基于人工免疫的比特币快捷交易异常检测模型
Artificial immune based bitcoin fast transaction anomaly detection model
1. 中国电子科技集团公司第三十研究所, 成都 610093
2. 网络空间安全四川省重点实验室, 成都 610041
摘要
电子货币交易最重要的问题是双重花费（双花攻击），比特币预防双花攻击的策略是等待六个确认块（约1 h），难以适用于快捷支付领域。默认替代策略是等待交易信息传播到卖主的钱包，这无法有效地预防双花攻击。针对比特币快捷交易中双花攻击的检测问题，提出了一种基于人工免疫的比特币快捷交易异常检测模型。在每个传统比特币节点中加入免疫检测模块进行抗原提取，并利用检测器进行异常检测，在威胁控制中心动态演化检测器并分发免疫疫苗以便有效地进行防御。实验结果证明，此检测模型能够有效地检测并预防比特币快捷支付中的双花攻击。
基金项目
国家重点研发计划项目(2017YFB0803201,2017YFB0802900)
四川省重大科技专项项目(2017GZDZX0002)
四川省科技计划重点研发项目(2018GZ0101)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0127
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2815-2818
文章编号: 1001-3695(2020)09-051-2815-04
发布历史
[2020-09-05] 印刷出版
引用本文
刘正军, 李春林, 孙治, 等. 基于人工免疫的比特币快捷交易异常检测模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2815-2818. (Liu Zhengjun, Li Chunlin, Sun Zhi, et al. Artificial immune based bitcoin fast transaction anomaly detection model [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2815-2818. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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