[发明专利]一种通过区块链技术对用户的数据实现点对点的传输方法有效
申请号: | 202110439085.3 | 申请日: | 2021-04-23 |
公开(公告)号: | CN112866040B | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 孙利国 | 申请(专利权)人: | 睿至科技集团有限公司 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L29/06;H04L29/08 |
代理公司: | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人: | 段旺 |
地址: | 100005 北京市东城区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 通过 区块 技术 用户 数据 实现 点对点 传输 方法 | ||
1.一种通过区块链技术对用户的数据实现点对点的传输方法,其特征在于,包括如下步骤:
接收授权请求,确定授权方式,其中,授权方式包括:单授权方式、多授权方式以及群授权方式;
通过区块链根据授权方式完成授权;
完成授权后,接收区块链数据请求,并完成数据传输;
其中,通过区块链根据授权方式完成授权的子步骤如下:
对授权节点和被授权节点进行故障检测,生成检测结果;
当检测结果为存在故障节点时,对故障节点进行故障修复,完成修复后,再根据授权方式完成授权;若检测结果为无故障节点,则直接根据授权方式完成授权;
其中,当检测结果为存在故障节点时,对故障节点进行故障修复的子步骤如下:
确定故障节点的修复路径;
根据检测结果和修复路径对故障节点进行修复,完成修复;
其中,确定故障节点的修复路径的子步骤如下:
获取故障节点的同社区节点;
获取故障节点和同社区节点的节点关联;
根据节点关联获得所有不包含故障节点的分流路径;
对所有分流路径进行分析,获得修复路径;
其中,获取所有分流路径的综合权重值,将综合权重值最大的分流路径作为修复路径;
其中,综合权重值的计算公式如下:
其中,qμ为第μ条分流路径的综合权重值;表示构成第μ条分流路径上的第λ′个同社区节点的可靠性;表示构成第μ条分流路径上的第λ′个同社区节点的负载权重;表示构成第μ条分流路径上的第λ′个同社区节点的可承受负载值;表示序号为λ′μ的同社区节点与故障节点的节点关联;
其中,对授权节点和被授权节点进行故障检测,生成检测结果的子步骤如下:
获取所有检测节点的节点日志数据和节点状态信息,其中,检测节点包括被授权节点和所有的授权节点;
对节点日志数据和节点状态信息进行分析,获得检测节点的分析数据,其中,分析数据包括:节点日志序列和状态异常结果;
根据分析数据对检测节点进行故障分析,获得检测结果,其中,检测结果包括:存在故障节点和无故障节点;
其中,根据分析数据对检测节点进行故障分析,获得检测结果的子步骤如下:
读取分析数据中的状态异常结果,若状态异常结果为异常,则获取异常节点序列;若状态异常结果为正常,根据授权方式完成授权;
通过异常节点序列获取异常可信度;
利用预先设置的异常阈值对异常可信度进行分析,生成故障结果;
根据故障结果生成检测结果;
其中,当异常可信度大于异常阈值时,对异常节点序列进行故障匹配处理,生成故障结果,子步骤如下:
通过故障匹配序列对异常节点序列进行故障匹配处理,获得匹配值;
当匹配值大于预先设置的相似阈值时,生成故障结果为:有故障;当匹配值小于或等于预先设置的相似阈值时,生成的故障结果为:无故障;
其中,匹配值的计算公式如下:
其中,Pgzpp为匹配值;Mi表示第i种异常源当前匹配到的故障匹配序列的异常可信度叠加值;为第i种异常源在观察时间窗口内所匹配到的故障匹配序列的异常可信度叠加值;h为一个观察时间窗口内一个故障源对应故障匹配序列匹配的个数;K为故障类型的总个数;k表示第k个故障类型的序号;
其中,异常可信度的计算公式如下:
其中,Dkxd(Gi/g)表示异常可信度;Gi为异常源;i为第i种异常源;g为检测节点异常前观察时间窗口内的一个异常序列;|g|表示异常节点序列中的序列g在所有时间窗口内出现的总次数;|g·Gi|为序列g在出现异常源Gi之前在所有时间窗口内出现的总次数。
2.根据权利要求1所述的通过区块链技术对用户的数据实现点对点的传输方法,其特征在于,分析节点日志数据和节点状态信息,获得检测节点的分析数据的子步骤如下:
对检测节点的节点日志数据进行处理,获得节点日志序列;
对检测节点的节点状态信息进行分析,获得状态异常结果,其中,状态异常结果包括:异常和正常;
将节点日志序列和状态异常结果作为分析数据。
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