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[發明專利]一種基于區塊鏈的邊緣計算系統中克隆區塊的識別方法有效

專利信息
申請號: 202011128118.4 申請日: 2020-10-20
公開(公告)號: CN112217830B 公開(公告)日: 2023-10-20
發明(設計)人: 李光順;任新榮;吳俊華;于海莉;曹佳彬 申請(專利權)人: 曲阜師范大學
主分類號: H04L9/40 分類號: H04L9/40;H04L9/06;G06N3/084;G06F18/214
代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350 代理人: 李興林
地址: 276800 *** 國省代碼: 山東;37
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 區塊 邊緣 計算 系統 克隆 識別 方法
【權利要求書】:

1.一種基于區塊鏈的邊緣計算系統中克隆區塊的識別方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:

S1、執行合法區塊i和邊緣節點的上層認證;

S2、提取合法區塊i的身份聲明信息和未知區塊j的身份聲明信息;

S3、比較合法區塊i與未知區塊j的ID是否一致;

S4、如果合法區塊i與未知區塊j的ID一致,則提取合法區塊i與未知區塊j的身份信息,計算相關度并識別未知區塊j是否為克隆區塊;

S5、如果未知區塊j是克隆區塊,則將合法區塊i與未知區塊j的身份信息組合成訓練集;

S6、使用神經網絡算法訓練所述訓練集,直到生成滿足識別率的模型;

S7、使用所述滿足識別率的模型識別新的未知區塊j的身份信息。

2.如權利要求1所述的識別方法,其特征在于,所述步驟S1中,邊緣節點以以下格式存儲從合法區塊i發送的身份聲明信息:Ri={IDi,Hi},其中IDi是合法區塊i的區塊哈希值,Hi代表合法區塊i的區塊高度。

3.如權利要求2所述的識別方法,其特征在于,所述步驟S2中,未知區塊j的身份聲明信息為Rj={IDj,Hj},IDj是未知區塊j的區塊哈希值,Hj代表未知區塊j的區塊高度。

4.如權利要求3所述的識別方法,其特征在于,所述步驟S3中,若IDi≠IDj,表示未知區塊j不是克隆區塊;否則,表示未知區塊j可能是克隆區塊。

5.如權利要求4所述的識別方法,其特征在于,所述步驟S4中使用測試統計量計算所述相關度。

6.如權利要求1所述的識別方法,其特征在于,所述步驟S5中,所述訓練集為S={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},其中xn表示合法區塊n,yn表示合法區塊n的克隆區塊。

7.如權利要求1所述的識別方法,其特征在于,所述步驟S7中,識別后得到結果其中yk是由神經網絡模型識別的節點xk的輸出;其中,如果yk=1,未知區塊j是合法的區塊;否則,未知區塊j是非法的區塊。

8.一種基于區塊鏈的邊緣計算系統中克隆區塊的識別系統,其特征在于,所述系統包括:

上層認證模塊,用于執行合法區塊i和邊緣節點的上層認證;

提取模塊,用于提取合法區塊i的身份聲明信息和未知區塊j的身份聲明信息;

比較模塊,用于比較合法區塊i與未知區塊j的ID是否一致;

計算模塊,用于當合法區塊i與未知區塊j的ID一致時,計算相關度并識別其是否為克隆區塊;

組合模塊,用于當未知區塊j是克隆區塊時,將合法區塊i與未知區塊j的身份信息組合成訓練集;

訓練模塊,使用神經網絡算法訓練所述訓練集,直到生成滿足識別率的模型;

識別模塊,使用所述滿足識別率的模型識別新的未知區塊j的身份信息。

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