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区块链异常数据检测系统的设计与开发任务书

 2020-02-20 08:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着区块链技术的快速发展与普及,出现大量区块链应用,例如比特币、瑞波币、以太坊、门罗等。区块链本质上是一个庞大的、不断增长的分类账本,记录了所有区块链交易数据,所有的交易数据链上可查。近年来,随着新的区块链公有链平台快速发展,智能合约漏洞越来越多,安全事故频发。平台及用户容易成为黑客攻击的对象,给用户带来巨大的经济损失的同时,也给交易平台带来信用危机。我们的目标是对区块链交易的数据进行异常检测,进而发现区块链中异常交易或者异常用户,进行风险提示。通过对该课题的研究,进行一次综合运用所学理论和技能的训练,进一步提高分析问题和解决问题的能力。

主要内容包括:
1. 了解区块链、异常检测等概念和技术;
2. 实时获取区块链数据;
3. 设计与实现相关的异常检测算法;
4. 完成异常检测系统,进行结果显示等。




2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献(不少于3篇外文文献),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);
2.认真填写周记,完成至少1500字开题报告(“设计的目的及意义”至少800汉字;“基本内容和技术方案”至少400汉字;进度安排应尽可能详细;
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);
4.完成系统的编码与调试;
5.完成10000字以上的毕业论文;
6.进行论文答辩。



3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)2019/1/19—2019/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;
(2)2019/3/1—2019/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
(3)2019/5/1—2019/5/25:撰写及修改毕业论文;
(4)2019/5/26—2019/6/5:准备答辩。


4. 主要参考文献

[1] Huang B, Liu Z, Chen J, et al. Behavior pattern clustering in blockchain networks [J]. Multimedia Tools amp; Applications, 2017: 1-12.
[2] Pham T, Lee S. Anomaly detection in bitcoin network using unsupervised learning methods [J] arXiv. preprint arXiv:161103941, 2016.
[3] Agrawal B, Wiktorski T, Rong C. Adaptive Anomaly Detection in Cloud Using Robust and Scalable Principal Component Analysis[C]// International Symposium on Parallel and Distributed Computing. IEEE, 2017.
[4] Gupta M, Gao J, Han J. Community distribution outlier detection in heterogeneous information networks [C]. Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, 2013: 557-573.
[5] Hirshman J, Huang Y, Macke S. Unsupervised approaches to detecting anomalous behavior in the bitcoin transaction network[R]. Technical report, Stanford University, 2013.

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