计算机应用

作者：张硕, 孙国凯, 庄园, 冯小雨, 王敬之

单位：哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001

关键词：区块链网络层,深度学习,eclipse攻击检测,图注意力网络,多层感知机

基金：国家自然科学基金资助项目(62202121)

eclipse攻击作为针对区块链网络层的一种显著威胁，通过控制节点的网络连接，可导致被攻击节点与整个网络的隔离，进而影响该节点接收区块和交易信息的能力。攻击者还可以在此基础上发起双重支付等攻击，这会对区块链系统造成巨大破坏。针对该问题，结合深度学习模型，提出一种面向区块链节点分析的eclipse攻击动态检测方法。首先，利用节点综合韧性指标（NCRI）表达节点的多维属性特征，并引入图注意力神经网络（GAT）动态更新网络拓扑结构的节点特征；然后，使用卷积神经网络（CNN）融合节点的多维特征；最后，结合多层感知机（MLP）来预测整体网络的脆弱性。实验结果表明，所提方法在不同的eclipse攻击强度下的准确率最高可以达到89.80%，并且能在不断变化的区块链网络中保持稳定的性能。

来源：2025年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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