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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种以太坊行为流量精细化分类方法，该方法包括以太坊行为流量分割和以太坊行为流量分类两个阶段。在以太坊行为流量分割阶段，通过识别以太坊RLPx帧头报文位置和判断以太坊行为流量Burst范围，确定以太坊行为流量分割位置，实现单条以太坊TCP流中的行为流量的分割。以太坊行为流量分类阶段首先将相似的多个Get类行为合并，使用机器学习方法进行粗分类，对粗分类结果使用Get类行为与相应的Send类行为之间的关联性关系，进一步判断Get类行为的准确类别，实现以太坊行为流量的精细化分类。

主权项：1.一种以太坊行为流量精细化分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1设计了以太坊行为流量分割方法，通过RLPx帧头报文和单次行为流量Burst范围确定流量分割位置，实现单条以太坊TCP流中行为流量的分割；所述步骤1包括以下步骤：1.1由五元组{源IP地址，宿IP地址，源端口，宿端口，协议类型}标记的单条以太坊TCP流，首先通过负载为32B的RLPx帧头数据包确定每个行为流量的起始位置，转到步骤1.2；1.2确定流量中下一次Burst所包含的数据包范围，此次流量Burst的终止位置即是单次行为流量的终止位置，转到1.3；1.3将起始位置和终止位置间的流量分割为单次行为流量，若已经到了单条以太坊TCP流的最后位置，行为流量分割结束，否则转到1.1；2设计了以太坊行为流量精细化分类方法，将相似的Get类行为合并后以机器学习方法进行分类，对粗分类结果通过行为序列化逆推获得行为流量精细化分类结果，所述步骤2具体包括如下子步骤：2.1部署以太坊私有链，修改Geth工具，获得纯净的单类行为流量，使用以太坊行为流量分割方法分割为单类单次以太坊行为流量，并打上相应的标签，构造出以太坊行为流量数据集，转到2.2；2.2对数据集中的四种Get类行为，包括getBlcokHeaders、getBlockBodies、getReceipts和getNodeData合并为Get类，提取行为流量中Burst相关和长度相关的8种不同特征构成特征向量，转到2.3；2.3选取机器学习中的随机森林RF方法，以选取的特征向量训练分类模型，转到2.4；2.4对于每一条待测以太坊流量，首先以行为流量分割方法分割为待测以太坊行为流量，使用2.3中分类模型进行粗分类，对于分类结果中Get和Send类行为，按源数据中的时间戳先后信息重新排序，转到2.5；2.5剔除排序后的Get行为序列中的无返回数据，即没有返回相对应的Send行为的Get行为，转到2.6；2.6根据Send行为序列，逆推剔除了无返回数据的Get行为序列中各行为的具体类型，得到行为流量精细化分类结果，流程结束。

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百度查询： 东南大学 一种以太坊行为流量精细化分类方法