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随着区块链技术的不断发展,这项技术已经在物联网、医疗保健、能源、供应链、制造业、网络安全等许多领域得到了应用。然而,区块链自身仍然存在许多安全问题,例如用户隐私泄露、智能合约漏洞、面向区块链网络的攻击、针对共识机制的挖矿攻击等。其中,Eclipse攻击是一种会对区块链网络造成严重后果的攻击,它通过侵占区块链节点的路由表和网络连接通道将区块链节点“隔离”于正常网络之外。Eclipse攻击能够改变受害节点所看到的网络交易历史,甚至完全控制整个区块链网络,从而进一步实施更多攻击行为。当前,区块链安全保护技术的研究主要侧重于数据完整性、用户隐私保护和可扩展性等方面。由于Eclipse攻击具有隐蔽性和并发性,目前仍然缺乏有效的检测手段和防御策略。为了提高区块链面对Eclipse攻击的防御能力,本文提出了面向Eclipse攻击的流量检测模型及其防御策略,主要工作如下:1.分析Eclipse攻击流量。深入研究区块链面临的Eclipse攻击,分析该攻击技术的实现原理和可行性。以比特币为具体研究对象,完成面向比特币的Eclipse攻击实现,并收集Eclipse攻击流量完成流量特征提取。2.提出基于随机森林算法的流量检测模型。根据攻击流量的特征提出基于随机森林的流量检测模型,该模型包括数据收集、特征提取和攻击检测三个部分。利用随机森林算法加载样本数据集来训练模型,该模型作为二值分类器,将输入的流量数据分类识别为Eclipse攻击流量或正常流量。3.搭建面向Eclipse攻击的防御系统。提出用于报警响应的防御策略,包括可信连接重置和路由表清洗,并结合流量检测模型通过编码工作实现完整的Eclipse攻击防御系统。该系统能够有效检测Eclipse攻击,并利用路由表清洗策略来清除路由表中恶意节点的信息,从而恢复受害节点的正常网络通信。防御系统的实验测试结果表明,基于随机森林算法的流量检测模型能够有效检测Eclipse攻击流量,检测准确率高达99.2593%。同时,报警响应策略针对路由表中恶意节点的清除率达到了100%。综上,本文提出的防御系统能够有效检测和终止Eclipse攻击并完成系统的自我修复。