이 논문은 블록체인 네트워크에서 이클립스 공격을 탐지하기 위한 비매개변수 변화 탐지 알고리즘을 제안한다.
이클립스 공격은 악의적인 사용자가 블록체인 사용자를 고립시켜 전체 네트워크와의 합의 능력을 방해하는 공격이다. 이를 통해 피해 사용자의 원장 사본이 왜곡된다.
제안하는 알고리즘은 블록체인 통신 네트워크(BCN)의 Fréchet 평균과 분산 변화를 모니터링하여 이클립스 공격을 탐지한다.
먼저 Johnson-Lindenstrauss 보조정리를 사용하여 BCN의 고차원 데이터를 저차원 공간으로 투영하여 핵심 통계적 특성을 보존한다.
이후 비매개변수 변화 탐지 절차를 적용하여 이클립스 공격 부재 시 검정 통계량이 Brownian bridge 과정에 약하게 수렴하도록 한다. 이를 통해 검출기의 오경보율을 정량화할 수 있다.
제안하는 검출기는 블록체인 상의 스마트 계약으로 구현될 수 있어 무결성 있는 해결책을 제공한다.
수치 예제를 통해 제안하는 이클립스 공격 검출기와 랜덤 포레스트 모델 기반 검출기를 비교한다.
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