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龙图腾网获悉杭州后量子密码科技有限公司申请的专利一种基于集成学习的区块链共识机制漏洞的攻击检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116599707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310486341.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于集成学习的区块链共识机制漏洞的攻击检测方法是由张峰;张怡婷;王伊蕾;韩朝阳设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习的区块链共识机制漏洞的攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成学习的区块链共识机制漏洞的攻击检测方法，包括数据的收集、构建数据集、检测模型的构建和训练以及漏洞检测；本发明通过建立一个使用共识协议区块链网络运行过程的模拟器，模拟区块链共识机制漏洞策略SM1攻击及变体攻击，对区块链日志数据进行数据提取收集，这样通过模拟器可以生成大量的数据用于训练模型，解决了训练模型的数据集过少的问题，构建数据集的特征包括了交易行为、区块链链路、节点行为、相关收益、分叉高度和出块速度，这样多特征检测共识机制漏洞更加准确，训练集中包含有区块链共识机制漏洞策略SM1变体攻击特征数据，这样训练完成的模型，可以检测区块链共识机制漏洞策略SM1变体攻击。

本发明授权一种基于集成学习的区块链共识机制漏洞的攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的区块链共识机制漏洞的攻击检测方法，其特征在于：包括数据的收集、构建数据集、检测模型的构建和训练以及漏洞检测； 数据的收集：建立一个使用共识协议区块链网络运行过程的模拟器，设置节点数量、算力以及节点的连接关系，各节点之间依靠计算 能力竞争记账权，利用共识机制漏洞策略SM1及变体攻击对模拟器进行修改，对生成的区块链日志数据进行数据提取收集，并记作Date； 构建数据集：将收集到的Date数据进行有效的组织和筛选，得到有效特征，对有效特征进行降维处理，得到训练集T； 检测模型的构建和训练：包括若干弱分类器Hi，若干弱分类器Hi线性组成强分类器Hstart，利用训练集T训练强分类器Hstart，训练结束后，会加大分类误差率小的弱分类器的权重值，进行若干次的迭代，最后按照每个弱分类器Hi的权重重新线性组合成强分类器Hfina1； 漏洞检测：利用训练完成的强分类器Hfina1对共识机制的区块链网络中的漏洞进行检测，以表格的形式导出最终的检测结果； 模拟共识机制漏洞策略SM1变体攻击主要包括OSM攻击、Stubborn攻击和Optimalstubborn攻击；OSM攻击策略模拟：攻击者节点计算出新区块的概率与公共区块链计算出新块概率进行比较，当攻击者节点计算出新区块的概率大于公共区块链计算出新块概率时，攻击者节点秘密计算区块，并在私有区块链上保留区块数加1，当攻击者节点私有区块链达到一定数量时，当前公共区块链上新的区块生成后，攻击者节点将其自己保留的所有区块公开发布到公共区块链上，并将自己保留的区块链转到公共区块链上； Stubborn攻击策略模拟：公共区块链上出现攻击者保留的区块时，攻击者节点会立即公开一部分私有区块链，以吸引其他正常节点跟随其操作，当其他正常节点开始计算与攻击者节点相同的区块时，攻击者节点会将保留的该区块发布到公共区块链上； Optimalstubborn攻击策略模拟：公共区块链上下一个区块生成概率小于攻击者节点计算出下一个区块的概率时，攻击者节点继续秘密地计算区块，直到两者之间的差值大于一个先设置好的阈值，当公共区块链上出现攻击者节点保留的区块时，攻击者节点会立即公开一部分私有区块链，以展示其攻击策略并吸引其他节点加入攻击。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州后量子密码科技有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道爱橙街198号中电海康集团有限公司海创园区H号楼10层1005-32室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。