一种高性能区块链安全验证平台设备及验证方法技术

本发明专利技术涉及区块链技术领域，且公开了一种高性能区块链安全验证平台设备及验证方法，包括验证平台，所述验证平台包括：特征匹配安全验证系统：用于对已知领域的安全问题进行验证，所述特征匹配安全验证系统通过研究高性能区块链的已知领域安全攻击，该高性能区块链安全验证平台设备及验证方法，通过特征匹配安全验证系统与自学习安全验证系统的配合设计，可以构建区块链安全问题知识库，同时实现高覆盖可延展的区块链安全验证知识库，可对已知领域的安全问题的快速检测，基于人工智能和自学习方法，可实现未知领域安全问题持续自适应感知，达到未知领域安全验证与示警，可有效提高区块链安全验证平台安全验证的性能。区块链安全验证平台安全验证的性能。区块链安全验证平台安全验证的性能。

【技术实现步骤摘要】
一种高性能区块链安全验证平台设备及验证方法


[0001]本专利技术涉及区块链
，具体为一种高性能区块链安全验证平台设备及验证方法。

技术介绍

[0002]区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。
[0003]区块链的应用开发实践在以金融科技为代表的领域逐渐展开，在区块链技术中，区块链安全验证是区块链架构中安全稳定的关键技术，但是现有区块链技术缺乏面向高性能区块链架构的有效的安全验证技术，在安全验证的特征匹配技术中，针对特征匹配难以对未知领域安全验证的问题进行监测。

技术实现思路

[0004]为解决以上现有区块链技术缺乏面向高性能区块链架构的有效的安全验证技术，在安全验证的特征匹配技术中，针对特征匹配难以对未知领域安全验证的问题进行监测的问题，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种高性能区块链安全验证平台设备，包括验证平台，所述验证平台包括：
[0005]特征匹配安全验证系统：用于对已知领域的安全问题进行验证，所述特征匹配安全验证系统通过研究高性能区块链的已知领域安全攻击，基于状态重建、攻击重放验证技术，对安全问题样本进行分析，并提取安全问题特征；
[0006]自学习安全验证系统：用于对未知领域的安全问题进行验证，所述自学习安全验证系统通过从网络流量波动、程序执行轨迹、智能合约调用中提取行为特征，构建分类模型，并利用人工智能方法对未知安全问题进行自动推测和判定，采用自学习的未知安全问题特征提取技术，对未知安全问题特征进行自动持续提取；
[0007]区块链安全问题知识库：用于存储所述特征匹配安全验证系统和自学习安全验证系统中提取的安全问题特征；
[0008]平台示警与线上平台框架：用于根据区块链安全问题知识库定位安全问题的发生源、测试安全验证的正确性，同时对安全问题进行验证分析和在线示警。
[0009]进一步的，所述特征匹配安全验证系统内部设有验证判断层和信息收集层；
[0010]所述验证判断层用于制定具有兼容性的特征匹配规则与轻量级的匹配算法，以对不同种类的已知安全问题进行实时感知；
[0011]所述信息收集层用于根据验证判定层的实际信息需求进行按需信息获取，以减少时空开销。
[0012]进一步的，所述自学习安全验证系统内部设有行为特征提取模块和特征分类判断模块；
[0013]所述行为特征提取模块用于通过从网络流量波动、程序执行轨迹、智能合约调用中提取行为特征；
[0014]所述特征分类提取模块用于构建分类模型，并利用人工智能方法对未知安全问题进行自动推测和判定，采用自学习的未知安全问题特征提取技术，对未知安全问题特征进行自动持续提取。
[0015]进一步的，所述验证平台内部设有安全问题特征提取模块，所述安全问题特征提取模块包括：
[0016]特征提取单元一：用于提取所述特征匹配安全验证系统内部已知领域的安全问题特征；
[0017]特征提取单元二：用于提取所述自学习安全验证系统内部未知领域的安全问题特征。
[0018]进一步的，所述平台示警与线上平台框架包括：
[0019]实时安全监控平台：用于定位安全问题的发生源、测试安全验证的正确性；
[0020]实时安全判定与示警：用于安全问题的验证分析和安全问题的在线示警。
[0021]一种高性能区块链安全验证方法，包括以下具体步骤：
[0022]S1、利用验证判断层制定具有兼容性的特征匹配规则与轻量级的匹配算法，以对不同种类的已知安全问题进行实时感知；
[0023]S2、利用信息收集层根据验证判定层的实际信息需求进行按需信息获取；
[0024]S3、通过研究高性能区块链的已知领域安全攻击，基于状态重建、攻击重放验证技术，对安全问题样本进行分析，并利用特征提取单元一提取安全问题特征；
[0025]S4、利用行为特征提取模块通过从网络流量波动、程序执行轨迹、智能合约调用中提取行为特征；
[0026]S5、利用特征分类提取模块构建分类模型，并利用人工智能方法对未知安全问题进行自动推测和判定，利用特征提取单元二采用自学习的未知安全问题特征提取技术，对未知安全问题特征进行自动持续提取；
[0027]S6、将特征提取单元一和特征提取单元二提取的安全问题特征存储到区块链安全验证知识库中；
[0028]S7、输入区块链底层原生数据，利用区块链安全验证知识库中存储的安全问题特征对数据进行安全验证。
[0029]进一步的，还包括：
[0030]S8、当出现安全问题时，利用实时安全判定与示警定位安全问题的发生源，并测试安全验证的正确性；
[0031]S9、利用实时安全监控实时安全监控平台对安全问题进行验证分析，并对安全问题进行在线示警。
[0032]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0033]该高性能区块链安全验证平台设备及验证方法，通过特征匹配安全验证系统与自学习安全验证系统的配合设计，可以构建区块链安全问题知识库，同时实现高覆盖可延展的区块链安全验证知识库，可对已知领域的安全问题的快速检测，针对未知领域安全问题，基于人工智能和自学习方法，可实现未知领域安全问题持续自适应感知，达到未知领域安
全验证与示警，可有效提高区块链安全验证平台安全验证的性能。
附图说明
[0034]图1为本专利技术安全验证平台设备系统流程图；
[0035]图2为本专利技术特征匹配安全验证系统与自学习安全验证系统流程图；
[0036]图3为本专利技术平台示警与线上平台框架流程图。
具体实施方式
[0037]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0038]该高性能区块链安全验证平台设备及验证方法的实施例如下：
[0039]实施例一：
[0040]请参阅图1
‑
图3，一种高性能区块链安全验证平台设备，包括验证平台，验证平台包括：
[0041]特征匹配安全验证系统：用于对已知领域的安全问题进行验证，特征匹配安全验证系统通过研究高性能区块链的已知领域安全攻击，基于状态重建、攻击重放验证技术，对安全问题样本进行分析，并提取安全问题特征，特征匹配安全验证系统内部设有验证判断层和信息收集层；验证判断层用于制定具有兼容性的特征匹配规则与轻量级的匹配算法，以对不同种类的已知安全问题进行实时感知；信息收集层用于根据验证判定层的实际信息需求进行按需信息获取，以减少时空开销。
[0042]针对高性能区块链实际应用场景中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高性能区块链安全验证平台设备，包括验证平台，其特征在于，所述验证平台包括：特征匹配安全验证系统：用于对已知领域的安全问题进行验证，所述特征匹配安全验证系统通过研究高性能区块链的已知领域安全攻击，基于状态重建、攻击重放验证技术，对安全问题样本进行分析，并提取安全问题特征；自学习安全验证系统：用于对未知领域的安全问题进行验证，所述自学习安全验证系统通过从网络流量波动、程序执行轨迹、智能合约调用中提取行为特征，构建分类模型，并利用人工智能方法对未知安全问题进行自动推测和判定，采用自学习的未知安全问题特征提取技术，对未知安全问题特征进行自动持续提取；区块链安全问题知识库：用于存储所述特征匹配安全验证系统和自学习安全验证系统中提取的安全问题特征；平台示警与线上平台框架：用于根据区块链安全问题知识库定位安全问题的发生源、测试安全验证的正确性，同时对安全问题进行验证分析和在线示警。2.根据权利要求1所述的高性能区块链安全验证平台设备，其中，所述特征匹配安全验证系统内部设有验证判断层和信息收集层；所述验证判断层用于制定具有兼容性的特征匹配规则与轻量级的匹配算法，以对不同种类的已知安全问题进行实时感知；所述信息收集层用于根据验证判定层的实际信息需求进行按需信息获取，以减少时空开销。3.根据权利要求1所述的高性能区块链安全验证平台设备，其中，所述自学习安全验证系统内部设有行为特征提取模块和特征分类判断模块；所述行为特征提取模块用于通过从网络流量波动、程序执行轨迹、智能合约调用中提取行为特征；所述特征分类提取模块用于构建分类模型，并利用人工智能方法对未知安全问题进行自动推测和判定，采用自学习的未知安全问题特征提取技术，对未知安全问题特征进行自动持续提取。4.根据权利要求1所述的高性能区块链安全验证平台设备，其中，所述验证平台内部设有安全问题特征提取模块，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙春玲，方黎明，杨皓然，周宏达，周恒业，祝红娟，
申请(专利权)人：连云港微拍厅网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：