基于分布式异常检测的电网区块链安全防护方案

区块链具有去中心化、可追溯和不可篡改等特点，与智能电网的设计需求相契合。虽然区块链为电力交易账本及操作提供了强大的加密保护，但底层的区块链网络仍然容易受到潜在攻击行为的威胁。为了进一步了解电网区块链网络生态的潜在运行规律，提升电网区块链网络针对非法交易行为及已知甚至未知攻击行为的安全防护能力，设计了一种基于实时数据分布式异常检测的电网区块链安全防护方案，将深度学习模型与区块链技术相结合，实时收集区块链网络中的多维度运行数据，并利用数据降维技术对所收集的多维样本数据进行数据特征降维；基于深度学习的异常检测技术构建电网区块链网络数据预测模型的分布式应用架构，通过超参数搜索方法多轮优化预测模型；将已降维样本数据通过预测模型，输出对应输入序列的时序预测结果，并将预测结果与实时数据通过分类器判定，对于判定结果为异常的节点进行访问控制权限限制，以达到安全防护目的。