本論文は、ブロックチェーンネットワークにおけるイクリプス攻撃を検出するための新しい非パラメトリック変化検出アルゴリズムを提案している。イクリプス攻撃とは、悪意のあるユーザーがブロックチェーンユーザーを孤立させ、ネットワークとのコンセンサスを乱すことで、ユーザーのレジャーの局所的なコピーを歪めるものである。
提案手法では、ブロックチェーン通信ネットワーク(BCN)の推移的なFréchet平均と分散の変化を監視することで、イクリプス攻撃を検出する。まず、Johnson-Lindenstrauss lemmaを使ってBCNを低次元に射影し、重要な統計的性質を保持する。その後、非パラメトリック変化検出手順を適用し、イクリプス攻撃がない場合に検出統計量が弱収束してBrownian bridgeプロセスになることを示す。これにより、検出器の誤警報率を定量化できる。提案手法はスマートコントラクトとして実装でき、改ざん不可能で信頼性の高いソリューションを提供する。最後に、ランダムフォレストモデルに基づく検出器と提案手法を数値例で比較している。
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