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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：一种基于CNN的区块链日蚀攻击检测与防御方法，获取区块链日蚀攻击的流量数据集与正常的区块链流量数据包，按比例分为训练数据与测试数据；对训练数据与测试数据进行特征提取生成对应的特征向量，利用特征向量生成二维的特征图片；使用训练样本的特征图训练CNN检测模型，使其学习日蚀攻击的相关特征，最终得到可用于检测区块链日式攻击的CNN模型；使用训练后的检测模型对测试样本生成的特征图进行攻击检测，判定节点是否正在遭受日蚀攻击；如果攻击正在遭受日式攻击，系统会做出特定的防御动作，使节点摆脱被日蚀的状态。上述方法将攻击检测与攻击防御整合统一，形成了完备的日蚀攻击应对方案，具有高精度检测和自适应防御的特性。

主权项：1.一种基于CNN的区块链日蚀攻击检测与防御方法，其特征在于：所述方法包括数据获取、数据处理、模型训练、攻击检测与攻击防御五个步骤，具体为：步骤1，数据获取；获取流量数据集，并划分样本数据，得到训练样本和测试样本；步骤2，数据处理；对划分出的样本数据进行预处理和特征提取，生成特征图片；将一维的数据包转换为二维的数据图像，使得流量数据包中的不同特征得以充分组合，避免因特征遗漏造成的误报；步骤2中，首先按照KDDCUP标准数据集的特征提取方案提取样本数据中的流量特征，该过程使用tshark工具对获取的流量pcap文件的流量特征进行定制化提取；定制的流量特征包括KDDCUP标准数据集定义的基本流量特征，包括连接持续时间，协议类型，从源主机到目标主机的数据的字节数，并根据日蚀攻击的特征加入区块链消息类型、过去两秒内该类消息出现的次数以及携带多少IP数据作为特征项，再利用独热编码将字符数据转变为数值数据，完成归一化处理之后，通过PDA去除无效特征，保留121位特征；最后将一维的特征向量转变为11*11的二维特征图片；步骤3，模型训练；使用样本数据训练CNN检测模型，得到用于检测区块链日蚀攻击的检测模型；步骤4，攻击检测；使用训练完成后的CNN建模模型进行检测，判断是否存在日蚀攻击，若不存在则正常运行不做动作，若存在则转入步骤4进行攻击防御；步骤5，攻击防御；当检测模型判定受保护节点正在遭受日蚀攻击，会调用防御模块中的相关接口；防御模块的接口是系统中的一段程序代码，程序的功能是部署防御具体的措施，使受保护节点摆脱日蚀状态并大大降低受保护节点被日蚀的概率；系统报警并进行防御动作，防御动作包括，切断节点当前的所有网络连接；删除节点路由表中存储的所有IP数据；禁止外部节点向自己建立传入连接；重启节点；向DNS种子请求合法的IP地址，建立传出连接。

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