一种基于联邦学习的区块链节点集群监控方法及设备

摘要

本发明公开了一种基于联邦学习的区块链节点集群监控方法及设备，利用联邦学习对分布式数据节点数据隐私保护的特性，针对节点监控设计联邦学习模型同步智能合约，通过隐私交易的方式，在集群节点数据不交换的前提下，在保证节点数据隐私安全的同时，能够对区块链集群中的节点行为进行预测监控，给出非法异常节点画像，提前判别集群节点的行为，确保区块链资产的安全。通过节点的交易金额、交易对象、共识情况、交易频次、广播次数、网络带宽等构成的多维画像，输出目标区块链节点的抖动性、合法性判别结果等行为画像。