当前区块链生态飞速发展,面向公众的区块链应用服务不断增多,随着 Web3.0概念的升温,这一趋势将愈发明显. 这在给数字经济注入新活力的同时,也给区块链应用监管带来更大挑战. 区块链及其应用的技术特性以及自动化、多中心、多级多维的监管需求客观要求对Web2.0监管技术进行兼容与创新. 针对这些需求与挑战,提出了一套多链协同的“以链治链”监管框架,设计了一个由分层多级监管链和异构接入链构成的监管架构,并明确了该架构下区块链监管的基本流程;将该框架下的监管技术体系抽象成基础层、决策层、跨链层、接入层、执行层和数据层,并提出一系列对监管系统构建最为关键的监管骨干机制. 在监管框架和骨干机制的指导下开发了一套区块链应用监管系统,并通过实验和应用试点验证了系统的有效性和可行性.
… … 相似文献攻击者利用域名灵活地实施各类网络攻击,诸多学者针对性地提出了一些基于统计特征和基于关联关系的恶意域名检测方法,但这2类方法在域名属性高阶关系表示方面存在不足,无法准确呈现域间全局高阶关系. 针对这类问题,提出一种基于嵌入式特征超图学习的恶意域名检测方法:首先基于域名空间统计特征利用决策树构建域名超图结构,利用决策树倒数第2层节点的输出结果作为先验条件形成超边,快速将域名流量之间的多阶关联关系清晰地表示出来;其次基于超图结构特征对字符嵌入特征进行增强编码,基于域名空间统计特征和域名字符嵌入编码特征从域名数据中挖掘出字符间隐藏的高阶关系;最后结合中国科技网真实的域名系统(domain name system,DNS)流量,对有效性和可行性进行了分析与评估,能够快速高效地检测隐蔽的恶意域名.
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