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申请/专利权人：广州优刻谷科技有限公司
摘要：本申请提供一种恶意节点识别方法、系统及存储介质；所述方法包括：实时获取目标数据包，以基于目标数据包计算累计安全度；然后当目标数据包的数量大于预设阈值时，基于各累计安全度计算加权安全度，并基于加权安全度获取潜在恶意节点；再进一步基于目标数据包提取风险模式子集，并根据风险模式子集获取强模式的主导风险因子；最后基于强模式的主导风险因子获取风险节点，并根据风险节点和潜在恶意节点获取目标恶意节点。本申请可以快速判断出网络中的恶意节点，从而实现实时的网络安全防护，适用于网络规模大、节点计算性能一般的去中心化网络，且本申请算法的计算量不大，有助于快速、准确地识别恶意节点，从而提高整个系统的运行效率。
主权项：1.一种恶意节点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：实时获取目标数据包，并将所述目标数据包压入本地序列，以基于所述目标数据包计算累计安全度；其中，累计安全度，其中，，为自然指数函数，i为目标数据包的次序，N为所述目标数据包的个数；每隔一段时间对目标数据包的运行状况进行安全性检查，记时刻t的实测安全度；S200：实时判断所述目标数据包的数量是否大于预设阈值，若是，则基于各累计安全度计算加权安全度，并基于所述加权安全度获取潜在恶意节点，转入步骤S300；否则返回至步骤S100；S300：基于所述目标数据包提取风险模式子集，并根据所述风险模式子集获取强模式的主导风险因子；其中，所述S300包括：遍历所述本地序列，并基于所述累计安全度获取风险模式中心，以根据所述风险模式中心获取风险模式子集；获取风险模式中心，包括：依次遍历本地序列，以获取累计安全度且的风险模式中心；其中，，是作为压入本地序列的目标数据包，是在执行网络节点的网络请求执行时刻，是本地节点执行网络节点的网络请求后计算的累计安全度；所述风险模式子集，满足： ； ； ； ；其中，为风险模式子集的元素，，，；x、i、y、N，均为正整数；S400：基于所述强模式的主导风险因子获取风险节点，并根据所述风险节点和所述潜在恶意节点获取目标恶意节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州优刻谷科技有限公司 一种恶意节点识别方法、系统及存储介质
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