[发明专利]一种基于机器学习的联盟链异常检测系统及其检测方法有效
| 申请号： | 202010853569.8 | 申请日： | 2020-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN111988321B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 黄冬艳;陈斌;王波;李浪 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N20/00;G06N20/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 杨雪梅 |
| 地址： | 541004 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的联盟链异常检测系统及其检测方法，该检测方法将该检测系统布置到基于PBFT共识算法的联盟链网络中，根据PBFT共识过程中单节点prepare阶段和commit阶段的时间间隔数据，首先确定联盟链网络中是否存在异常节点，若存在异常节点，则进一步确定异常节点，可以快速准确的检测出联盟链网络中是否存在异常节点；采用两次异常检测，确保确定联盟链中异常节点的情况下，减少该异常检测系统的资源占用，第一次异常检测通过单节点的数据检测联盟链网络中是否存在异常节点，第二次的异常检测确定联盟链中异常的节点；该系统在保证检测有效性和可靠性前提下，充分考虑了资源占用的问题，并降低了该检测系统的资源占用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 联盟 异常 检测 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
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