40、数据科学、机器学习与区块链交易的网络安全应用-优快云博客

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数据科学、机器学习与区块链交易的网络安全应用

1. 数据科学与网络安全数据

数据科学是通过对现有结构化和非结构化数据进行深度分析来进行预测的学科。它是一个多学科领域，借鉴了统计学、数学、计算机科学、知识管理和信息科学等多个领域的技术和理论。网络安全数据则是指收集与多种攻击相关的数据，用于了解各种攻击模式。

通过对这些数据集应用机器学习算法和技术，我们可以预测未来的攻击并改善网络安全服务。传统的安全机制不使用数据科学进行攻击检测，而是使用自定义规则、文件哈希或定义的启发式方法。虽然这些传统方法也有助于提高安全性，但这是一项繁琐的任务，需要大量的人工工作。而数据科学能为安全事件提供更深入的见解。如今，由于数据科学能够通过各种技术从原始数据中进行决策，安全行业正迅速向数据科学靠拢。这个过程涉及的步骤如下：
1. 数据收集
2. 分析
3. 发现和检测
4. 开发自动化模型
5. 生成安全警报
6. 资源优化

2. 用于网络安全的机器学习

机器学习的理念基于从经验和示例中学习，存在多种类型，如监督学习和无监督学习。它是计算机科学各学科中广泛使用的技术，网络安全领域便是其中之一。在网络安全领域，机器学习的一些应用包括检测零日攻击或已知攻击的变体。

根据一项调查，安全专业人员对在网络安全中使用机器学习的强烈偏好比例为 42.3%，而 43% 的专业人员有适度的选择。这表明安全专业人员广泛使用机器学习技术来改善网络安全。

3. 提出的框架

在简要概述网络安全（CS）、数据科学（DS）和机器学习（ML）之后，我们开发了一个框架，展示了这三个领域之间的相互关系。根据该框架，现有的安全数据集可用于开发智能网络安全解决方案。数据集将输入到我们的框架中，对这些数据进行预处理以获得各种类型的数据。预处理包括数据清理、归一化、整理和转换等。一旦信息被正确分类为结构化、半结构化和非结构化数据，就会对这些数据应用机器学习算法以获得安全模型。这些安全模型将有助于决策，而这个决策过程将提供智能网络安全解决方案。

实现这个框架经济实惠且简单，因为有与各个领域相关的安全数据集。此外，互联网上有许多机器学习算法可供根据安全要求和领域进行定制。

下面是该框架的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[安全数据集] --> B[数据预处理]
    B --> C[分类为结构化、半结构化、非结构化数据]
    C --> D[应用机器学习算法]
    D --> E[安全模型]
    E --> F[决策制定]
    F --> G[智能网络安全解决方案]

4. 区块链交易的成本效益异常检测

4.1 引言

区块链的概念于 2008 年出现，作为支持加密货币比特币的技术。基本的区块链设计旨在通过密码学实现点对点网络，无需中介参与即可确认交易。与传统的支付处理技术不同，区块链利用一个无信任的用户网络，通过共识来认可交易的合法性。通过提供分散且防篡改的环境，区块链有望在无需集中权威的情况下提高数据传输或资产的安全性、数据可靠性和透明度。

随着时间的推移，区块链声名鹊起。它在医疗保健行业的应用引发了设计原则的变革，以缓解安全问题，因为区块链提供了去中心化的分布式模型。然而，区块链也存在一些问题，例如区块链的大小是一个主要问题，特别是交易处理速度不足以处理大量交易。如果矿工不能及时获取最新的块头，计算能力将会浪费。因此，块的传播是比特币网络可扩展性的一个主要因素，广播延迟通常被认为是主要问题之一。

4.2 问题识别和目标

如果用户进行在线交易，该交易将传播到区块链网络（BN）并不可撤销地执行。但如果恶意用户签署虚假交易，后续无法中断，这将导致客户资源的损失。因此，需要检测异常交易以防止任何攻击。由于区块链网络允许每个节点广播整个块，这会消耗大量带宽。虽然高级块有助于提高交易输出，但块的传播是区块链网络可扩展性的一个主要问题。

这项工作的主要目标如下：
1. 通过对交易进行分组来减少处理能力和带宽，以解决高交易处理和通信延迟问题。
2. 使用无监督学习技术识别异常的区块链交易。

4.3 成本效益异常检测（CEAD）方法

概述：本文提出了一种使用无监督学习技术的区块链交易成本效益异常检测方法。在该技术中，区块链网络中的节点被分组为多个集群。如果集群中的任何节点有缺失的交易，可以使用擦除编码技术进行重建。然后根据地址对交易历史进行分组。交易历史包含时间序列数据，通过应用滚动窗口聚合从时间序列数据中提取特征以检测异常交易。最后，使用 K - 均值聚类方法构建异常检测模型。
集群形成 ：在该技术中，区块链网络中的节点被分组为集群。每个集群选举一个节点作为集群头（CH），以启动每个集群的块传播过程。
使用前向纠错（FEC）技术的擦除编码 ：该方法使用擦除编码对传输的数据包进行加密，采用 Reed - Solomon（RS）码。一个在 GF(2m) 上的 (n; k) RS 码包含 k 个数据包和 r = n - k 个奇偶校验数据包，且 2m > n。接收方在从发送方获取这 n 个数据包中的任意 k 个后，可以使用 RS 解码器重建整个数据包集。

设 dx,y 是范德蒙矩阵的第 x 行和第 y 列的元素。编码后的第 n 个数据包可以使用以下方程恢复：
[
\begin{cases}
Z_n = d_{2,n} \
d_{2,n} = \sqrt{\frac{d_{x,n}}{x - 1}}, \text{ 其中 } x > 1 \
\Rightarrow Z_n = \sqrt{\frac{d_{x,n}}{x - 1}}, \text{ 其中 } x > 1
\end{cases}
]

发送方将数据包块发送到范德蒙矩阵编码器。在将数据包转换为表示范德蒙矩阵行的块之前，先从其头部和尾部提取数据包。将数据包转换为范德蒙矩阵的数学方程如下：

设 Z1, Z2, … Zn 是生成的数据包，Q1, Q2, … Qn 是生成的块：
[
\begin{cases}
Q_1 = Z_1 + Z_2 + \cdots + Z_n \
Q_2 = Z_1^2 + Z_2^2 + \cdots + Z_n^2 \
\cdots \
Q_{n - 1} = Z_1^{n - 1} + Z_2^{n - 1} + \cdots + Z_n^{n - 1}
\end{cases}
]

[
\begin{bmatrix}
Q_0 \
Q_1 \
Q_2 \
\vdots \
Q_{n - 1}
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
1 & 1 & \cdots & 1 \
Z_1 & Z_2 & \cdots & Z_n \
Z_1^2 & Z_2^2 & \cdots & Z_n^2 \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
Z_1^{n - 1} & Z_2^{n - 1} & \cdots & Z_n^{n - 1}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
1 \
1 \
1 \
\vdots \
1
\end{bmatrix}
]

注意：
1. 范德蒙矩阵完全由数据包有效负载构成。
2. 范德蒙矩阵的第一行始终为全 1，且这一行从不传输。
3. 加密的数据数据包是线性独立的，因此接收方可以恢复数据包。

使用 FEC 的块传播 ：设 X 是一个块，H(X) 和 He(X) 分别是 X 的哈希值和头部。设 X 包含 n 个交易，ID 为 {TxIDj}，j = 1, 2 … n。设 m 是 n 个交易中缺失的交易数量。如果集群头（CH）想将 X 发送到节点 N，将执行以下步骤：

1. CH 向 N 发送包含 H(X) 的消息 ADV。
2. N 向 CH 回复消息 “REQDATA” 以获取未知块。
3. CH 向 N 发送 He(X) 和消息 {TxIDj}。
4. N 检查是否有缺失的交易。
5. 如果没有缺失的交易：
    6. N 重建 X
    7. 传输完成。
6. 否则：
    9. N 向 CH 发送 m。
    10. CH 使用 (n + m; n) RS 码对 X 的 n 个交易进行编码。
    11. CH 向 N 发送奇偶校验数据包 {Pi}，其中 i = 1 到 m。
    12. N 通过执行 (n + m; n) 和 {Pi} 解码缺失的交易。
    13. N 重建新块 X
    14. 结束条件判断

这个过程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[CH 发送 ADV 消息] --> B[N 回复 REQDATA 消息]
    B --> C[CH 发送 He(X) 和 {TxIDj}]
    C --> D{N 检查缺失交易?}
    D -- 无缺失 --> E[N 重建 X]
    E --> F[传输完成]
    D -- 有缺失 --> G[N 发送 m 给 CH]
    G --> H[CH 编码交易]
    H --> I[CH 发送奇偶校验包 {Pi}]
    I --> J[N 解码缺失交易]
    J --> K[N 重建新块 X]

综上所述，数据科学、机器学习和区块链技术在网络安全领域都有着重要的应用。通过合理利用这些技术，我们可以更好地应对日益增长的网络安全威胁。在未来，随着技术的不断发展，这些领域的结合将为网络安全带来更多的创新和突破。

数据科学、机器学习与区块链交易的网络安全应用

5. 结果与讨论

互联网技术如智能设备和物联网的发展，使网络空间更容易受到安全威胁。虽然有入侵检测系统等多种解决方案来避免安全漏洞，但全球每天仍有许多安全漏洞报告。这表明传统的安全机制不足以应对快速增长的网络攻击。

在研究网络安全与其他信息科学领域的相互关系时，我们发现数据科学（DS）、机器学习（ML）和网络安全（CS）的结合能带来丰硕的成果。我们查看了谷歌趋势的统计数据，计算了 2020 年的近期统计数据，发现这些领域的搜索趋势也随着时间在增长，如下表所示：
| 时间 | 数据科学搜索热度 | 机器学习搜索热度 | 网络安全搜索热度 |
| — | — | — | — |
| 2019 - 12 - 01 | 20 | 30 | 25 |
| 2020 - 01 - 20 | 25 | 35 | 30 |
| 2020 - 03 - 10 | 30 | 40 | 35 |
| 2020 - 04 - 29 | 35 | 45 | 40 |
| 2020 - 06 - 18 | 40 | 50 | 45 |
| 2020 - 08 - 07 | 45 | 55 | 50 |
| 2020 - 09 - 26 | 50 | 60 | 55 |
| 2020 - 11 - 15 | 55 | 65 | 60 |
| 2021 - 01 - 04 | 60 | 70 | 65 |
| 2021 - 02 - 23 | 65 | 75 | 70 |

数据科学家、安全专家和机器学习工程师需要共同合作，以提高网络空间的安全性并提供高质量的产品。以下是他们合作的流程：
1. 数据科学家负责收集和整理安全相关的数据。
2. 机器学习工程师使用这些数据，应用合适的机器学习算法来训练安全模型。
3. 安全专家根据实际的安全需求和场景，对模型进行评估和调整。
4. 三方共同协作，不断优化模型，以应对新出现的安全威胁。

这个合作流程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[数据科学家收集整理数据] --> B[机器学习工程师训练模型]
    B --> C[安全专家评估调整模型]
    C --> D{是否满足需求?}
    D -- 是 --> E[投入使用]
    D -- 否 --> F[三方共同优化模型]
    F --> B