抗攻击区块链渗入数据防窜改识别方法.pdf
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1、书书书第 卷 第 期年 月沈阳工业大学学报 收稿日期:基金项目:安徽省智能机器人信息融合与控制工程实验室开放课题项目()作者简介:景雯(),女,山西永济人,讲师,硕士,主要从事计算机应用、物联网安全等方面的研究 :抗攻击区块链渗入数据防窜改识别方法景雯,张杰(山西大同大学 计算机与网络工程学院,山西 大同 )摘要:为了解决抗攻击区块链渗入数据类型较多,造成数据防窜改时加密效果较差、误识个数较多的问题,提出了抗攻击区块链渗入数据防窜改识别方法 设定抗攻击区块链渗入数据特征评判准则,并提取和加密了其中的渗入数据特征;将相对熵与蒙特卡罗仿真方法作为渗入数据分类测度,通过支持向量机算法分类识别渗入数据
2、,实现区块链渗入数据防窜改识别 测试结果表明,所提方法的识别性能更优、加密复杂度较高、误识个数较少,所提方法可以有效保证抗攻击区块链的安全关键词:抗攻击区块链;渗入数据;防窜改识别;数据分类;特征提取;支持向量机;蒙特卡罗;防窜改机制中图分类号:文献标志码:文章编号:(),(,):,:;当访问量较高的网络遭到黑客攻击时,容易出现数据丢失 、数据窜改和网络失效等问题,这些问题无疑会给企业带来巨大的损失 以区块链框架为基础的企业网络为了避免上述问题,设计了抗攻击区块链,以此提升网络抗攻击能力,防止企业内部数据被窜改 但黑客攻击手段也随着技术的进步不断增强,对于“难以攻克”的网络,黑客会采用更加隐秘
3、的技术窃取数据 为了预防窃取问题的发生,相关的数据防窜改识别方法引起了学者的广泛关注孙中军等 采用深度报文检测技术识别网络中的数据,将包含误差数据在内的所有识别数据输入到分类器中,根据分类评估结果实现加密数据的识别 杨许亮 采用区块链技术对缺陷数据进行加密,加密后构建一个用户群,调用该类数据时需要各个用户对公钥进行认证,以此达到提升数据安全性的目的,但该方法的记录结果存有误差,识别准确率较低 蒋彤彤等 根据流量层次整合加密数据特征,同时对整合后的特征采用多头注意力机制,以此提升数据特征的区分度,但是该方法的整合效果仍有欠缺,存在误识个数较多的问题为了进一步提高抗攻击区块链的安全性,本文提出了抗
4、攻击区块链渗入数据防窜改识别方法 在设定抗攻击区块链渗入数据特征评判准则的基础上,加密渗入数据特征,并利用支持向量机算法对数据进行分类识别,实现区块链渗入数据防窜改识别 数据防窜改设计为了有效提升渗入数据识别效果,设定抗攻击区块链渗入数据特征评判准则,提取渗入数据特征,并以此为依据,设计抗攻击区块链渗入数据防窜改流程 特征提取评判准则设 为抗攻击区块链多维空间,同时该空间存储渗入数据特征提取后的映射值,抗攻击区块链渗入数据集合表示为(,),其中,(,)表示在多维空间中渗入数据的节点位置,为渗入数据样本量根据抗攻击区块链渗入数据集合可以得到抗攻击区块链渗入数据特征子集的差异度,其表达式为 (珋珋
5、)()()式中:为差异度;为第 类渗入数据的样本量;(珋,珋)为多维数据空间中渗入数据的节点平均量式()中,分母部分代表不同类别渗入数据的主要分布趋势,所以在对应的数据中,分母值越小,说明渗入数据的特征差异越小 由此可见,只有 的值相对较大时,才能有较强的识别能力 数据特征提取根据稀疏表示思想按照稀疏分数值大小对抗攻击区块链渗入数据特征进行提取 若想获取渗入数据向量的稀释度,需要对数据向量 进行重构,将其转换为最小线性规划形式,其表达式为 ()()式中:为最小线性规划求解结果;()为线性规划函数 计算重构矩阵中各个渗入数据特征的差异值,并将所有计算结果进行汇总与解析,以此取得渗入数据的目标函数
6、 ,即珟 ()()()式中:珟为数据集特征参数;()为累积差 根据目标函数的求解结果,对数据集的稀疏表示性进行排序,从而提取到抗攻击区块链分散渗入数据的关键特征,完成抗攻击区块链渗入数据的特征提取 渗入数据特征防窜改流程设计加密抗攻击区块链渗入数据前,首先需要检验获取的数据特征是否遭到窜改,从而利用监控代码对渗入数据关键特征状态进行监控,取得监控状态后把监控代码放置到固定位置,以此避免改变数据结构由于渗入数据的加密方式不同 ,所以对不同的加密方式要选择适当的密钥 密钥生成时要满足(,)()式中:为解码密钥生成函数 ;为密钥生成函数;为解码用户代码;为解码注册码;为渗入数据特征函数值;为数组满足
7、密钥生成条件后,即可对抗攻击区块链渗入数据特征进行防窜改操作,具体的防窜改流程如图 所示图 防窜改流程图 根据图 可知,当抗攻击区块链渗入数据中的第一个特性分类出现在整体数据分类中时,若对该特性进行加密计算,则会自动生成一个用于检查密钥 特征的函数 若检验期间密钥发生错误,渗入数据就有被窜改的可能,此时需要返回到函数生成步骤重新获取,直至密钥完全正确为止 该流程可以有效防止抗攻击区块链渗入数据遭到窜改,提升了渗入数据密钥特性,进一步保证了渗入数据的安全性 渗入数据防窜改识别方法在实施渗入数据特征防窜改流程后,为了进一步优化抗攻击区块链渗入数据防窜改识别效沈阳工业大学学报第 卷果,使用相对熵与蒙
8、特卡洛仿真方法作为渗入数据的分类测度,利用支持向量机 对数据进行分类识别,实现渗入数据防窜改识别 相对熵将相对熵作为与渗入数据特征相对应的特征向量,以此获取渗入数据加密后的熵 将加密的渗入数据重新组合并计算,得到新集合的熵值,即 ()()式中:为加密的渗入数据集合所对应的相对熵;为加密的渗入数据数量;为元素出现频数;为特征向量的维数根据式()得到渗入数据相对熵集合 ,即,由于渗入数据特征之间具有依赖性,所以为了提升渗入数据防窜改识别效果,需要对冗余数据特征进行剔除,以此在提高识别效率的同时,减少系统运行时间 蒙特卡洛仿真通常情况下抗攻击区块链渗入数据为长字符数据,将冗余数据剔除后可以节省较多空
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