基于区块链和神经网络的威胁情报评估

• 作者: 史慧洋 刘鹏 王鹤
• 来源期刊: 天津大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 威胁情报 评估 信誉 区块链 智能合约 神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 页码范围: 527-534
• 页数: 8页
• 分类号: TP302.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.11784/tdxbz202103029

摘要

共享威胁情报便于组织高效的应对威胁和部署防御计划.针对威胁情报在收集过程中出现的质量参差不齐、价值不高、容易过期等问题,通过评估情报厂商和共享平台提供的数据,基于制定的评估原则,提出了4个一级指标和11个二级指标,建立了威胁情报评估体系.所选的评估指标能够实现可计算化,其中一级指标包括信誉、时效性、贡献度和质量,研究的主要贡献在于,采用以太坊架构和智能合约设计了一级指标中的信誉系统,通过评分的更新实现了信誉评分的动态调整;区块链技术中的匿名和隐私方案保护了用户的隐私性,同时对于恶意用户也制定了相应的惩罚措施,具体过程是向区块链节点发起评分撤销请求,节点采用共识算法通过请求后给予不同程度的限制,改善了评估模型的公正合理性.此外,本研究构建了相关数据集,通过层次分析法(AHP)选取了4个权重较大的二级指标,并利用神经网络算法方法验证了评估模型的有效性和可操作性,精度达到92.59％,与实际值的相关系数达到0.9以上.最后将评估方法效果从实用性、代表性、动态性和可验证4个方面对比,指出所提出的评价方法在实用性和动态性上有明显优势,评估结果为高.