基于去中心化联邦学习的区块链DDoS检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于去中心化联邦学习的区块链DDoS检测方法，本发明专利技术属于隐私计算中的联邦学习技术领域，包括：建立联邦学习系统，所述联邦学习系统包括若干本地节点，获取若干所述本地节点的本地数据集；初始化本地节点的LSTM模型；对所述本地节点的本地数据集处理，得到本地节点预处理数据，其中，所述本地节点预处理数据包括训练集和测试集；将所述本地节点预处理数据的训练集对应输入到本地节点的LSTM模型进行训练，得到本地节点的最终模型；将所述测试集输入本地节点的最终模型，得到本地节点检测攻击的准确率。本发明专利技术既能确保有效检测区块链中DDoS攻击的同时又能保证大幅减少训练过程中的通信开销。少训练过程中的通信开销。少训练过程中的通信开销。

【技术实现步骤摘要】
基于去中心化联邦学习的区块链DDoS检测方法


[0001]本专利技术属于隐私计算中的联邦学习
，特别是涉及一种基于去中心化联邦学习的区块链DDoS检测方法。

技术介绍

[0002]区块链是一种分布式账本，其中数据块以顺序方式组成链式数据结构。由于其去中心化、不可篡改和不可伪造的特性，区块链在许多领域得到广泛应用。但区块链潜在的巨大价值使其成为许多攻击的目标，包括自私挖矿、区块链分叉、51％攻击、双花、女巫攻击和分布式拒绝服务(DDoS)攻击。其中，DDoS攻击危害尤其大，因为区块链网络层的对等节点之间的通信依赖于P2P架构，这使得攻击者很容易在区块链上实施DDoS攻击。
[0003]DDoS攻击是指攻击者控制多个僵尸网络，对一个或多个目标发起拒绝服务(DoS)攻击，从而使DoS攻击的威力倍增。通常，DDoS攻击利用目标系统网络服务功能的缺陷或直接消耗其系统资源，使目标系统无法正常提供服务。最常见的DDoS攻击是泛洪攻击，攻击者利用分布式、大流量的恶意数据包攻击目标服务器，导致服务器不可用。DDoS攻击的危害也在逐年增加，给物联网、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于去中心化联邦学习的区块链DDoS检测方法，其特征在于，包括以下步骤：建立联邦学习系统，所述联邦学习系统包括若干本地节点，获取若干所述本地节点的本地数据集；初始化本地节点的LSTM模型；对所述本地节点的本地数据集处理，得到本地节点预处理数据，其中，所述本地节点预处理数据包括训练集和测试集；将所述本地节点预处理数据的训练集对应输入到本地节点的LSTM模型进行训练，得到本地节点的最终模型；将所述测试集输入本地节点的最终模型，得到本地节点检测攻击的准确率。2.根据权利要求1所述的基于去中心化联邦学习的区块链DDoS检测方法，其特征在于，对所述本地节点的本地数据集处理，得到本地节点预处理数据的过程包括：删除含有
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1或空值的数据，得到第一数据；对所述第一数据进行特征选择，得到第二数据；对所述第二数据进行z
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score规范化处理，得到预处理数据。3.根据权利要求2所述的基于去中心化联邦学习的区块链DDoS检测方法，其特征在于，基于所述特征选择得到第二数据的过程包括：删除IP地址、端口号特征，得到第一特征；基于所述第一特征，计算任意两个特征间的皮尔逊相关系数，基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐畅，金国燮，沈啸东，祝烈煌，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：