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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种针对区块链日蚀攻击的防御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：CN120017245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510156035.2，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种针对区块链日蚀攻击的防御方法是由化存卿;冯亮;洪佳楠设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对区块链日蚀攻击的防御方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种针对区块链系统的日蚀攻击防御方法，该系统由若干节点构成，其中包含部分恶意节点及若干良性节点。系统内节点以去中心化模式进行信息传播，区块链节点在连接其他节点时，需要避免所有连接的邻居节点均为恶意节点。该方法包括：步骤1，节点依据本地存储的信息传输记录计算不同节点的区块传播能力；步骤2，结合各自治系统Autonomoussystem,AS内所有节点的传播能力，计算不同AS间的差异；步骤3，利用传播能力及差异性构建核矩阵，而后利用行列式点过程方法选取连接的备选目标。本发明所提出的针对区块链系统的日蚀攻击防御方法可以降低节点遭受日蚀攻击的安全风险，同时本发明也在选取邻居节点时考虑了传播能力的影响，提升了区块链节点在接收信息上的高效性。

本发明授权一种针对区块链日蚀攻击的防御方法在权利要求书中公布了：1.一种针对区块链日蚀攻击的防御方法，其特征在于，所述区块链包含若干恶意节点和良性节点，节点间以去中心化模式传递交易消息，该防御方法包括以下步骤： S1.计算区块链网络中每个节点的区块传播能力； S2.基于所述节点的区块传播能力，以其所在的自治系统作为参考，结合自治系统内所有节点的区块传播能力，计算节点间的差异性； S3.根据步骤S1和步骤S2计算的节点区块传播能力和差异性，构建自治系统的相似性特征向量，利用所有自治系统的特征向量构建相似性矩阵，将传播能力与相似性矩阵内元素逐一相乘，得到核矩阵； S4.依据所述核矩阵进行邻居节点的选择； 所述S1.计算区块链网络中每个节点的区块传播能力，具体包括： S1.1区块链网络中的每个节点记录从系统内其他节点接收到的每次消息的内容及该消息对应的时间戳； S1.2针对同一内容的消息，针对同一内容的消息，以第b-1个区块的首个告知消息作为参考，根据节点n关于第b个区块传播的时间戳，以及第b-1个和第b个区块的首个INV消息的时间戳，计算节点n关于第b个区块传播能力，公式如下： 其中，为节点n关于第b个区块传播的能力，为节点n关于第b个区块传播的时间戳，和分别表示第b-1和第b个区块的首个INV消息的时间戳； S1.3基于各个区块传播能力，累积计算每个节点在区块链网络中的实际区块传播性能，设目前已有B个区块的传播能力参数，节点n的传播性能qn采用贝塔分布进行建模，即通过累积每个节点的区块传播能力参数来计算贝塔分布的参数αn,βn公式如下： S1.4根据节点的传播性能，对一个自治系统的传播质量性能Qi同样采用贝塔分布进行建模，即通过累积自治系统内所有节点的传播性能参数来计算自治系统贝塔分布的参数公式如下： 所述步骤S2.计算节点间的差异性，具体包括： S2.1对于来自不同AS的两个节点u和v，首先计算各自的传播能力差异du,v，然后基于欧式距离计算这两个节点在传播能力上的差异，公式如下： S2.2设定一个向量X代表不同AS间节点变换的方式，依据Wassersteindistance定义，计算包含节点u和v的两个AS在节点传播能力分布上的差异： 其中和分别表示节点u和v的所在AS，表示AS中包含节点的数目； S2.3根据步骤S2.1计算的d和S2.2计算的X，通过求解如下的优化问题来计算第i个和第j个AS间的距离Wi,j所能达到的最小的值,用于描述两个AS在节点传播能力分布上的差异性： 所述步骤S3.具体步骤如下： S3.1采用指数函数，将第i和j个AS间的距离Wi,j进行尺度变换得到Ei,j： Ei,j＝e-Wi,j S3.2统计系统内的AS数目，记为N，通过归一化处理计算包含各个AS的相似特征向量集合Φ；对于向量集合Φ中的i元素，考虑i元素与集合内其余元素j，向量集合内元素Φi的计算方式具体如下： S3.3基于特征向量集合Φ内的元素Φi与元素Φj的转置构建如下相似性矩阵S： S3.4为了调整邻居节点选取时传播能力的影响，在传播能力参数Q中引入参数θ，其构建方法如下： S3.5最终，计算由Q*和S构成核矩阵Lij，其表达如下： 所述步骤S4.基于步骤3中所构建的核矩阵L，迭代进行k轮的邻居节点选择，具体步骤如下： S4.1记核矩阵L的所有对角元素为备选邻节点集合设ci＝[],在备选邻节点集合中找到一个最大的元素，作为首个邻节点，将其从备选邻节点集合中移除加入邻节点集合Y，方式如下所示： S4.2对于所有在备选邻节点集合中而不在邻节点集合Y中的元素，计算其相对邻节点集合Y中元素的参数ci和di，表达如下： ci′＝[ciLji-cj,cidj] S4.3基于ci和di的更新值，在不含当前邻节点的备选邻节点集合中，选di最大的元素作为下一个邻节点，表达如下： 将选出的节点j从备选邻节点集合中移除，加入邻节点集合Y中； S4.4重复执行步骤S4.2和S4.3共k-1次，直至获得一个包含k个节点的邻节点集合Y，该集合内的节点即为所选取的邻节点。

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