基于BWT和对称密钥的加密算法

用Burrows-Wheeler变换(Burrows-Wheeler Transformation,BWT)打乱明文次序,用行程长度编码(Run Length Encoding,RLE)缩小密文体积,然后使用密钥进行XOR运算.这是一种采用对称密钥方案的数据加密算法,具有较强的抗攻击能力.     

加密交易对传统资本流动管理的挑战与启示

作为当前跨境资本流动领域的前沿研究方向,加密交易的发展对传统资本流动理论和实践都产生了巨大影响,但现有研究在法律定性、实证分析等方面皆处于相对初级阶段。论文结合理论与实践,从法律层面对数字时代兴起的这类使用加密技术等新兴手段的交易模式,以及与之对应的资本流动进行了定性。从理论角度分析了加密交易发展对传统资本流动管理的意义和潜在影响机理；全面梳理了当前关于加密交易和资本流动的理论和实践研究成果,探讨了下阶段加密交易对资本流动研究的挑战,并对未来研究前景进行展望。现有研究启示,境内监管部门应尽快从监管层面明确加密交易的法律定性,积极推进境内关于加密交易与资本流动管理的理论研究和规则制订,从微观领域着手构建相关数据统计和监管框架,充分发挥数字人民币国际使用的优势,主动向其他国家分享最新研究进展、输出可复制的成功经验,并基于以上优势积极参与进而主导相关国际监管标准和规则的制订,切实参与全球治理体系改革。     

NFT产业：理论解构、市场逻辑与趋势展望

作为数字经济领域的前沿热点，NFT产业近年来发展势头迅猛，已成为发达国家重点打造的未来产业之一。非同质化、区块链支撑和加密资产属性是NFT的三大主要特征。从理论上看，NFT产业的火爆源于其给数字经济特别是数字产权领域带来的革命性改进，它构建起了数字创新的激励机制。随着用户的增加和协议的完善，NFT可代表资产的范围不断扩大，被广泛应用于Web3.0和元宇宙、数字艺术、时尚、游戏等产业之中。NFT有着广阔的市场空间，但技术本身和平台管理层面的短板、法律层面的风险，以及各国政府部门的监管动向均会影响其发展前景。部分国家已依托管理区块链或加密资产的法律条款对NFT产业进行监管。今后，我国在培育NFT产业时，应通过技术支撑、场景推广、监管保障“三管齐下”，实现NFT产业的健康有序发展。     

区块链游戏场景的应用探究

2017年区块链技术迎来了发展的高峰期，从比特币迅速衍生出多种场景应用，在金融、物联网、公共服务、数字资产、保险等各个领域都取得了一系列成果。而在游戏应用方面，谜恋猫，即CryptoKitties,也称为以太猫，是一个基于以太坊区块链的宠物收集游戏。一经推出相关交易额持续增长，短短的时间内交易额便突破千万元人民币大关。自此之后，利用区块链技术自身的开放性、去中心化以及安全性独立性等特性，玩家在充分享有区块链资产的前提下，设计了大量新型的区块链游戏。在区块链游戏火爆的当下，有必要对区块链游戏的定义，以及过往的场景应用进行一个梳理，并基于区块链发展展露的优缺点对未来做一个展望。     

加密资产国际税收治理:缘起、现状与展望北大核心CSSCI

基于区块链技术的加密资产因去中心化、信息不可篡改等独特优势在多国得到认可和应用。但新技术支撑的新资产形式以及延伸发展的相关业态尚不能被现行税制体系与管理框架所完全覆盖,引发了税收流失、新旧资产税负不公、税源监管困难等风险,受到国际社会高度关注。本文试图在技术创新与税制变迁的历史演进线索中,梳理加密资产对现行税制的影响,总结各国加密资产治理框架与税收政策,并对经济合作与发展组织(OECD)正在推进的加密资产统一报告标准和框架,以及后续的改革路径进行评述和展望。     

论加密货币市场风险因子与风险管理

加密货币是一类蓬勃发展的依托区块链架构设计的去中心化资产。同时，加密货币市场也伴随着较高的投机性和剧烈的价格波动。考虑到加密货币拥有的内在金融属性以及背后去中心化技术本身所具有的潜力，研究加密货币的风险与定价并进行加密货币市场的风险管理显得尤为重要。本文对加密货币市场的价格形成、加密货币的风险因子及收益率预测的相关研究进行梳理和分析。同时，本文对加密货币市场的交易行为及目前的监管政策和框架进行相应的分析与展望，说明了加密货币市场进行风险管理的必要性。中国政府需要在监管体系内最大程度发挥数字加密货币的价值，妥善处理好金融创新与监管之间的关系，进一步完善自身的加密货币监管框架。     

基于统一超混沌系统的彩色图像加密算法研究

利用混沌信号的优良性能，本文研究提出了一种新的彩色图像混沌加密算法。首先利用外部加密密钥以及原始图像的特征值，根据自定义的数据抽取和填放规则进行数据抽取、填放，并利用超混沌系统生成的混沌序列，嵌套进行图像像素扩散，从而形成“图像像素抽取—图像像素扩散—图像像素填放”的图像加密方案，最后测试结果表明所提算法具有较好的安全性。     

监测加密数字货币操纵行为的机器学习模型

加密数字货币匿名性、去中心化、跨区域、全球“7*24”小时交易、监管缺乏等特性促使其市场操纵行为频发。同时，匿名网络社交平台和自动化交易机器人的盛行使得抬价出货操纵行为公开化和短暂化，传统监管手段已无法适用于加密数字货币市场。首先，采用无监督学习模型对加密数字货币交易所分钟级的价量数据进行建模，对异常的量价数据进行快速的监测和预警。然后通过网络实时爬虫技术获取网络社交平台中抬价出货操纵行为的文本信息，与交易所秒级订单数据匹配构建训练集和测试集，采用有监督学习模型对抬价出货操纵行为进行事后识别。模型结果显示：无监督学习模型监测抬价出货的准确率高达84.07%。有监督学习模型在测试集上的精准率和召回率分别为82%和93%，且有监督学习模型的AUC曲线（Area Under Roc Curve）得分为0.83。两种模型均为加密数字货币交易所监管抬价出货行为提供了相关参考。     

日本ICO法律监管制度研究及对我国的启示

日本是全球率先将虚拟货币合法化的国家之一，近年来又因其国内发生了数起用户加密资产被盗事件而加大了与ICO相关立法的修改，最终形成了对ICO分类监管的进路：股权型(证券类)的ICO成为《金融商品交易法》的规制对象；而非股权型(结算类)的ICO,由于其发行的代币具有加密资产性质和支付地位，则受到《资金结算法》的规制。整体而言，日本对ICO的法律监管具有软硬法兼施，立法和执法并行，创新激励与保护投资者兼备等诸多特点，但也存在分类监管粗糙、监管科技运用与国际协作欠缺等不足。日本的经验与不足对我国金融科技监管的完善颇具启示意义。当前，面对国内如火如荼的金融科技，我国有必要去芜存菁，对之施以更多的包容性审慎监管，并适时引入监管科技手段，加强监管的国际协作，以更好实现风险防范和促进产业的发展。     

加密货币的认识与交易策略分析

加密货币是一种用密码学原理来确保交易安全及控制交易单位创造的交易媒介，其总数量有限。目前的加密货币更像一种投资产品，因为缺乏强有力的担保机构维护其价格的稳定，无法充当支付手段，其代表货币有BTC、ETH。目前该领域的研究热点包括加密货币对经济的影响、加密货币的交易风险、交易策略以及交易价值。本文将从加密货币的背景和本质、风险和交易策略三个方面进行研究。