区块链异常数据检测系统的设计与开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着区块链技术的快速发展和广泛应用，其安全性问题日益凸显。

区块链作为一种去中心化的分布式账本技术，其数据安全依赖于密码学和共识机制的保障。

然而，近年来，各种针对区块链的攻击手段层出不穷，例如51%攻击、双花攻击、智能合约漏洞攻击等，这些攻击手段都可能导致区块链中出现异常数据，从而破坏区块链数据的完整性和安全性，造成严重的经济损失和社会影响。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，区块链异常数据检测逐渐成为国内外学术界和工业界的研究热点，涌现了一批具有代表性的研究成果，为本研究提供了宝贵的借鉴和参考。

1. 国内研究现状

国内学者在区块链异常数据检测领域起步相对较晚，但近年来取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕区块链异常数据检测系统的需求、设计、实现和评估展开，主要内容包括：
1.区块链异常数据分析:分析区块链数据结构和特点，研究常见的异常数据类型和特征，为异常检测模型构建奠定基础。

2.异常数据检测算法研究:研究适用于区块链异常数据检测的算法，包括传统机器学习算法和深度学习算法，比较分析各种算法的优缺点，选择合适的算法进行模型构建。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.需求分析与系统设计阶段:对区块链异常数据检测需求进行深入分析，确定系统功能和性能指标，设计系统总体架构和模块划分。

2.关键技术研究阶段:研究区块链数据特点、异常数据类型和特征，分析比较各种异常数据检测算法的优缺点，选择合适的算法进行模型构建，并进行算法优化和改进。

3.系统实现阶段:使用python等编程语言和相关开发工具，根据系统设计方案实现各个模块的功能，并进行模块测试和集成，最终完成整个系统的开发。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于多特征融合的区块链异常数据检测模型:综合考虑区块链交易的多种特征，例如交易金额、交易频率、交易地址关系等，构建多特征融合的异常数据检测模型，提高检测精度和准确率。

2.设计一种高效的异常数据检测算法:针对传统异常数据检测算法在处理海量区块链数据时效率低下的问题，设计一种基于深度学习的异常数据检测算法，提高检测效率和可扩展性。

3.开发一套功能完善的区块链异常数据检测系统:实现数据采集、数据预处理、异常检测、可视化等功能，为用户提供全面的区块链安全监测服务。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈嘉璐,沈静,谢显中.区块链技术综述[j].计算机应用,2017,37(11):3037-3046,3055.

2.袁勇,王飞,张伟哲,等.区块链技术:架构、应用与挑战[j].软件学报,2016,27(09):2001-2020.

3.王家敏,郭锐,周晓聪,等.联盟区块链共识机制研究综述[j].计算机应用,2019,39(09):2515-2526.