技术特征：
技术总结
本发明提出了一种基于匿名网络和机器学习的信誉数据处理方法，用于解决现有技术中存在的隐私保护与抵御攻击问题。实现步骤为：节点通过可信第三方进行身份验证注册进入网络，服务器方向节点发放密钥对，节点发布公共消息并对其他消息做出反馈行为，系统对包含信誉特征的数据进行训练并分类，系统对节点已产生的数据进行测试并分类，系统对恶意节点进行处理。本发明通过适当的加密机制对评价身份、注册身份与真实身份进行分离，使用户的真实身份难以追踪，解决了隐私保护的问题，同时应用机器学习机制针对信誉数据进行分类处理，有效地抵御了信誉系统可能受到的网络攻击。
技术研发人员：张涛
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2018.03.22
技术公布日：2019.08.23