基于背书特征的电力行业联盟链账本篡改攻击检测方法

针对目前电力行业联盟链缺乏高效账本篡改攻击在线检测方案问题,提出了一种基于背书特征的电力行业联盟链账本篡改攻击检测方法。首先,在电力联盟链绿电交易仿真环境中,提出并实现了账本篡改攻击。在此基础上,收集并提取了链运行数据中与攻击有关的背书特征,以构建起检测所需的数据集。最后,采用基于Boosting随机森林算法进行检测模型训练,并将模型非侵入式部署在电力联盟链上在线检测账本篡改攻击行为。测试结果表明,相比于基于规则的检测方法,所提方法对电力联盟链的运行负担较小,在识别耗时和区块链性能损耗方面都表现较好,仅造成4.03%的性能负担。与其他基于机器学习的检测方法相比,该方法可适配于多种共识算法,并具备较高的准确率,达到了95.75%。