27、从取证角度看比特币网络协议

从取证角度看比特币网络协议

1. 引言

在比特币网络中,存在一种不转发网络消息,仅接收和分析消息的节点。目前,尚未有论文尝试分析比特币客户端的网络流量,也没有从取证调查人员的角度探讨比特币网络流量。

2. 方法

在详细介绍实验方法之前,先说明适合该实验的网络数据收集类型。处理网络数据需要了解计算机网络协议,因此会介绍与比特币网络协议相关的基本网络协议信息。

比特币协议同时使用 TCP 和 UDP 协议。比特币客户端需要与网络中的其他参与者进行通信,为此它会使用 DNS 协议(依赖 UDP 协议)来获取比特币参与者的 IP 地址列表。找到其他参与者后,客户端会使用 TCP 传输协议进行网络通信,以确保网络连接的可靠性。

我们采用了一种网络取证流程,该流程包含九个阶段,但在本次研究中,省略了事件响应和检测阶段,因为本次实验未涉及入侵或网络攻击情况。同时,将调查阶段的重点从确定攻击者转变为寻找研究问题的答案。

2.1 准备阶段

为创建包含比特币网络流量的数据集,需要准备一个可控环境,并配备适当的网络取证分析工具(NAFT)。在该环境中,为比特币客户端提供互联网连接,使其能够与比特币网络进行交易。收集客户端的所有网络流量,用于后续分析。

2.2 收集阶段

在网络中,单个 IP 地址代表一个节点。在消费市场中,这通常是互联网服务提供商(ISP)客户家中调制解调器的 IP 地址。调制解调器通过与 ISP 的路由器(网关)通信连接到互联网。

在调制解调器和网关之间拦截网络信息时,有两种类型的信息可用于进一步分析:
-

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值