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基于改进PBFT算法防御区块链中sybil攻击的研究
被引量：
19
1
作者
赖英旭
薄尊旭
刘静
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期104-117,共14页
针对sybil攻击对区块链技术有极大危害的问题,在联盟链中对PBFT算法进行改进,以防御sybil攻击。首先,借鉴基于权益证明的共识算法思想,通过建立信誉模型,根据各节点共识过程中的行为计算节点的信誉值,并依据信誉值的大小赋予节点不同的...
针对sybil攻击对区块链技术有极大危害的问题,在联盟链中对PBFT算法进行改进,以防御sybil攻击。首先,借鉴基于权益证明的共识算法思想,通过建立信誉模型,根据各节点共识过程中的行为计算节点的信誉值,并依据信誉值的大小赋予节点不同的话语权;然后,在PBFT算法中加入了pre-commit阶段来减少节点间通信的次数。形式化分析推理和安全性测试表明,改进的PBFT算法不仅可以有效防御区块链中的sybil攻击,而且使区块链系统性能在TPS和区块生成时延方面有明显提高。
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关键词
区块链
SYBIL攻击
PBFT算法
信誉模型
话语权
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职称材料
面向异构环境的物联网入侵检测方法
2
作者
刘静
慕泽林
赖英旭
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期114-127,共14页
为了解决物联网设备在资源受限和数据非独立同分布(Non-IID)时出现的训练效率低、模型性能差的问题,提出了一种个性化剪枝联邦学习框架用于物联网的入侵检测。首先,提出了一种基于通道重要性评分的结构化剪枝策略,该策略通过平衡模型的...
为了解决物联网设备在资源受限和数据非独立同分布(Non-IID)时出现的训练效率低、模型性能差的问题,提出了一种个性化剪枝联邦学习框架用于物联网的入侵检测。首先,提出了一种基于通道重要性评分的结构化剪枝策略,该策略通过平衡模型的准确率与复杂度来生成子模型下发给资源受限客户端。其次,提出了一种异构模型聚合算法,对通道采用相似度加权系数进行加权平均,有效降低了Non-IID数据在模型聚合中的负面影响。最后,网络入侵数据集BoT-IoT上的实验结果表明,相较于现有方法,所提方法能显著降低资源受限客户端的时间开销,处理速度提升20.82%,并且在Non-IID场景下,入侵检测的准确率提高0.86%。
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关键词
联邦学习
入侵检测
模型剪枝
非独立同分布
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职称材料
题名
基于改进PBFT算法防御区块链中sybil攻击的研究
被引量：
19
1
作者
赖英旭
薄尊旭
刘静
机构
北京工业大学信息学部
信息保障技术重点实验室
智能感知与自主控制教育部工程研究中心
西安电子科技大学陕西省网络与系统安全重点实验室
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期104-117,共14页
基金
北京市自然科学基金—海淀原始创新联合基金资助项目(No.19L2020)
信息保障技术重点实验室基金资助项目(No.614211204031117)
+1 种基金
陕西省网络与系统安全重点实验室开放课题基金资助项目(No.NSSOF1900105)
工业和信息化部2018年工业互联网创新发展工程基金资助项目。
文摘
针对sybil攻击对区块链技术有极大危害的问题,在联盟链中对PBFT算法进行改进,以防御sybil攻击。首先,借鉴基于权益证明的共识算法思想,通过建立信誉模型,根据各节点共识过程中的行为计算节点的信誉值,并依据信誉值的大小赋予节点不同的话语权;然后,在PBFT算法中加入了pre-commit阶段来减少节点间通信的次数。形式化分析推理和安全性测试表明,改进的PBFT算法不仅可以有效防御区块链中的sybil攻击,而且使区块链系统性能在TPS和区块生成时延方面有明显提高。
关键词
区块链
SYBIL攻击
PBFT算法
信誉模型
话语权
Keywords
blockchain
sybil attack
PBFT algorithm
reputation model
discourse right
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
面向异构环境的物联网入侵检测方法
2
作者
刘静
慕泽林
赖英旭
机构
北京工业大学信息学部
智能感知与自主控制教育部工程研究中心
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期114-127,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62372017)。
文摘
为了解决物联网设备在资源受限和数据非独立同分布(Non-IID)时出现的训练效率低、模型性能差的问题,提出了一种个性化剪枝联邦学习框架用于物联网的入侵检测。首先,提出了一种基于通道重要性评分的结构化剪枝策略,该策略通过平衡模型的准确率与复杂度来生成子模型下发给资源受限客户端。其次,提出了一种异构模型聚合算法,对通道采用相似度加权系数进行加权平均,有效降低了Non-IID数据在模型聚合中的负面影响。最后,网络入侵数据集BoT-IoT上的实验结果表明,相较于现有方法,所提方法能显著降低资源受限客户端的时间开销,处理速度提升20.82%,并且在Non-IID场景下,入侵检测的准确率提高0.86%。
关键词
联邦学习
入侵检测
模型剪枝
非独立同分布
Keywords
federated learning
intrusion detection
model pruning
Non-IID
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PBFT算法防御区块链中sybil攻击的研究
赖英旭
薄尊旭
刘静
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
19
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职称材料
2
面向异构环境的物联网入侵检测方法
刘静
慕泽林
赖英旭
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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