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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明提出了一种结合活跃节点库和机器学习的高效以太坊流量识别方法，分为四个部分，第一部分为活跃节点库的构造；第二部分为识别模型的训练，第三部分为使用不同的机器学习算法进行对比分析，选择最适合分类的机器学习算法训练后获取的模型作为识别模型；第四部分为以太坊流量识别，具体内容为将流量经过活跃节点库筛选后划分为TCP和UDP流量输入识别模型进行识别，同时根据识别结果进行以太坊活跃节点库中节点信息的更新。本发明能够有效地识别当前网络中存在的以太坊流量，监测效果准确率达到了99％。便于网络管理者对以太坊网络流量进行监管。

主权项：1.一种结合活跃节点库和机器学习的高效以太坊流量识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1基于监管区域中的以太坊节点总数趋于收敛的假设，以活跃节点库存储当前区域中的以太坊节点信息，收集以太坊核心节点信息初始化活跃节点库，获取以太坊流量；2分别选取了以太坊UDP流量和TCP流量的流量特征，并针对以太坊NDP协议和RLPx特性提取了相应的流量特征作为补充；3以机器学习方法实现了以太坊流量的准确识别，构建数据集对获得的模型进行测试评估；4以构建的活跃节点库和获取的识别模型为基础，将以太坊流量输入进行识别,其中，步骤1收集以太坊核心节点信息初始化活跃节点库，获取以太坊流量；具体包括如下子步骤：1.1通过网络爬虫，获取当前公开的所有以太坊核心节点信息，以IP地址的形式存储在核心节点库中；1.2根据搜集到的核心节点库的信息对于活跃节点库进行初始化操作；1.3通过活跃节点库中节点的信息，动态更新已知节点信息，从而获得整个监管区域以太坊节点的信息；1.4设置一个到期时间，剔除长时间活跃节点库中未活跃的以太坊节点，1.5修改了用于探测以太坊节点的工具NodeFinder，以与被探测到的以太坊节点进行通信；1.7在中间路由器上捕获以太坊流量；其中，步骤2具体包括如下子步骤：2.1分析以太坊UDP流量数据包结构，获取UDP流量特征； 2.2分析RPLx协议的加密握手过程，获取以太坊TCP流量特征； 2.3根据互信息来反应特征相关性，分别选取以太坊UDP流量和TCP流量中互信息值最高的前10个特征，增加步骤2.1与2.2获取的相关特征作为最后选取的特征；其中，所述步骤3具体包括如下子步骤：3.1将获取的以太坊流量与公开数据集VPN-nonVPN中各种应用流量组合构成实验所需要的数据集；3.2将数据集以8：2的比例分割为训练集以及测试集，使用四种机器学习算法：支持向量机、随机森林、逻辑回归以及K近邻从多个指标对使用的方法进行评估；所述步骤4具体包括如下子步骤：4.1将未识别的流量经活跃节点库筛选后，输入识别模型，输出流量是否为以太坊流量，4.2根据识别的结果对以太坊活跃节点库进行节点信息的更新。

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百度查询： 东南大学 一种结合活跃节点库和机器学习的高效以太坊流量识别方法