[发明专利]一种区块链回滚异常识别方法和系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种区块链回滚异常识别方法，其特征在于，包括：

获取第三区块高度范围内挖矿地址的回滚数据；

将第三区块高度范围内挖矿地址的回滚数据输入到SVM分类模型，SVM分类模型输出在当前区块高度以上的第四区块高度范围内挖矿地址是否异常；其中，所述第三区块高度范围内挖矿地址的回滚数据包括第三区块高度范围，回滚次数，平均回滚深度，挖矿地址份额，平均回滚间隔区块数，是否委托挖矿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述SVM分类模型的训练方法为：

将若干第一区块高度范围内挖矿地址的回滚数据作为SVM分类器的特征向量，输入SVM分类器，将对应第二区块高度范围内挖矿地址是否异常作为SVM分类器的输出，进行SVM分类器的训练，得到SVM分类模型；其中，第二区块高度范围大于第一区块高度范围；其中，所述第一区块高度范围内挖矿地址的回滚数据包括第一区块高度范围，回滚次数，平均回滚深度，挖矿地址份额，平均回滚间隔区块数，是否委托挖矿。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,所述第二区块高度范围内挖矿地址是否异常的识别方法为：

获取挖矿地址份额；按照挖矿地址份额多少对挖矿地址排序；在设定窗口值范围内按照份额排序选出N个挖矿地址，作为一个挖矿地址组；计算挖矿地址组内挖矿地址的最大份额与最小份额之差ΔP；保留ΔP小于设定份额基准差的挖矿地址组，舍弃ΔP大于设定份额基准差的挖矿地址组；滑动窗口，得到ΔP小于设定份额基准差的挖矿地址组，N为正整数；

统计第二区块高度范围内挖矿地址组中挖矿地址对应的回滚次数；计算挖矿地址组内所有挖矿地址的平均回滚数，挖矿地址组回滚数方差；判断挖矿地址组回滚数方差是否大于设定方差基准值W；若否，则挖矿地址组中的挖矿地址正常；若是，则为异常挖矿地址组；将异常挖矿地址组中回滚次数超过第一阈值的挖矿地址判定为异常。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,当区块链的数据分布呈现时间差异性时，所述第三区块高度范围的区块跨度与所述第一区块高度范围的区块跨度相等；所述第四区块高度范围的区块跨度与所述第二区块高度范围的区块跨度相等。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于,所述统计第二区块高度范围内挖矿地址组中挖矿地址对应的回滚次数之前，保存第二区块高度范围内所述挖矿地址组中挖矿地址的回滚区块，回滚区块高度，回滚区块深度到缓存中。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述缓存算法为LRU、OPT、NRU Clock、LFU、PBA。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当共识方法为POS时，所述份额为票数；当共识方法为DPOS时，所述份额为股权。

8.一种设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。

9.一种存储有计算机程序的存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。