抗攻击区块链渗入数据防窜改识别方法

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,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.

抗攻击区块链框架下稳定性测评仿真

为实时掌握新型网络稳定状况,提出抗攻击区块链框架下稳定性测评方法。从数据安全性、匿名性等维度分析区块链特征与网络结构,划分其层次;利用椭圆曲线密码机制,构建标量乘倍点与倍加的功耗模型;根据攻击步骤,计算不同操作的功耗特性差异,经过模乘与模加处理弥补差异,实现等功耗,使攻击者不能区分运算类型,以此起到抗攻击作用;在上述框架下,分析数据层、网络层与应用层的薄弱环节,从接口、采样与用户端控制三个模块设计测评系统硬件;估计通道扩频序列匹配滤波器,获得全部用户传输数据,采用Cholesky矩阵分解方式简化运算传输数据,即可实现稳定性测评。仿真结果证明,上述方法测评误差较小,且在相同信噪比情况下所需测评时间最短。