[發明專利]基于區塊鏈和數字貨幣金融的信息處理方法及云計算平臺

在審

• 申請號: 202010635085.6
• 申請日: 2020-07-04
• 公開（公告）號: CN111932225A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 周浩
• 申請（專利權）人: 周浩
• 主分類號: G06Q20/06
• 分類號: G06Q20/06;G06Q20/38;G06Q20/40;G06K9/62;G06Q40/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于區塊鏈和數字貨幣金融的信息處理方法，其特征在于，應用于云計算平臺，所述云計算平臺與多個區塊鏈驗證系統通信連接，所述方法包括：

基于所述區塊鏈驗證系統在驗證各個數字貨幣交易請求時解析得到的第一威脅攻擊解析對象列表中每個威脅攻擊解析對象的多個威脅感染指標，確定對應的第一威脅轉換率，并從所述第一威脅轉換率的由高到低的排列結果中選取預設數量的多個威脅攻擊解析對象，以形成第二威脅攻擊解析對象列表；

對所述第二威脅攻擊解析對象列表中每個威脅攻擊解析對象的多個威脅感染指標進行特征提取，得到對應所述每個威脅攻擊解析對象的多個威脅攻擊圖節點向量；

基于所述第二威脅攻擊解析對象列表中每個威脅攻擊解析對象的多個威脅攻擊圖節點向量，確定對應的第二威脅轉換率；

基于所述第二威脅攻擊解析對象列表中每個威脅攻擊解析對象的第二威脅轉換率的由高到低的排列結果，分別執行每個威脅攻擊解析對象的防護策略的層級配置操作。

2.根據權利要求1所述的基于區塊鏈和數字貨幣金融的信息處理方法，其特征在于，所述每個威脅攻擊解析對象的威脅感染指標通過以下方式獲得：

針對所述第一威脅攻擊解析對象列表中的每個威脅攻擊解析對象，從威脅攻擊預測模型的威脅感染指標數據集合中，查詢與所述威脅攻擊解析對象的威脅特征節點對應的威脅感染指標；其中，所述威脅攻擊預測模型用于基于所述威脅感染指標確定所述第一威脅轉換率；

當所述威脅攻擊解析對象的威脅特征節點是對應所述威脅攻擊預測模型的威脅特征節點，且從所述威脅攻擊預測模型的威脅感染指標數據集合中未查詢到所述威脅特征節點時，將所述威脅特征節點的威脅檢測數據轉化為威脅源情報編碼，并將所述威脅源情報編碼進行散列化處理，得到威脅源情報編碼散列化向量；

將所述威脅特征節點的威脅類別進行散列化處理得到威脅類別散列化向量，并將所述威脅類別散列化向量以及所述威脅源情報編碼散列化向量進行融合，得到所述威脅攻擊解析對象的威脅感染指標。

3.根據權利要求1所述的基于區塊鏈和數字貨幣金融的信息處理方法，其特征在于，所述第一威脅攻擊解析對象列表通過以下方式獲得：

獲取所述區塊鏈驗證系統在驗證數字貨幣交易請求時解析到的交易共識數據區域在驗證規則區間內每個驗證規則的驗證擾動大數據流；

根據所述每個驗證規則的驗證擾動大數據流確定與所述交易共識數據區域對應的每個擾動追蹤對象，對于每個擾動追蹤對象，從剩余的驗證規則的驗證擾動大數據流中分別確定與當前擾動追蹤對象存在聯動驗證的目標擾動追蹤對象；

對所述當前擾動追蹤對象進行私鑰密文向量解析，并對所述目標擾動追蹤對象進行私鑰密文向量解析，分別得到所述當前擾動追蹤對象的第一私鑰密文向量解析信息和所述目標擾動追蹤對象的第二私鑰密文向量解析信息，其中，所述第一私鑰密文向量解析信息和所述第二私鑰密文向量解析信息分別包括各自對應的區塊鏈加密節點的加密樹型文件結構，所述區塊鏈加密節點分別為各自對應的支付驗證特征所關聯的多個預設的加密共識規則；

根據所述第一私鑰密文向量解析信息和所述第二私鑰密文向量解析信息生成每個當前擾動追蹤對象與對應的目標擾動追蹤對象的攻擊域來源特征信息；

根據所述攻擊域來源特征信息分別對每個當前擾動追蹤對象與對應的目標擾動追蹤對象進行解析，并將解析到的威脅樣本對象按照時序排列的方式進行組合后，得到多個組合威脅樣本向量列表，并基于支持向量機分類器對每個所述組合威脅樣本向量列表進行解析得到所述交易共識數據區域的威脅攻擊解析結果；

根據所述威脅攻擊解析結果所對應的威脅攻擊標簽獲取對應的威脅攻擊解析對象，作為所述第一威脅攻擊解析對象列表。

4.根據權利要求1所述的基于區塊鏈和數字貨幣金融的信息處理方法，其特征在于，所述基于支持向量機分類器對每個所述組合威脅樣本向量列表進行解析得到所述交易共識數據區域的威脅攻擊解析結果的步驟，包括：

基于支持向量機分類器提取每個所述組合威脅樣本向量列表的特征信息，并將所述組合威脅樣本向量列表的特征信息輸入到分類層進行分類，輸出所述組合威脅樣本向量列表的特征信息在每個威脅攻擊標簽的置信度；

根據所述組合威脅樣本向量列表的特征信息在每個威脅攻擊標簽的置信度得到所述交易共識數據區域的威脅攻擊解析結果。