一种基于抢先交易定价机制的区块链恶意交易防御方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于抢先交易定价机制的区块链恶意交易防御方法及系统，该方法包括：步骤1，模型初始训练阶段：抓取前一日所有区块的历史数据，并进行预处理，将处理后的数据输入深度学习模型；步骤2，模型增量训练阶段：实时监听新生成的区块数据，当累计数据量达到设定阀值时重复数据预处理步骤，生成增量训练集，然后加载基准模型参数，在此基础上对增量数据进行微调训练，并保存更新后的模型权重；步骤3，防御交易发送阶段：实时查询交易池中未打包交易的gas价格分布，按照既定策略选取相应分位数的gas价格并提交防御交易。本发明专利技术的有益效果是：本发明专利技术通过构建成本均衡的抢先交易定价机制，实现快速、高效的防御策略部署。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字，尤其涉及一种基于抢先交易定价机制的区块链恶意交易防御方法及系统。

技术介绍

1、区块链技术由于其去中心化、可追溯性强以及数据不可篡改等特性，已广泛应用于金融、物联网、供应链等多个领域。其中，以太坊作为主流的智能合约平台，为各类去中心化应用提供了技术基础。在以太坊网络中，交易的执行优先级通常由用户为交易设置的gas费用决定，验证者根据gas费用的高低选择优先打包执行的交易。随着去中心化金融应用的快速发展，以太坊网络中出现了大量具有攻击性或恶意行为特征的交易。为防御此类交易，现有技术提出了多种防御机制。一种常用的防御策略是构造防御性交易并提升其gas费用，从而提高其在区块打包时的优先级，以拦截或缓解潜在的恶意交易。此类防御性交易可包括部署抢占式交易、生成对抗性智能合约以及动态调整访问控制等方法。该类防御手段依赖于对抢先实施交易所需gas费用的实时预测与评估，从而实现防御式交易在区块中的优先执行。现有对交易gas费用预测的方法主要包括以下三类：基于统计分析的方法：该类方法基于最近若干个区块的历史交易数据进行统计建模，通常采用中位数、滑动平均值本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于抢先交易定价机制的区块链恶意交易防御方法，其特征在于,包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的区块链恶意交易防御方法，其特征在于，对于模型初始训练阶段和模型增量训练阶段，通过Etherscan的API接口调用，爬取对应可直接获取的以太坊历史区块相关数据，包含区块头的gas、gasLimit、gasUsed、baseFeePerGas，以及区块中各笔交易层面中的特征，包含gasPrice、maxFeePerGas、maxPriorityFeePerGas；对于防御交易发送阶段，通过Blocknative的API接口调用，爬取当时交易池的实时数据，包含当前未确定交易的...

【技术特征摘要】

1.一种基于抢先交易定价机制的区块链恶意交易防御方法，其特征在于,包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的区块链恶意交易防御方法，其特征在于，对于模型初始训练阶段和模型增量训练阶段，通过etherscan的api接口调用，爬取对应可直接获取的以太坊历史区块相关数据，包含区块头的gas、gaslimit、gasused、basefeepergas，以及区块中各笔交易层面中的特征，包含gasprice、maxfeepergas、maxpriorityfeepergas；对于防御交易发送阶段，通过blocknative的api接口调用，爬取当时交易池的实时数据，包含当前未确定交易的价格分布以及距离上一个区块产生的时间。

3.根据权利要求1所述的区块链恶意交易防御方法，其特征在于，在数据预处理阶段，则进一步提取出区块内交易的统计特征，包含maxfeepergas的平均值、maxpriorityfeepergas的平均值、交易数量、合约相关的交易数量、区块的gas使用率、gasprice的平均值、gasprice的最大值、gasprice的最小值、gasprice最大值最小值差异、gasprice在设定分位点的数值。

4.根据权利要求3所述的区块链恶意交易防御方法，其特征在于，数据预处理过程具体如下：

5.根据权利要求1所述的区块链恶意交易防御方法，其特征在于，该区块链恶意交易防...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟哲，冯梓峻，冯禹铭，王德胜，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：