调研结果恰恰解释了硕士研究生成果如发表论文被引用次数不高，学术贡献力和创新性不大这一现象。
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user: 4. 研究生创新能力培养存在问题的主要原因 由图5可知，研究生创新能力影响因素的调研显示，影响因素最大的是研究生自身因素，占89.39%；其次是生源质量下滑，占76%；第三，导师队伍因素，占75.25%；最后，其它因素如学术环境氛围、课程设计不合理、教学设施不完善等一定程度上也影响着研究生创新能力。 图3. 研究生学习中参与的创新活动分布情况 图4. 研究生参与导师课题项目数情况 图5. 研究生创新能力低下的主要原因分布情况 4.1. 研究生自身因素方面 研究生创新能力的培养效果怎样，归根到底还是研究生自身素质决定其创新能力强弱，其主要原因如下： (1) 研究生自身结构不合理，知识链单一，基础薄弱。许多研究生是在工作后感到艰辛才选择考研，基础知识已忘记不少；同时许多研究生选择跨专业考研，而学科专业设置存在相互渗透较少问题，难以有效拓展研究生视野和提升跨学科研究创新能力。 (2) 创新动机不足也是导致研究生创新能力低下主要原因。相当多研究生选择考研的初衷往往是想改变工作环境，或者提升自己的学历水平。因此，在研究生读书期间，并不太关心自己学习成绩如何，只要能拿到毕业证书即可；有些研究生还忙于兼职工作，根本没有时间参与课题创新研究，其创新能力培养也就可想而知了。 4.2. 导师因素方面 调查显示，导师的专业水平、学术背景、科研能力等占重要地位，其所占比例分别为89.39%、61.87%与61.36%，如图6所示。 图6. 导师队伍影响研究生创新的因素分布情况 (1) 导师创新能力不足。现实中有些导师不图进取，所教内容不新颖，难以满足研究生创新需求；有些导师理论研究和实践探索相脱节，难以有效将理论知识运用到实践中或从实践中提炼指导理论。 (2) 行政化严重。有些导师担任了高校行政职务，或承担社会兼职任务，所以精力多放在琐碎的行政事务上，对学术研究不够，对学生指导也较少；再加上有些导师指导方法重传授、轻启发，学生也习惯于不加思考地接受导师的看法，久而久之，导致自身创新意识和能力消退。 4.3. 学校因素方面 (1) 生源质量下降。近年来，各高校不断扩招，研究生规模日益扩大，为了完成招生计划，许多学校不得不放松考核标准，在无形中降低了生源质量。而且学校在招收研究生时，往往注重理论知识，主要是笔试和面试，对学生的实践能力也没有太多要求。 (2) 学术环境浮躁。目前很多高校都缺乏营造创新型学术氛围动力，对研究生创新能力培养重视程度不够，没有制定相应的激励政策，研究生也就不会注意自身创新能力的培养。久而久之，研究生学习就停留在从理论到理论中。 (3) 协同创新平台不健全。很多高校教学与科研协同创新平台搭建还不够完善，存在研究生难以获得开展学术交流和科学研究现象，严重制约了研究生创新能力培养；同时受招生录取制度限制，研究生学习和升学模式都是从学校到学校，难以有机会参加社会实践，更谈不上协同创新。
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user: 5. 研究生创新能力提升对策与措施 5.1. 激发研究生学习动机，提升研究生综合素质 由图7显示，激发研究生本人学习志向占比最高，达77.22%，表明研究生创新必须充分发挥其主观能动性，可以通过参与社会调查与实践、参加各种创业大赛、参与老师的科研课题等活动来提升创新能力，培养创新意识。同时提高研究生综合素质占比也较高，达71.79%，表明要求研究生端正学术态度，勤恳踏实地不断吸取新知识，掌握新动态，不断提升自身创新能力水平。 图7. 研究生创新对研究生的要求分布情况 5.2. 更新教育观念，拓展研究生创新能力培养思路 由图8调查显示，研究生对高校创新教育的要求中，更新教育观念占比达36.8%。因此，高校要树立创新教育理念，并把这种理念贯穿到研究生教育中的具体教学计划制定、教学方案实施、教学过程实践和综合素质培养等方面；鼓励研究生走出校园，积极参加行业性、区域性、国际性的学术活动，开阔国际视野和拓展研究思路，提高独立思考能力、创新能力和综合素质。 5.3. 加强各方协同创新，助推研究生创新能力提升 1) 导师与研究生协同。教学活动是师生互动过程，效果好坏是由双方共同决定的。其中“研讨式”教学是普遍被认为能够取得较好效果的一种教学模式，核心是通过教师与研究生、研究生间互相启发而产生创新的火花，较能体现导师与研究生协同创新。 图8. 对高校创新教育的要求分布情况 2) 学校与企业协同。学校可以与知名企业共建研究生实训中心或工程中心，让实训中心或工程中心成为研究生专业实践基地，在校期间要加强交流沟通，不断完善研究生实习实训机制，充分利用协同创新资源，强化实习实训环节，营造有利于研究生创新能力不断提升的成长环境。 3) 政府与学校、企业的协同。政府应该不断完善政策体系，加强对校企协同创新的支持力度；同时，地方政府不仅要提供资金支持，而且还要提供大量相关科研信息来引导校企合作，并提供重大科研项目来推进校企协同创新合作。
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user: 摘要 国家大数据战略下，数据需要各个环节间流转、重组、使用，同时数据的管理控制权也随之转移，数据一旦泄露，数据提供者非常希望能够精确溯源是否是数据使用环节的责任。数据水印技术通过高仿真实数据内容，并参入标识信息，数据使用者不易察觉，并且有很强的隐蔽性和抗毁性，可有效满足数据安全流转需求。文章提出了一种基于自适应嵌入的高抗毁数据水印方法，可灵活针对目标数据的特性，在保证目标数据可用性的前提下，尽可能的保证数据水印嵌入率，提高数据水印的抗毁性。
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user: 1. 引言 随着国家大数据战略的发展，数据要素已经成为我国经济发展的重要驱动力。2020年4月9日，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》发布，要求加快培育数据要素市场，推进政府数据开放共享，提升社会数据资源价值，加强数据资源整合和安全保护 [ 1 ]。我国关键基础设施运营企业，比如能源、金融、电信等行业拥有海量的客户数据，不仅反映了社会用能、经济运行等宏观情况，而且反映了居民生活、企业经营等具体情况，价值巨大，社会开放共享需求迫切。然而近年来数据安全事件频繁发生 [ 2 ]，国家法律法规对于个人信息保护越来越严格 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]，因此我们必须在保障数据安全的前提下，输出数据价值。 我国关键基础设施运营数据不仅会在内部各个部门间流转，也会向工商、司法等政府部门，金融、能源、互联网公司等企事业单位提供。数据一旦对外提供，数据的管理控制权将随之转移，如果发生数据泄露，责任难以定位。《中华人民共和国网络安全法》规定网络运营者应当按照网络安全等级保护制度要求，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改 [ 6 ]。《数据安全管理办法(征求意见稿)》规定网络运营者有履行数据安全保护义务 [ 7 ]。如果责任不能厘清，则极大限制了数据管理者的数据共享积极性，因此采取必要的技术手段，尽可能避免数据泄露，加强数据泄露之后的定责能力，十分必要。 文章提出了一种基于自适应嵌入的高抗毁数据水印方法，并采用当前主流的微服务技术架构，针对数据离线对外提供场景，提供高抗毁、高仿真的数据水印，一旦数据被恶意泄露，即可根据数据水印，定位责任环节，同时数据水印也可警示数据使用人员的安全意识，防止数据管理不当，非法泄露。
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user: 2. 相关知识 2.1. 概述 数据水印技术又被称为数字水印、数据库水印，能够将特定的标识信息嵌入到数字产品的内容当中，例如数据库、文档、软件等，同时不影响原数字产品的使用价值，也不容易被第三方探知和破坏。当数字产品流转给用户使用时，用户只能在许可范围内使用该数字产品，不能再次转发给第三方使用，这既符合绝大部分商品销售的商业规则，也是数据广泛开发共享的基本保证。使用的数据水印技术，不仅是对数据权属的标识，而且可以准确的进行数据泄露责任追溯，保护数据提供者的利益。 2.2. 技术现状 2002年Agrawal和Kiernan首次提出数据库水印的概念，以此来标记哪些是数值型的数据 [ 8 ]。随着数据水印技术的发展，总的来说，大致可分为失真和无失真的两类水印 [ 9 ]。数据水印的嵌入首先应该根据不同业务的差异化需求，尽量保证数据的可用性；其次数据水印应该具有完整唯一标识，保证数据泄露时溯源的准确性；最后数据水印应该具有很强的隐蔽性和抗毁性，保证数据在流转过程中，水印不会被攻击破坏。为了同时实现上述三个目标，国内外学者提出多种数据水印方法。一种思路是基于差异扩展的数据水印，同时考虑失真约束，控制数据水印的嵌入率，例如Bhattacharya和Cortesi提出的将元组划分置换后嵌入水印方法 [ 10 ]。为了优化嵌入效果，有学者提出了遗传算法和直方图移位算法 [ 11 ]，但是前期计算量非常大。 为了更好的保证数据水印嵌入率，同时保证数据水印的隐蔽性和抗毁性，文章针对使用范围较广的数值型数据，开展了基于自适应嵌入的高抗毁数据水印技术研究，包括数据水印自适应嵌入，以及数据水印精准提取，并得到了实验验证。
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user: 3. 算法设计 3.1. 自适应分组 为保证水印更加均匀地分散在目标数据中，我们设计了自适应分组算法，根据不同数据库的内容特性，计算最优的分组方式，具体算法如下： A g = { x i ， j | if   h a s h ( k i ) mod ( τ ⋅ 2 m ) = g } (3.1) 其中， x i ， j 代表第i行第j列的属性值， k i 代表序号为i的元组主键值， τ 代表编码后的水印码字长度， g ∈ { 0 ， 1 ， ⋯ ， τ ⋅ 2 m − 1 } 为分组序号，参数m的取值范围由数据水印位数和目标数据量之间的幂的逆运算值取整确定，一般为自然数。 通过上式，我们把第j列中所有属性项分为 τ ⋅ 2 m 组，每一组用来嵌入一位水印信息，很明显，当m大于0的时候，每一位水印嵌入到了 2 m 分组上。为了评估m的取值对于最终抗毁性的影响，我们定义了计算分组的离散度。 我们首先对第j列属性按照主键值进行排序： { x 1 ， j ， x 2 ， j ， ⋯ ， x n ， j } → { x p ( 1 ) ， j ， x p ( 2 ) ， j ， ⋯ ， x p ( n ) ， j } (3.2) 保证 k p ( k 1 ) ， j ≥ k p ( k 2 ) ， j ，   if   p ( k 1 ) > p ( k 2 ) ， p ( i ) 代表排序后的第i个元组。排序后按照下式计算分组的离散度： C m = ∑ t = 1 τ ∑ x i ， j ∈ A A t ( p ( i ) − P ¯ ) 2 | A A t | t ， 其 中 A A t = { A g | ⌊ g 2 m ⌋ = t } (3.3) 其中， P ¯ 表示所有元组排序号的均值， A g 的定义如式(3.1)。 最后，在根据下式选择使 C m 最大的m值，计算最终的分组个数 S w 。 S w = 数 据 水 印 位 数 × 2 m ，   if   max { C m ，   m = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ } (3.4) S w 即为自适应分组算法的分组结果，该分组方式能够保证水印在数据库中的分布更加均匀和离散，能够有效抵抗删除、更新等攻击。 3.2. 自适应嵌入强度 为保证数据库水印的抗毁性，特别是对于删除、更新等攻击的抵抗能力，文章通过计算适宜的水印嵌入强度，在单个属性项中嵌入合适的多位水印，在提高水印嵌入率的同时又兼顾了数据可用性，保证数据失真较小。 我们根据每一列的属性项的两个统计特性来计算嵌入强度： E j = ∑ i = 1 n x i j n (3.5) E j 表示第j列属性值的均值，n表示第j列属性列的属性个数。显然，均值越大，我们的修改量也可以更大，且不引起明显失真。 D j = ∑ i = 1 n ( x i j − E j ) 2 n (3.6) D j 表示第j列属性值的方差，该值是用来判断该列的数值抖动情况，如果 D j 的值较小，说明该列数值变化平稳，为了避免明显失真，应使修改量较小；反之，可以嵌入较大容量的水印信息。 针对上述统计特性，我们设计了强度判断公式： e j = { 1 ，         if   E j ∈ [ 0 ， g 1 ) 2 ，       if   E j ∈ [ g 1 ， ∞ ) ， d j = { 1 ，         if   D j ∈ [ 0 ， g 2 ) 2 ，     if   D j ∈ [ g 2 ， ∞ ) (3.7) 上式中， e j 为均值条件下的嵌入强度等级， d j 为方差条件下的嵌入强度等级， g 1 和 g 2 为设定的阈值，可根据实际情况进行调整。 t j = min { e j ， d j } (3.8) t j 为最终确定的嵌入强度等级，为保证数据失真较小，我们取均值条件下和方差条件下较低的那一个等级作为最终的强度等级。 3.3. 数据水印提取 数据水印的精准提取，关键在于数据水印标识位的识别，标识位识别出来后，就可以根据既定规律，准确提取出数据水印。由于在提取端，无法得知属性列是否嵌入水印，提取标识位是完全盲提取，因此需要对属性列进行遍历查询，确定是否存在标识位。 对于第j列中的一个属性项 x ^ i ， j ，首先通过下式计算其标识位信息： l i ， j = { error ， if   mod ( x i ， j ， Q ) ≠ 0 ; 0 ， if   mod ( x i ， j ， Q ) = 0 and mod ( x i ， j Q ， 2 ) = 0 ; 1 ， if   mod ( x i ， j ， Q ) = 0 and mod ( x i ， j Q ， 2 ) = 1 ; (3.9) 其中Q为数值型数据水印的量化公约数，原始属性项 x i ， j 通过Q的映射，得到数据水印标识。如果 x i ， j 与Q取模不等于0，说明该属性项不是标识为，即为error；如果 x i ， j 与Q取模等于0，可进一步进行取模运算，判断该位标识是0还1。 为对j列中所有属性项通过上式(3.9)计算其标识位信息，然后进行标识位统计： S T λ = ∑ mod ( H a s h ( k i ) ， S l ) = λ l i ， j | mod ( H a s h ( k i ) ， S l ) = λ | (3.10) 其中||运算符表示返回集合中有效数值的个数， λ ∈ [ 0 ， S l − 1 ] 用于标记提取出来的 S l 位标识位，而统计完成之后，第 λ 位标识位通过下式计算获得： L λ = { 0 ， if   S T λ < 标 识 位 为     0     的 判 断 阈 值 1 ，     if   S T λ > 标 识 位 为     1     的 判 断 阈 值 (3.11) 如果是自然采集得来的数据， S T λ 值是接近近于0.5的。当进过标识位映射之后， S T λ 值要么接近于0，要么接近于1；当数据水印受到局部破坏时， S T λ 值会向0.5靠拢。 通过遍历匹配，可以完整的提取标识位，识别当前属性列是否含有标识位信息。
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user: 4. 软件设计及应用结果分析 4.1. 微服务能力设计 在互联网+新业态下，服务商为了追求客户粘性，业务升级和迭代迅速，因此相关能力微服务化设计成为业界趋势。文章提出的自适应嵌入的高抗毁数据水印溯源算法，也设计了微服务能力，供前端服务或者其他后台能力调用，设计架构如下图1。 图1. 水印溯源能力微服务设计 自适应嵌入的高抗毁数据水印溯源算法模块在微服务软件框架下，可以以一个独立的模块部署在虚拟化容器中，并与数据流转的申请审批、脱敏处理、日志审计应用协同工作。当前端应用发起一个业务请求时，由业务中台中的应用服务按需调用数据中台数据和后台能力池中功能，如果是向外流转数据，在准备数据的同时，调用数据水印能力进行数据处理，然后流转数据。当安全人员接到数据泄露举报时，可以通过运营管理接口，调用数据水印溯源能力，精准定位是哪一位数据使用者泄露了数据。 4.2. 模拟验证 文章模拟了电力营销客户数据流转共享的场景，比如数据分析人员进行客户经营分析的业务，在数据外发前添加数据水印，如果向外流转的数据发生泄露，验证是否可以通过已添加的数据水印进行溯源。 (1) 验证环境 模拟验证的软硬件环境，包括1台关系数据库服务器，1台应用服务器(部署数据水印溯源服务)，和1台导出文件服务器用于临时存储生成的数据文件(表1)。 Table 1 Software and hardware verification environmen 序号 名称 设备类型 设备配置 操作系统 中间件 1 应用服务器 X86 服务器 2台PC服务器 8核/16 GB内存/50 GB CentOS7.5 —— 2 导出文件服务器 X86 服务器 1台PC服务器 8核/16 GB内存/500 GB CentOS7.5 Tomcat 8.5.54 3 数据库服务器 X86 服务器 2台PC服务器 8核/32 GB内存/500 GB CentOS7.5 Tomcat 8.5.54 表1. 模拟验证软硬件环境 (2) 模拟样本数据 模拟样本数据主要采用个人基础信息和用电数据，包括姓名、电子邮箱、手机号码、用户名、密码，还包括客户当日用电量、当月累计用电量、本年度每月的用电量等等。样本数据的来源主要通过各属性的特点由代码随机自动生成，共计20000条。部分样例数据如下表2。 Table 2 Some verification sample dat No. Name Email TEL Today EC This month EC Jan EC Feb EC MarEC Apr EC 1 吴刚 12700350@qq.com 18643950959 15.7 287 292 260 271 …… 2 秦精鸿 327985541@qq.com 13851699236 9.6 216 380 363 356 …… 3 章洪家 1009576282@qq.com 13853922283 3.2 19 306 283 272 …… 4 于嘉禾 yjm981174@163.com 13513536249 23.1 448 481 457 441 …… 5 胡晓南 huxnan@yahoo.com.cn 13776768541 11.2 215 297 289 291 …… 6 程光 88780488@qq.com 15050806332 13.4 238 286 283 258 …… 7 魏巍 13500357664@163.com 13500357664 18.9 315 317 313 298 …… 8 王涛 540928109@qq.com 13813969224 2.3 16 185 190 152 …… 9 憨志刚 HZG2006@163.com 13611506820 13.1 242 324 294 307 …… 10 刘奕 592424917@qq.com 17023328401 15.2 264 356 327 318 …… 表2. 部分模拟样本数据 (3) 水印添加及溯源结果 为了验证数据水印的隐蔽性，针对上述数据文件添加数据水印，并流转至数据运维人员、数据分析人员、业务运营人员、客户服务人员和安全管控人员，数据分析生成的相关统计曲线在容忍的精度范围之内，相关人员均未发现数据水印。 为了验证溯源的准确性及抗破坏性，针对上述数据文件的六种数据泄露情况进行溯源验证： 第一种情况：全量的20000条已经添加水印的数据文件发生泄漏； 第二种情况：已下载的数据文件随机10000条数据发生泄漏； 第三种情况：已下载的数据文件随机1000条数据发生泄漏； 第四种情况：已下载的数据文件随机100条数据发生泄漏； 第五种情况：已下载的数据文件随机10条数据发生泄漏； 第六种情况：已下载的数据文件随机5条数据发生泄漏。 每种数据泄露情况重复验证100次，局部泄露的数据范围随机选择，可以当数据全量泄露，或者少量泄露(大于100条)，溯源的准确率均达到100%。而当泄露数据为5条时，数据水印遭到破坏，溯源的平均准确率约为60% (表3)。 Table 3 Data watermark tracing result 序号 泄露数据量 平均准确率 1 泄露全量数据(20000条) 100% 2 泄露10000条数据 100% 3 泄露1000条数据 100% 4 泄露100条数据 100% 5 泄露10条数据 92% 6 泄露5条数据 60% 表3. 数据水印溯源结果
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user: 5. 总结 文章面向数据共享流转业务场景，开展了基于自适应嵌入的高抗毁数据水印方法，可灵活针对目标数据的特性，在保证目标数据可用性的前提下，尽可能的保证数据水印嵌入率，提高数据水印的抗毁性。经设计原型验证，本文提出的水印溯源技术具有较好的溯源准确性以及抗破坏性。文章研究成果针对数值型数据，虽然大部分数据分析人员的数据需求在于数值统计分析，然而随着社会数据安全意识的提高，以及国家个人信息保护法律法规的陆续出台，文本型数据和自然语言型数据也将是数据流转中安全防护的重点，开展文本型数据和自然语言型数据的水印溯源算法研究将是需要进一步研究的方向。
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user: 摘要 区块链技术具有去中心化和不可篡改性等特征，能安全有效的降低新任成本且安全的存储数据，是目前计算机领域研究的热点。然而，目前区块链系统难以满足大量数据下的查询访问需求，当前研究大多是从数据同步存储到外部数据库中，通过外部数据库进行查询，增加了大量的通信量，没有解决区块链本身的问题。本文根据B+树这种结构的查询稳定性和查询路径短的优点，提出了一种解决方案，通过改进区块的存储结构，利用B+树和默克尔树各自优势，改进了默克尔树，在保证区块链验证效率的情况下增加区块链的查询性能，并且支持范围查询，减少了通信量。然后设计了基于改进区块结构的构建算法和查找算法；最后通过实验验证了所改进结构的可行性和有效性。
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user: 1. 引言 区块链 [ 1 ] 技术起源于中本聪发表的论文《比特币：一种点对点电子现金系统》，奠定了加密货币的基础，自此比特币以及其他很多加密货币已成为行业和学术界的流行语。作为最成功的加密货币之一，比特币获得了巨大的成功，其资本市场在2016年已达到1000千万美元。区块链技术作为比特币的底层支持技术，具有公开透明不可篡改等特性，主要由密码学的技术保证安全性和可靠性。在安全性方面，主要包括数据签名技术、公钥私钥体制思想、时间戳机制；在可靠性方面，主要由共识机制来实现节点和数据的验证。解决了拜占庭 [ 2 ] 将军问题，例如工作量共识机制、股权证明等分布式共识机制。解决了传统的信任 [ 3 ] 问题与双花攻击问题，减少了传统的信任经济成本；在数据存储方面，主要采用默克尔树技术。Androulaki等人 [ 4 ] 介绍了超级账本体系结构：一个可扩展的真正区块链系统，支持模块化共识协议和身份认证等，允许系统针对特定信任模型和应用场景进行定制化使用，除此之外，也是第一个支持运行标准通用编程语言运行的区块链系统，支持更多高级编程语言进行合约开发部署，并且将“智能合约”规则放在容器中运行。 文献 [ 5 ] - [ 10 ] 中，研究人员对区块链上数据存储的安全性问题和数据检索效率方面进行了探讨，主要是基于链上链下存储这一特点展开研究。McConaghy等人 [ 11 ] 提出了BigChainDB，这是一个大型的分布式数据库，将分布式控制和区块链技术的不变性相结合，将区块链技术引入传统数据库，提高了数据安全性，并提出了区块链数据库完整性策略。关于区块链存储容量，数据容量已增加以支持更大的数据存储。Wilkinson等人 [ 12 ] 提出了端到端的区块链存储网络，用户独立于第三方数据提供者发送和共享数据，取消中央控制，并使用常规密码检查文件的可用性和完整性。Dinh等人 [ 13 ] 搭建了一套系统框架用于测试区块链系统，对数据模型、共识算法和超级分类账进行了全面评估，把数据存储划分为一层、数据执行划分为一层，把共识层单独划分，各个层次独立扩展，并且测试了UStore数据的查询能力，帮助开发者识别系统瓶颈并相应地改进平台。Tsai等人 [ 14 ] 分析了区块链应用系统在一致性、可扩展性、数据库方面的需求，以可扩展性为目标，开发了双链架构模式的“北航链”。Li等人 [ 15 ] 提出一种支持排序的高效检索方法，用户可以根据需要返回top-k条最相关的数据，采用MongoDB作为存储库，并且支持范围查询，能满足不同场景的查询需求，但是Li等人也是利用链上链下数据库结合的方式把区块链的数据以key-value的形式把数据存储到数据库，利用其特性进行查询，并没有解决区块链本身的查询效率问题，并且增加了通信量。贾等人 [ 16 ] 提出一种存储容量可扩展模型的检索方法，设计了四层查询模型，提出B-M树区块结构提高了查询效率，并且根据节点的存储能力分工存储，增加缓存机制，加快了查找的速度。 本文根据目前区块链存储和检索存在的效率问题，从区块结构出发，首先提出了基于区块链系统的三层检索模型；其次，根据B+树的查找稳定性能，查询路径短的优点，结合默克尔树的优良验证性能，改进了默克尔树的存储结构，在节点上添加相应的索引数据，在保证验证效率的前提下提高了数据检索的能力，并且支持范围查询，设计了对应的构建算法和查询算法；最后，通过实验测试了提出树结构的有效性和可用性，有良好的查询性能和稳定性能。
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user: 2. 预备知识 2.1. 区块链结构 区块链是明显的防篡改数字账本，以分布式方式(即没有中央存储库)并且通常没有中央授权机构(即银行，公司或政府)来实现。区块结构如图1所示，一般区块链中，它们使用户能够在区块链网络内共享交易，从而在区块链网络的正常运行下，一旦发布交易就无法更改。狭义上讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组成的一种链式结构，并以密码学方式保证的不可篡改性和不可伪造的分布式账本。广义上讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证和存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全性、利用由自动化脚本代码组成的智能合约编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。区块链是多种已有技术的集成创 图1. 区块结构 新，主要用于实现多方信任和高效协同，主要具有透明可信、防篡改可追溯、隐私安全保障以及系统高可靠等特性。 2.2. B+树 B+树是B树的变体，应用比较广泛，用户的文件索引、专用数据库和通用访问方法都是基于B树和B+树提出和实现的。在B+树中所有的键值都位于叶子节点，上层非叶子节点包含一个索引，能够快速定位数据位置。叶子节点通过链表从左向右链接。 一棵m阶B+树的定义如下： · 每个节点最多可以有m个子树(分支节点)； · 分支节点最少有⌈m/2⌉棵子树(根节点除外)； · 节点的子树个数与关键字个数相等； · 叶节点根据关键字排序通过指针相连。 如图2所示为一棵4阶B+树结构示意图。 图2. 四阶B+树结构示意图
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user: 3. 模型设计 数据检索模型主要划分为3层，分别包括用户层、查询层和存储层。如图3所示。 图3. 模型设计 3.1. 用户层 用户层主要处理数据和接收查询请求。收到数据搜索请求后，一个完整的搜索从用户层开始，先从用户层的历史查询数据中查看是否已有查询记录和结果，如果存在可以直接返回所需数据，搜索完成；如果不存在则需要进入查询层继续查询。 传统的数据库使用B+树作为查询结构，并且将一次查询的结果认为下次可能也会再次被查询，所以采用缓存机制来提高性能，所有缓存的数据基本都存在内存中，相比于去读写磁盘操作，减少了IO时间，数据访问结果返回更快。基于这个思想，在用户层设置缓存模块，用户层在节点完成查询之后，把结果缓存在缓存模块中，方便下次查询相同数据时，增加检索速度。 数据处理模块主要是用户节点完成查询对查询结果的数据进行处理，比如一次转账交易的参与方地址，交易金额等数据进行处理，方便下次查询。 3.2. 查询层 查询层根据节点的稳定性以及计算能力分工处理查询业务和普通的节点验证业务，查询数据返回给用户层。 基于P2P网络中的节点查找技术，并且对区块链网络中的节点划分为两种，超级完全节点和普通验证节点。超级节点通过以下公式计算产生，主要通过在线时间和稳定性计算，为节点计算评分(score)，拥有评分高的节点选举为超级节点： score [ i ] = α × Capacity [ i ] + β × Age [ i ] ( α + β = 1 ) Capacity代表节点的计算能力和稳定性，Age代表节点的在线时间。其他参数信息代表的意义是：BandWidth-带宽、CpuSpeed-Cpu速度、Storage-存储空间、Netspeed-节点网络环境速度、Time-节点在线时长、t-节点上线次数。 Capacity [ i ] = a × Bandwidth [ i ] + b × CpuSpeed [ i ] + c × Storage [ i ] ( a + b + c = 1 ) Age [ i ] = ( 1 / Netspeed [ i ] ) × ( Time [ i ] / t [ i ] ) 当进行查询操作时，由于超级节点具有稳定性、计算能力强的特点，仅使用超级节点查询，发现算法在超级节点之间转发。普通计算节点负责节点稳定性的检测，主要包括节点评分的计算，为超级节点选择候补节点。 3.3. 存储层 存储层位于最底层，主要负责存储区块链数据，对查询层的查询请求做出响应。针对区块的存储结构，提出了基于改进的默克尔树的存储结构，结合了默克尔树和B+树的特点，默克尔树能很快的验证数据是否存在树中以及是否数据被篡改，B+树能在极短路径下查询到数据，并且支持范围查询，提高查找效率，具体改进结构在下一节详细介绍。
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user: 4. 改进的区块存储结构 目前，区块链中的数据存储结构主要是默克尔树，默克尔树的主要思想是基于单向密码哈希函数构造一棵树，每个叶节点都可以通过验证路径信息进行验证，由于仅计算哈希函数，因此验证的成本非常低。因为默克尔树的特性。是每层是数据的哈希值，无法利用二叉树的特点优化查找，只能遍历全部数据。随着区块链链上数据快速增长，查询一条数据的效率越来越慢，无法满足要求。因此根据B+树这种结构的查询稳定性和查询路径短的优点，提出了改进的区块存储结构，利用B+树和默克尔树各自优势，改进了默克尔树，在保证区块链验证效率的情况下增加区块链的查询性能，并且支持范围查询，设计了构建算法和查询算法。 基于M_H+树结构的区块链存储结构结合了默克尔树的高效验证和B+树的快速检索的特点，数据结构如图4所示。节点主要改进了默克尔树的存储结构，主要有哈希值和索引地址和端点索引值大小几个部分组成。 图4. 新数据结构 建立M_H+树的过程主要是，首先确认系统在一个区块里写入的数据，即打包的交易信息；然后根据索引数值的大小构建一棵树，这里比如以每个用户的身份地址数值大小作为索引，建立起一个B+树；根据建立的树的结构，从底层开始把叶子节点哈希值合并，计算组成新的哈希值，同时记录用户地址的最大值和最小值；重复直到生成一个树根哈希，得到的根哈希作为区块头的一部分数据保存。 由于B+树结构只有叶子节点存储数据信息，其他节点存储的都是索引信息，通过索引信息查找到叶子节点，叶子节点在最后一层通过链表的形式相连，并且使有序的，在范围查找时只要找到第一个符合条件的叶子节点，顺序往后遍历即可查找到所有节点，节省了查询时间和查询次数。根据其存储结构的特点，索引信息通常占用的空间小，因此相对来说整体的节点占用的空间缩小，能存储更多的数据。 算法：B+树插入操作 这里设插入的关键字为key。 1) 如果是空树，则新建一个叶子结点，把记录插入叶子节点，此时这个叶子结点也是根结点，插入操作结束； 2) 对于节点类型为叶子的：通过比较key值大小定位到要插入叶子节点的位置，判断插入当前节点后叶子节点关键字的个数是否会影响B+树的性质，即若关键字个数不大于m – 1，插入成功，结束此次操作；如果关键字个数大于m − 1，需要把当前节点一分为二，其中一个新节点的关键字为前m/2个，另一个新节点插入余下的关键字，需要在上一层索引节点即父节点插入第m/2 + 1个记录作为新的索引，新索引的左右指针分别指向左右节点，进行下一步操作； 3) 对于节点类型为索引的：判断该节点的关键字个数是否大于m − 1，如果关键字个数不大于m − 1，此次操作完成，如果关键字个数大于m − 1，该节点一份为二，此时分成两个索引节点，其中一个索引包含 ( m − 1 ) / 2 个关键字，另一个节点包含 m − ( m − 1 ) / 2 个关键字，同时需要在上一层索引节点即父节点插入第m/2个关键字作为新的索引，新索引的左右指针分别指向左右节点，重复执行直到完成插入。 如图5为B+树插入示意图，依次插入关键字40、45、62。 算法：M_H+树建立算法 Input：:构建好的B+树结构； Output：M_H+树结构存储模型； 1. 确认构建好的B+树结构； 2. 据B+树的结构，从最底层节点处理数据; 3. for(B+树节点N){ 4. if(叶子节点){ 5. 哈希数据； 6. } 7.else{ 8. 最小值索引获取； 9. 最大值索引获取； 10. 记录此节点的minval、maxval值； 11. 数据哈希； 12. } 13. N = N − 1； 14. } 15. 最后得到的根作为结果保存在区块头中； 以用户地址为25 28 30 50 55 59 67 69 89 95 98 99说明构建M_H+树的过程，该节点构成的B+树结构如图6所示。 根据B+树构建的M_H+树如图7所示： 根据带索引信息的节点，并且根据默克尔树的校验特征，可以快速校验信息检索结果正确与否。 查询算法如下，如果有节点发起检索请求操作，首先检查节点是否为稳定的且计算能力强的超级节点，如果满足则直接查询；如果不满足，则请求超级节点查询。在一个节点查询数据时，首先按照区块 图5. B+树插入示意图 图6. B+树结构 图7. M_H+树结构 顺序遍历区块头中的数据，找到M_H+树根，根据根节点中的索引信息大小(索引的最大值和最小值)判断查询的数据是否在这个区块中：如果要检索的数据索引不在这个范围内，继续查询下一个区块，如果满足在这个范围内，则根据索引的指向地址继续往下一层检索，直到找到叶子节点是否满足条件，搜索一颗完整的树结构，如果未查询到相关结果，搜索下一个区块。 如图7所示的M_H+树中，要查找索引地址为69的数据，首先从根节点判断，索引范围25~99，满足69所在的区间，根据访问根节点(25 89)，寻找第一个孩子节点，找到子树的节点范围25~69的节点，满足区间，根据(25 50 67)节点信息，找到第三个子节点，遍历找到结果并返回数据信息给查找节点。 算法：M_H+树查询算法 Input：区块链数据，查询条件索引Index； Output：交易结果。 1. If (节点不满足稳定条件){ 2. 找到邻近的超级节点 3. } 4. For (遍历区块){ 5. 访问区块头树根minval， maxval值； 6. while(minval≤Index≤maxval){ 7. If(叶子节点){ 8. For(遍历叶子节点){ 9. If(找到index){ 10. Return数据； 11. } 12. } 13. } 14. 获取新的节点信息； 15. 更新minval、maxval; 16.} 17. 访问下一个区块； 18. }