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智能合约安全审计之路-时间操纵漏洞

但是区块的打包时间并不是系统设定的，而是可以由矿工在一定的幅度内进行自行调整。因此，一旦时间戳使用不当，则会引起漏洞 核心问题：矿工操纵时间戳生成对自己有利的随机数，或者来解除合约的时间限制 ?...以太坊中的时间戳合理要求 当前区块的时间戳一定大于上一个区块的时间戳 当前区块的时间戳与上一个区块时间戳之差小于900S 矿工可以在这个“合理”范围内任意设置时间戳 引入问题：矿工对于时间戳这个看似“客观...，只有等到开奖时间到来之后才能开奖 漏洞点：矿工可以在时间戳即将到来之前，将包含该笔交易的区块时间戳稍微提前，就可以提前开奖 ?...漏洞预防 在合约中使用block.timestamp时，需要充分考虑该变量可以被矿工操纵，评估矿工的操作是否对合约的安全性产生影响 block.timestamp不仅可以被操纵，还可以被同一区块中的其他合约读取...，因此不能用于产生随机数或用于改变合约中的重要状态、判断游戏胜负等 需要进行资金锁定等操作时，如果对于时间操纵比较敏感，建议使用区块高度、近期区块平均时间等数据来进行资金锁定，这些数据不能被矿工操纵 ?

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NeurIPS 2024 Spotlight | 如何操纵时间序列预测结果？BackTime：全新的时间序列后门攻击范式

因此，自然的想到，当面对适用于时间序列预测的深度学习模型时，后门攻击是否依然可以操纵预测结果？ 为了回答这个问题，本文首次全面地定义了时间序列预测的后门攻击范式，并进而提供了对应的双层优化数学模型。...实验表明，通过 BackTime，攻击者可以隐蔽地操纵预测模型，强制要求模型输出任意形状的预测结果。这种全新的攻击范式揭示了预测（回归）任务中深度学习训练的潜在不安全性。...时间序列预测的后门攻击范式 传统的后门攻击针对图像 / 文本分类任务，无论是从数据特性到任务类型都和时间序列预测全然不同。所以传统的后门攻击无法适用于时间序列预测。...因此，我们在此开创性地提出时间序列预测的后门攻击目标，并进而列出时间预测后门攻击的多条重要特性。...首先，能否后门攻击时间序列缺失值推理任务（time series imputation）。当前的 BackTime 利用触发器和目标模式的顺序时间链接来实现攻击。

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    通过初始时间和流逝的分钟数计算终止时间

    0 引言 在python中，可以通过起始时间和流逝的时间计算出终止时间。 1 问题 输入在一行中给出两个整数，分别是四位数字表示的起始时间，以及流逝的分钟数，其间以空格分隔。...注意：在起始时间中，当小时为个位数时，没有前导的零，即5点30分表示为530；流逝的分钟数可能超过60，也可能是负数。...2 方法 输入两个整数，初始小时数为零，然后将两个整数分别除以60取整并相加，得到小时数；将两个余数除以100并相加，如果结果大于60，则在所得的小时数上再加1，分钟数减60，循环以上步骤直到分钟数小于...得到的最终结果即为所求的终止时间。 3 实验结果与讨论 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。可通过起始时间及流逝的分钟数计算出最终时间。

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    数据操纵：SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

    在这种情况下，客户端不得不等待插入语句被完成，如果表被频繁地使用，那么这将会花费很长一段时间。这与 INSERT DELAYED 让客户端立即继续执行正好相反。...312 将一个对列类型不合法的值插入到一个日期或时间列中。该列被适当格式的零值。 313 314 6.4.3.1 INSERT ......这可以用来确保一个特定的 DELETE 命令不会占用太长的时间。你可以简单地重复使用 DELETE 命令，直到被影响的记录行数目小于 LIMIT 值。...700 对于日期和时间类型，列被设置为适合列类型的“零”值。查看章节 6.2.2 Date 和 Time 类型。...701 注意，如果在一个 INSERT 或 UPDATE 语句中明确地将一个空字符串赋给一个字符串、数字或日期或时间类型，你会得到与上面相同的结果。

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    5分钟Flink - 时间语义和Watermark

    摘要 一、Flink 中的时间语义 二、EventTime 的引入 三、Event Time 和 Watermark 四、EventTime在window中的使用 一、Flink 中的时间语义 在 Flink...的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示: Event Time：事件实际发生而产生的时间 Ingestion time：数据进入 Flink 处理框架的时间 Processing Time：...事件被处理时当前系统的时间，是基于机器的时间属性 由于平常最常用的是EventTime，所以这里只说EventTime 二、EventTime 的引入 在 Flink 的流式处理中，绝大部分的业务都会使用...上图中，我们设置的允许最大延迟到达时间为 2s，所以时间戳为 7s 的事件对应的 Watermark 是 5s，时间戳为 12s 的事件的 Watermark 是 10s，如果我们的窗口 1 是 1s~...否则程序无法知道事件的事件时间是什么(数据源里的数据没有时间戳的话，就只能使用 Processing Time 了)。

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    Python 输入时间字符串以分钟单位计算时间差

    一开始我是打算使用seconds方式等到时间差，然后再除以60再转换成分钟时间差。...dataTimeb=datetime.datetime(y,m,d,H,M,S) secondsDiff=(dataTimea-dataTimeb).seconds #两者相加得转换成分钟的时间差...这是因为使用seconds方式计算时间差时只能算出在一天内的时间差忽略了天数，所以要得到正确的时间差，需要先计算出days的时间差，再算出seconds的时间差，两者相加再转换成minutes才是正确的时间差...dateTime在计算时间差的时候，如果单位是秒，是无法计算出大于一天的时间差，需要先计算天的时间差，在计算秒的时间差，两者相加才能得出正确的时间差。...secondsDiff=(dataTimea-dataTimeb).seconds daysDiff=(dataTimea-dataTimeb).days #两者相加得转换成分钟的时间差 minutesDiff

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    5分钟Flink - 时间与语义案例详解

    摘要 一、重要知识点回顾 1.1 时间语义 1.2 分配时间戳的接口 二、代码分析 2.1程序说明&注意事项 2.2 追踪 WaterMark 1 2.3 追踪 WaterMark 2 2.4 追踪 WaterMark...展开分析 时间1: EventTime的时间点 时间2: 当前最大时间点（有可能产生延迟的数据，那么最大时间点就是前一个数据的时间点） 时间3: Watermark时间点 时间4: 窗口的时间范围【左闭右开...】 一、重要知识点回顾 1.1 时间语义 Event Time：事件实际发生而产生的时间 Ingestion time：数据进入 Flink 处理框架的时间 Processing Time：事件被处理时当前系统的时间...，是基于机器的时间属性 在一般的语境下，一般选取的是 Event Time，即实际事件发生的时间点，也是符合事件发生进而分析的逻辑的。...)] { val bound: Long = 60 * 1000 // 延时为1分钟 var maxTs: Long = Long.MinValue // 观察到的最大时间戳

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