【技术实现步骤摘要】
本申请涉及区块链，更具体地说，涉及一种跨链攻击检测方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着区块链技术的迅猛发展，跨链交易作为一种促进不同区块链平台之间互操作的关键机制，受到了越来越多的关注。然而，这种跨链互操作性也带来了新的安全挑战和风险。跨链交易涉及不同区块链平台之间的资产和数据转移，这为攻击者提供了更多的攻击面。
2、因而，为了保障跨链交易的安全性，检测跨链攻击是十分必要的。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供了一种跨链攻击检测方法、装置、设备及可读存储介质，用于检测跨链攻击，保障交易安全。
2、为了实现上述目的，现提出的方案如下：
3、一种跨链攻击检测方法，包括：
4、获取攻击检测模型，以及，源链和目标链间的交易执行轨迹，所述攻击检测模型经过半监督学习法训练得到；
5、基于所述交易执行轨迹，构建跨链交易图；
6、提取所述跨链交易图的全局特征及局部特征；
7、利用所述攻击检测模型，基于所述全局特征及局部特征，检测是否存在跨链攻击。
8、可选的，获取源链和目标链间的交易执行信息，包括：
9、对所述源链及所述目标链进行交易重放，整合所述源链与所述目标链间的交易执行轨迹。
10、可选的，所述基于所述交易执行轨迹，构建跨链交易图，包括：
11、从所述交易执行轨迹中提取所有操作码以及每个操作码所对应的操作数；
12、基于每
13、可选的，所述提取所述跨链交易图的全局特征及局部特征，包括：
14、采用图嵌入方法，提取所述跨链交易图的结构特征；
15、分析所述跨链交易图的聚类情况、连通性、稠密程度、复杂度、中心节点、无序程度及局部信息处理能力，生成统计特征，其中，所述统计特征及所述结构特征组成所述全局特征；
16、分析所述跨链交易图的节点交互关系，生成局部特征。
17、可选的，所述分析所述跨链交易图的聚类情况、连通性、稠密程度、复杂度、中心节点、无序程度及局部信息处理能力，生成统计特征，包括：
18、分析所述跨链交易图的聚类情况，计算所述跨链交易图的聚类系数及平均聚类系数；
19、分析所述跨链交易图的连通性，计算所述跨链交易图的连通分量数、图拉普拉斯特征值及谱半径；
20、分析所述跨链交易图的稠密程度，计算所述跨链交易图的图密度；
21、分析所述跨链交易图的复杂度，计算所述跨链交易图的图熵；
22、分析所述跨链交易图的中心节点，计算所述跨链交易图的度数中心性、特征向量中心性、介数中心性及紧密中心性；
23、分析所述跨链交易图的无序程度，计算所述跨链交易图的度分布熵；
24、分析所述跨链交易图的局部信息处理能力，计算所述跨链交易图的平均局部效率；
25、所述聚类系数、所述平均聚类系数、所述连通分量数、所述图拉普拉斯特征值、所述谱半径、所述图密度、所述图熵、所述度数中心性、所述特征向量中心性、所述介数中心性、所述紧密中心性、所述度分布熵及所述平均局部效率组成所述统计特征。
26、可选的，获取攻击检测模型，包括：
27、获取初始决策树分类模型以及不同历史跨链交易图对应的跨链训练样本，各个跨链训练样本由两类跨链训练样本组成，一类跨链训练样本存在表明对应历史跨链交易图是否有跨链攻击的标签，一类跨链训练样本不存在标签；每个跨链训练样本中包含有对应历史跨链交易图的训练全局特征及训练局部特征；
28、利用每个跨链训练样本对所述初始决策树分类模型进行训练，将最终得到的初始决策树分类模型作为所述攻击检测模型。
29、可选的，所述利用每个跨链训练样本对所述初始决策树分类模型进行训练，将最终得到的初始决策树分类模型作为所述攻击检测模型，包括：
30、利用多个存在标签的跨链训练样本对所述初始决策树分类模型进行训练；
31、将不存在标签的多个跨链训练样本依次输入至最新的初始决策树分类模型，得到多个不存在标签的跨链训练样本的预测结果；
32、确定每个预测结果的置信度，并将置信度超过置信阈值的预测结果作为对应跨链训练样本的标签；
33、返回执行利用多个存在标签的跨链训练样本对所述初始决策树分类模型进行训练的步骤，直至最新的初始决策树分类模型符合预设的训练停止条件为止。
34、一种跨链攻击检测装置，包括：
35、获取模块，用于获取攻击检测模型，以及，源链和目标链间的交易执行轨迹，所述攻击检测模型经过半监督学习法训练得到；
36、构建模块，用于基于所述交易执行轨迹，构建跨链交易图；
37、提取模块，用于提取所述跨链交易图的全局特征及局部特征；
38、检测模块，用于利用所述攻击检测模型，基于所述全局特征及局部特征，检测是否存在跨链攻击。
39、一种跨链攻击检测设备，包括存储器和处理器；
40、所述存储器，用于存储程序；
41、所述处理器，用于执行所述程序，实现上述的跨链攻击检测方法的各个步骤。
42、一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的跨链攻击检测方法的各个步骤。
43、从上述的技术方案可以看出，本申请提供的检测跨链攻击方法，该方法可以获取源链和目标链间的交易执行轨迹，并基于所述交易执行轨迹，构建跨链交易图；基于此，本申请将繁杂的交易执行轨迹整合形成跨链交易图，将交易执行轨迹以图形式展现，进一步梳理源链和目标链间的交易过程，整合关键交易信息，去除冗余交易信息；在应用过程中，不同的交易执行轨迹都可以形成对应的跨链交易图，将不同的交易执行轨迹标准化为统一的表示方式，令本申请可以适用于不同的区块链平台；随后，可以获取攻击检测模型，并提取所述跨链交易图的全局特征及局部特征；利用所述攻击检测模型，基于所述全局特征及局部特征，检测是否存在跨链攻击；基于此，本申请可以利用攻击检测模型基于跨链交易图的全局特征及局部特征，检测对应的交易执行轨迹中是否存在跨链攻击；由于全局特征能够表明整个跨链交易图的整体情况；局部特征能够表明局部连接模式、特定节点所代表的具体特征、局部子图结构及局部异常信息等局部信息，因而，攻击检测模型，基于所述全局特征及局部特征完成跨链攻击识别，能够提高检测的准确性和灵敏度。可见，本申请可以将跨链交易的执行轨迹整合为统一形式的跨链交易图，并利用攻击检测模型，基于跨链交易图的整体情况及局部情况进行攻击检测，降低了攻击辨别的复杂度及难度，并进一步提高通用性、适用性、应用广泛性、检测准确度及灵敏度。
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1.一种跨链攻击检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，获取源链和目标链间的交易执行信息，包括：
3.根据权利要求1所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，所述基于所述交易执行轨迹，构建跨链交易图，包括：
4.根据权利要求1所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，所述提取所述跨链交易图的全局特征及局部特征，包括：
5.根据权利要求4所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，分析所述跨链交易图的聚类情况、连通性、稠密程度、复杂度、中心节点、无序程度及局部信息处理能力，生成统计特征，其中，所述统计特征及所述结构特征组成所述全局特征，包括：
6.根据权利要求1所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，获取攻击检测模型，包括：
7.根据权利要求6所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，所述利用每个跨链训练样本对所述初始决策树分类模型进行训练，将最终得到的初始决策树分类模型作为所述攻击检测模型，包括：
8.一种跨链攻击检测装置，其特征在于，包括：
9.一种跨链攻击检测设备，其
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的跨链攻击检测方法的各个步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种跨链攻击检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，获取源链和目标链间的交易执行信息，包括：
3.根据权利要求1所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，所述基于所述交易执行轨迹，构建跨链交易图，包括：
4.根据权利要求1所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，所述提取所述跨链交易图的全局特征及局部特征，包括：
5.根据权利要求4所述的跨链攻击检测方法，其特征在于，分析所述跨链交易图的聚类情况、连通性、稠密程度、复杂度、中心节点、无序程度及局部信息处理能力，生成统计特征，其中，所述统计特征及所述结构特征...
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