典型文献
基于区块链和神经网络的威胁情报评估
文献摘要：
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.
文献关键词：
威胁情报;评估;信誉;区块链;智能合约;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
史慧洋;刘鹏;王鹤
作者机构：
中国科学院大学计算机科学与技术学院,北京 101408;西安电子科技大学网络与信息安全学院,西安 710071
文献出处：
引用格式：
[1]史慧洋;刘鹏;王鹤-.基于区块链和神经网络的威胁情报评估)[J].天津大学学报（自然科学与工程技术版）,2022(05):527-534
A类：
B类：
威胁情报,情报评估,过期,厂商,共享平台,评估原则,可计算,计算化,信誉,贡献度,以太坊,智能合约,匿名,私方,隐私性,恶意用户,撤销,请求,共识算法,正合,研究构建,神经网络算法,法方,方法验证,可验证
AB值：
0.318092
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
