Abstract-Anomaly detekteringsverktyg spelar en viktig roll för att skydda nätverk och system från oförutsedda attacker, oftast genom att automatiskt känna igen och filtrera bort onormala aktiviteter. Under årens lopp har olika tillvägagångssätt utformats, alla inriktade på att sänka den falska positiva takten. Inget förslag har dock tagit upp angrepp mot blockkedjebaserade system. I detta papper presenterar vi BAD: den första Blockchain Anomaly Detection lösning. BAD utnyttjar blockchain metadata, namngivna gafflar, för att samla in potentiellt skadliga aktiviteter i nätverket/systemet. BAD har följande funktioner: (i) det distribueras (så undviker någon central punkt av misslyckande), (ii) det är manipuleringssäker (gör det inte möjligt för en skadlig programvara att ta bort eller ändra sina egna spår), (iii) det är pålitligt (alla beteendedata samlas in och verifieras av majoriteten av nätverket) och (iv) det är privat (undvika tredje part att samla in / analysera / lagra känslig information). Vårt förslag är validerat genom både experimentella resultat och teoretisk komplexitetsanalys, som belyser kvaliteten och livskraften hos vår Blockchain Anomaly Detection lösning.
M. Signorini m.fl. REF föreslår en Blockchain anomali detektion (BAD) lösning som utnyttjar blockchain metadata för att samla skadlig aktivitet.
BAD: Blockchain Anomaly Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}