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申请/专利权人:浙商银行股份有限公司
摘要:本发明公开了一种基于深度学习的区块链日志监测方法,假设区块链没有因为恶意节点过多而崩溃的情况下,根据区块链的共识机制以及容错算法,在有限的区块链节点上部署深度学习异常监测模型来监测日志,如果日志存在异常表现则抛出异常报警。其中在深度学习的模型训练方面,在预训练得到的模型基础上,每隔一段时间将评估为正常运行的最新日志加入模型的训练中,以保持时效性。本发明提供了一种能够自动维护的日志监测方法,从日志层面实时监测区块链系统运行层面的异常并报警。
主权项:1.一种基于深度学习的区块链日志监测方法,其特征在于,包括以下步骤:针对事先核实的区块链系统正常运行节点产生的单进程时序日志,首先通过BERT模型进行句镶嵌得到句向量,然后将得到的句向量进行深度学习网络LSTM的训练;训练得到的深度学习异常监测模型,能够通过前序日志,预测下一条日志的softmax概率,如果实际产生的日志在模型预测结果中出现概率过低,则报错;在区块链系统中挑选任意n个节点部署深度学习异常监测模型来监测日志,其中nm-13,m为总节点数;整个区块链系统出现的异常行为会在这n个节点中的正常节点日志中反应出来,将这些日志作为监测依据;在实时预警时,将这n个节点中产生的实时日志进行预处理后,输入深度学习异常监测模型,当至少有一个节点的深度学习异常监测模型报错时,区块链系统抛出异常;区块链系统定期将单个节点日志记录下来,从原有的训练数据中进行采样,与新记录的数据打乱顺序后得到新的训练数据集,进行模型维护。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 浙商银行股份有限公司 一种基于深度学习的区块链日志监测方法
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