CN117592989A - 一种基于区块链的支付信息安全管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种基于区块链的支付信息安全管理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取用户支付信息；利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以生成匿名化支付数据编码；对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵；对支付信息数据矩阵进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；基于支付信息智能合约对支付信息数据矩阵进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络；对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据。本发明实现了高效、安全的支付信息管理。
Description
技术领域
本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种基于区块链的支付信息安全管理方法及系统。
背景技术
随着电子支付的普及和发展，支付信息的安全性成为了一个重要的关注点。传统的支付系统面临诸多挑战，如支付数据篡改、身份伪造、支付纠纷，往往存在着支付信息安全度较低、信息管理效率较低的问题，因此，为了满足现代化支付信息的安全需求，有必要研究一种智能化的基于区块链的支付信息安全管理方法。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于区块链的支付信息安全管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于区块链的支付信息安全管理方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取用户支付信息；利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以生成匿名化支付数据编码；对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵；
步骤S2：对支付信息数据矩阵进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；基于支付信息智能合约对支付信息数据矩阵进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络；
步骤S3：对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；对安全审计数据进行漏洞检测，以获取区块链节点漏洞；通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据；
步骤S4：对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；对异常行为数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径；基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图；
步骤S5：对入侵轨迹图进行轨迹交叉点识别，以识别漏洞奇点；对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；基于漏洞风险趋势数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据；
步骤S6：基于漏洞预测数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
本发明通过差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，可以保护用户隐私并降低敏感信息的泄露风险，将支付信息数据编码为节点形式，有助于后续的数据处理和分析。通过智能合约编辑和去中心化网络搭建，可以确保支付信息的可靠性、安全性和不可篡改性，支付信息区块链网络的建立提供了一个分布式的信任机制，消除了中心化机构的依赖，增强了支付信息的安全性。通过区块链节点安全审计和漏洞检测，可以及时发现和识别区块链节点中的安全漏洞，利用虚拟机安全环境进行动态仿真，可以模拟真实环境下的攻击场景，进一步了解漏洞的影响和危害程度，通过对节点漏洞动态仿真数据的分析，识别和记录异常行为，发现潜在的攻击行为和漏洞利用。风险评估和入侵路径分析提供了对漏洞的定量评估和可视化呈现，有助于确定漏洞的严重程度和优先级。通过轨迹交叉点识别和漏洞奇点分析，可以确定漏洞的关键节点和漏洞演化趋势。漏洞风险趋势数据和攻击向量分析提供了对漏洞的发展和利用方式的深入了解，通过漏洞预测数据可以提前发现潜在的漏洞，采取相应的防御和修复措施。基于漏洞预测数据进行漏洞修复，可以及时修补系统中的漏洞，增强系统的安全性和稳定性。通过虚拟壁垒设计和节点壁垒嵌入，可以建立一道强大的防线，保护支付信息区块链网络免受未知漏洞和攻击的侵害，嵌入式虚拟壁垒的使用可以提供实时监测和响应能力，加强对漏洞的预防和控制，确保支付信息的安全管理。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取用户支付信息；
步骤S12：利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，生成匿名化支付信息；
步骤S13：对匿名化支付信息进行编码映射，以生成匿名化支付数据编码；
步骤S14：对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；
步骤S15：对支付信息数据节点进行相似度计算，生成节点相似度数据；
步骤S16：根据节点相似度数据对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵。
本发明通过获取用户支付信息对支付数据进行处理和保护，通过差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，保护用户隐私并降低敏感信息的泄露风险，匿名化处理使支付信息无法直接与特定用户关联，增加数据的隐私保护性，对匿名化支付信息进行编码映射可以将信息转换为特定的编码形式，便于后续的数据处理和分析，编码后的数据可以更有效地存储和传输，保持数据的机密性和完整性。将匿名化支付数据编码划分为不同的节点可以使得数据更易于管理和处理，节点划分可以根据数据的特征或属性进行分类，便于后续的分析和操作。通过计算支付信息数据节点之间的相似度，可以了解节点之间的关联程度和相似性，相似度数据可以用于后续的数据分析和挖掘，帮助发现节点之间的模式和关联规律。通过将节点相似度数据应用于支付信息数据节点的矩阵构建，可以形成具有结构化和可视化特征的支付信息数据矩阵，数据矩阵可以提供更丰富的信息展示和分析方式，便于对支付信息进行安全管理和决策制定。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对支付信息数据节点进行合约分析，生成支付信息智能合约逻辑；
步骤S22：利用支付信息智能合约逻辑对支付信息数据节点进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；
步骤S23：通过支付信息智能合约对支付信息数据节点进行模块重构，以生成支付信息区块链创世区块；
步骤S24：利用分布式指定共识算法对支付信息区块链创世区块进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络。
本发明通过对支付信息数据节点进行合约分析，可以识别出其中的规律、约束和交互逻辑，生成支付信息智能合约逻辑有助于确保支付信息在区块链上的执行符合预期，并提供安全性和可靠性的保障。通过将支付信息智能合约逻辑应用于支付信息数据节点，可以生成具体的智能合约代码，支付信息智能合约可以定义和执行各种支付相关的操作和逻辑，确保支付信息的安全性、准确性和一致性。通过对支付信息数据节点进行模块重构，将其转化为区块链中的创世区块形式，支付信息区块链创世区块包含了初始的支付信息数据，以及支付信息智能合约的定义和配置，确保支付信息的可追溯性和不可篡改性。通过分布式指定共识算法，将支付信息区块链创世区块连接到一个去中心化的网络结构中，这样的网络结构能够确保支付信息的分布式存储和验证，提高支付信息的安全性和可用性，支付信息区块链网络可以实现参与者之间的直接交互和共享，减少中间环节的风险和成本。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；
步骤S32：对安全审计数据进行区块链节点漏洞检测，以获取潜在漏洞数据；
步骤S33：获取公共漏洞与暴露数据库，通过公共漏洞与暴露数据库对潜在漏洞数据进行漏洞匹配，以获取区块链节点漏洞数据；
步骤S34：通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；
步骤S35：利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞数据进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据。
本发明通过对支付信息区块链网络进行安全审计处理，可以检测和评估节点的安全性，安全审计数据记录了节点的安全状态、配置和操作情况，为后续的安全管理和风险评估提供依据。通过对安全审计数据进行漏洞检测，识别出区块链节点存在的潜在漏洞，潜在漏洞数据反映了节点可能存在的安全风险和漏洞，为后续的漏洞修复和安全加固提供指导。通过获取公共漏洞与暴露数据库，可以将潜在漏洞数据与已知的漏洞进行匹配，区块链节点漏洞数据反映了节点存在的实际漏洞情况，确定漏洞的严重程度和紧急性，并采取相应的安全措施。通过使用虚拟机技术构建虚拟机安全环境，可以模拟和隔离真实的区块链节点环境，虚拟机安全环境提供了一个安全的测试和演练平台，用于进行漏洞验证、攻击模拟和安全实验，以保护真实环境的安全性和稳定性。通过在虚拟机安全环境中对区块链节点漏洞数据进行动态仿真，可以模拟漏洞的利用和攻击行为，根据节点漏洞动态仿真数据评估漏洞的影响范围和潜在风险，为修复措施的制定和优化提供实验依据。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对漏洞动态仿真数据进行异常流量分析，以生成异常流量数据；
步骤S42：基于异常流量数据对用户支付信息进行缓冲区溢出检测，以生成异常内存数据；
步骤S43：通过异常内存数据对漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；
步骤S44：对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；
步骤S45：对异常行为数据进行异常行为节点识别，以获取异常行为节点；
步骤S46：对异常行为节点进行入侵路径分析，以生成入侵路径；
步骤S47：基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图。
本发明通过对漏洞动态仿真数据进行异常流量分析，可以检测出异常的网络流量模式。异常流量数据反映了可能存在的网络攻击或异常行为，为后续的安全分析和检测提供了依据。通过对异常流量数据进行缓冲区溢出检测，识别用户支付信息中可能存在的缓冲区溢出漏洞。异常内存数据反映潜在的安全漏洞和内存异常，确定漏洞的类型和漏洞的利用方式。通过对异常内存数据进行分析，识别漏洞动态仿真数据中的异常行为。异常行为数据记录了漏洞引发的非正常行为，为后续的风险评估和入侵路径分析提供了依据。通过对异常行为数据进行风险评估，可以确定漏洞的风险级别，漏洞风险级别反映漏洞对系统安全的威胁程度，确定漏洞修复的优先级和紧急性。异常行为节点识别确定异常行为数据中的节点，即发起异常行为的具体实体或主体，通过异常行为节点的识别缩小安全调查的范围，提高安全团队的效率和准确性，入侵路径分析追踪和分析异常行为节点的入侵路径，即攻击者在系统中的行动轨迹，生成的入侵路径提供关于攻击者的攻击方式、目标和行动方式的详细信息入侵路径分析有助于安全团队了解攻击者的行为模式和攻击策略，为后续的安全防护和响应提供指导。通过对入侵路径进行分析和拟合，可以生成入侵轨迹图，入侵轨迹图展示了攻击者在系统中的活动路径和攻击步骤，帮助理解入侵过程和确定相应的安全防护策略。
优选地，步骤S44包括以下步骤：
步骤S441：对异常行为数据进行漏洞类型分析，以生成漏洞类型数据；
步骤S442：通过漏洞类型数据对漏洞数据进行漏洞频率检测，获取漏洞频率；
步骤S443：基于漏洞频率对异常行为数据进行漏洞影响范围分析，以生成漏洞影响范围数据；
步骤S444：对漏洞影响范围数据进行漏洞风险减损计算，以生成漏洞风险级别减损系数；
步骤S445：通过漏洞风险级别减损系数对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别，漏洞风险级别分为最危级、高危级、危险级和普通级。
本发明通过对异常行为数据进行漏洞类型分析，确定异常行为所涉及的具体漏洞类型，根据漏洞类型数据提供对不同漏洞类型的识别和分类，深入理解漏洞的本质和特征。对漏洞类型数据进行分析，计算出不同漏洞类型在异常行为数据中出现的频率，漏洞频率反映漏洞的普遍程度和可能被利用的概率，确定漏洞的重要性和紧急程度。通过对漏洞频率和异常行为数据进行分析，确定漏洞的影响范围，漏洞影响范围数据体现漏洞对系统和支付信息安全产生的影响程度，有助于评估漏洞的严重性和潜在的损失。通过对漏洞影响范围数据进行分析，计算出漏洞风险级别的减损系数，漏洞风险级别减损系数考虑了漏洞的影响范围和可能的风险减缓措施，用于量化漏洞的实际风险程度。通过将漏洞风险级别减损系数应用于异常行为数据，得出最终的漏洞风险级别，漏洞风险级别是对漏洞的综合评估，根据漏洞的严重性、频率、影响范围和减损因素等进行分类，确定漏洞修复的优先级和采取相应的安全措施。
优选地，步骤S46包括以下步骤：
步骤S461：对异常行为节点进行行为序列分析，生成异常行为序列；
步骤S462：通过异常行为序列进行漏洞利用链分析，以生成漏洞利用链关联数据；
步骤S463：对漏洞利用链关联数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径。
本发明通过对异常行为节点进行行为序列分析，建立异常行为的时间顺序和关联关系，生成异常行为序列，异常行为序列提供异常行为发生的全局视角，为后续的漏洞利用链分析和入侵路径分析提供了基础。通过对异常行为序列进行分析，识别出漏洞利用链的形成过程和关联关系，漏洞利用链关联数据反映漏洞利用的路径和攻击者的行动流程，有助于理解漏洞的利用方式和危害程度，通过对漏洞利用链关联数据进行分析，推断出入侵的路径和攻击者的行动轨迹，入侵路径描述攻击者从初始漏洞到最终入侵的路径，有助于定位漏洞和加强相应的安全措施。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对漏洞轨迹图进行轨迹交叉点识别，以获取漏洞奇点；
步骤S52：对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；
步骤S53：基于漏洞风险趋势数据对漏洞奇点进行奇点位置特征提取，以生成奇点位置特征数据；
步骤S54：根据奇点位置特征数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；
步骤S55：对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据。
本发明通过对漏洞轨迹图进行分析，确定轨迹交叉点，即漏洞奇点。漏洞奇点表示漏洞轨迹中的异常或突变点，识别潜在的漏洞发生位置和漏洞的特殊特征。通过对漏洞奇点进行分析，计算漏洞的风险趋势，漏洞风险趋势数据描述漏洞随时间的变化趋势，有助于预测漏洞的演化方向和可能的风险增减。通过对漏洞奇点和漏洞风险趋势数据进行分析，提取奇点的位置特征，奇点位置特征数据描述漏洞奇点的空间分布和相对位置关系，进一步理解漏洞的发生机制和漏洞之间的关联性。通过对奇点位置特征数据和漏洞轨迹图进行分析，可以确定可能的攻击向量，攻击向量表示被利用的漏洞路径和攻击路径，有助于检测潜在的攻击威胁和制定相应的安全策略。通过对攻击向量进行分析，可以进行漏洞预测，漏洞预测数据提供了对未来可能出现的漏洞的预测和预警，有助于及时采取相应的安全措施和漏洞修复措施。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：基于漏洞风险级别对漏洞轨迹图进行修复优先级分析，以生成修复优先级数据；
步骤S62：根据漏洞预测数据对修复优先级数据进行漏洞修复时间计算，以生成漏洞修复时间参数；
步骤S63：根据漏洞修复时间参数对漏洞轨迹图进行修复率分析，以生成修复率数据；
步骤S64：通过修复率数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据；
步骤S65：通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；
步骤S65：利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
本发明通过对漏洞轨迹图进行分析，并结合漏洞的风险级别评估，确定漏洞的修复优先级，修复优先级数据可以帮助安全团队确定哪些漏洞应该首先修复，以最大程度地减少潜在的安全风险。通过结合漏洞预测数据和修复优先级数据，计算每个漏洞的修复时间参数，漏洞修复时间参数提供了对每个漏洞的修复所需时间的估计，有助于安排修复工作和制定合理的时间计划。通过对漏洞修复时间参数进行分析，可以计算漏洞的修复率数据，修复率数据反映漏洞修复工作的进展情况和效率，评估漏洞修复的整体进度和效果。根据修复率数据，可以针对性地进行漏洞修复工作，将修复工作集中在修复率较低的漏洞上，漏洞修复数据提供了修复后的漏洞状态信息，有助于跟踪漏洞修复工作的结果和效果。根据漏洞预测数据和攻击向量分析，可以设计虚拟壁垒，虚拟壁垒是一种安全防护机制，用于阻止潜在的攻击和漏洞利用，嵌入式虚拟壁垒可以在系统或网络中实施安全策略和控制措施，提供额外的安全层，以增强支付信息的安全性。通过将嵌入式虚拟壁垒应用于区块链节点漏洞修复和安全管理，可以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，支付信息虚拟壁垒区块链网络提供更高的安全性和防护能力，保护支付信息免受潜在的漏洞和攻击威胁，还能支持支付信息的安全管理作业，包括监控、审计、访问控制等功能，以确保支付信息的机密性、完整性和可用性。
在本说明书中，提供一种基于区块链的支付信息安全管理系统，包括：
数据矩阵模块，用于获取用户支付信息；利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以生成匿名化支付数据编码；对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵；
区块链网络模块，用于对支付信息数据矩阵进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；基于支付信息智能合约对支付信息数据矩阵进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络；
漏洞动态仿真模块，用于对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；对安全审计数据进行漏洞检测，以获取区块链节点漏洞；通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据；
入侵轨迹模块，用于对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；对异常行为数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径；基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图；
漏洞预测模块，用于对入侵轨迹图进行轨迹交叉点识别，以识别漏洞奇点；对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；基于漏洞风险趋势数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据；
虚拟壁垒模块，基于漏洞预测数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
本发明构建一种基于区块链的支付信息安全管理系统，通过数据矩阵模块，获取用户的支付信息，包括交易金额、时间戳等相关数据，通过应用差分隐私技术，对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以保护用户的隐私，并生成匿名化支付数据编码，匿名化支付数据编码使个人身份和敏感信息已经得到保护。通过区块链网络模块将支付信息数据矩阵作为输入，对其进行智能合约编辑，以创建支付信息智能合约，智能合约定义了在区块链上执行的规则和逻辑，基于支付信息智能合约，构建支付信息区块链网络，其中包括多个节点参与的去中心化网络，确保支付信息的安全性和可靠性，避免单点故障和篡改风险。通过漏洞动态仿真模块对支付信息区块链网络进行安全审计处理，以生成安全审计数据，安全审计用于检测和识别可能存在的漏洞和安全风险，对安全审计数据进行漏洞检测，以识别区块链节点中存在的漏洞，这些漏洞可能是由于安全配置不当、代码缺陷或其他安全漏洞引起的，利用虚拟机技术创建安全环境，用于进行漏洞的动态仿真，虚拟机提供了一个隔离的环境，可以安全地模拟和分析漏洞的影响和攻击行为。通过入侵轨迹模块对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以识别潜在的攻击行为和异常操作，发现可能的入侵行为和安全威胁，对异常行为数据进行入侵路径分析，以确定攻击者的入侵路径和行动轨迹，了解攻击者的攻击方式和目标，为后续的安全防护和漏洞修复工作提供指导，基于漏洞风险级别，对入侵路径进行拟合和可视化，生成入侵轨迹图，入侵轨迹图可以清晰展示攻击者的行动路径和攻击目标，帮助系统理解整体的安全态势。通过漏洞预测模块对入侵轨迹图进行分析，识别出轨迹交叉点，即漏洞奇点，漏洞奇点表示安全能力较弱的区块链节点，易收到入侵攻击，需要特别关注和处理，基于漏洞风险趋势数据，对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，确定攻击者使用的攻击向量，了解攻击者的攻击手段和方法，为系统制定相应的防御策略提供依据，对攻击向量进行漏洞预测，预测可能出现的漏洞和安全弱点，有助于及早发现漏洞并采取相应的修复措施，提高系统的安全性和稳定性。通过虚拟壁垒模块对漏洞轨迹图进行漏洞修复，通过修复漏洞，消除系统中的安全弱点，提高系统的安全性和抵抗力，利用漏洞预测数据和攻击向量，设计嵌入式虚拟壁垒，虚拟壁垒是一种安全防护机制，用于保护系统免受潜在的攻击和入侵，构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，将节点壁垒嵌入后的区块链网络与支付信息安全管理相结合，执行支付信息的安全管理任务，保护支付信息的机密性和完整性。
附图说明
图1为本发明一种基于区块链的支付信息安全管理方法及系统的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种基于区块链的支付信息安全管理方法及系统。所述基于区块链的支付信息安全管理方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供一种基于区块链的支付信息安全管理方法，所述基于区块链的支付信息安全管理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取用户支付信息；利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以生成匿名化支付数据编码；对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵；
步骤S2：对支付信息数据矩阵进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；基于支付信息智能合约对支付信息数据矩阵进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络；
步骤S3：对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；对安全审计数据进行漏洞检测，以获取区块链节点漏洞；通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据；
步骤S4：对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；对异常行为数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径；基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图；
步骤S5：对入侵轨迹图进行轨迹交叉点识别，以识别漏洞奇点；对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；基于漏洞风险趋势数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据；
步骤S6：基于漏洞预测数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
本发明通过差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，可以保护用户隐私并降低敏感信息的泄露风险，将支付信息数据编码为节点形式，有助于后续的数据处理和分析。通过智能合约编辑和去中心化网络搭建，可以确保支付信息的可靠性、安全性和不可篡改性，支付信息区块链网络的建立提供了一个分布式的信任机制，消除了中心化机构的依赖，增强了支付信息的安全性。通过区块链节点安全审计和漏洞检测，可以及时发现和识别区块链节点中的安全漏洞，利用虚拟机安全环境进行动态仿真，可以模拟真实环境下的攻击场景，进一步了解漏洞的影响和危害程度，通过对节点漏洞动态仿真数据的分析，识别和记录异常行为，发现潜在的攻击行为和漏洞利用。风险评估和入侵路径分析提供了对漏洞的定量评估和可视化呈现，有助于确定漏洞的严重程度和优先级。通过轨迹交叉点识别和漏洞奇点分析，可以确定漏洞的关键节点和漏洞演化趋势。漏洞风险趋势数据和攻击向量分析提供了对漏洞的发展和利用方式的深入了解，通过漏洞预测数据可以提前发现潜在的漏洞，采取相应的防御和修复措施。基于漏洞预测数据进行漏洞修复，可以及时修补系统中的漏洞，增强系统的安全性和稳定性。通过虚拟壁垒设计和节点壁垒嵌入，可以建立一道强大的防线，保护支付信息区块链网络免受未知漏洞和攻击的侵害，嵌入式虚拟壁垒的使用可以提供实时监测和响应能力，加强对漏洞的预防和控制，确保支付信息的安全管理。
本发明实施例中，参考图1，为本发明一种基于区块链的支付信息安全管理方法及系统的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于区块链的支付信息安全管理方法的步骤包括：
步骤S1：获取用户支付信息；利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以生成匿名化支付数据编码；对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵；
本实施例中，收集用户的支付信息，如交易金额、时间戳、交易地点等敏感数据，对支付信息数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值和标准化等，以确保数据的质量和一致性。为了保护隐私，通过添加随机数或噪声分布来在每个支付信息数据点上引入噪声，噪声的引入应遵循差分隐私的原则，确保数据的隐私性，噪声的强度和分布需要根据具体的隐私需求进行调整，采用各种匿名化技术，如k-匿名、l-多样性等，以进一步混淆数据并保护用户隐私。确保生成的匿名化支付数据编码不容易关联到具体的个人。将匿名化支付数据编码划分成多个节点，节点的划分可以基于不同的标准，如时间范围、地理位置或用户群体，针对每个支付信息数据节点，可以构建数据矩阵，矩阵包含支付信息数据的各个属性作为列，而每行表示一个数据节点，这种结构使数据更容易进行进一步的分析和查询操作。
步骤S2：对支付信息数据矩阵进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；基于支付信息智能合约对支付信息数据矩阵进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络；
本实施例中，确定智能合约的功能和规则，这些规则包括如何验证和记录支付信息、如何实施访问控制以确保数据隐私，以及如何自动执行合同中的条款。使用智能合约平台(例如以太坊、Cardano、或Solana)编写智能合约的代码，编写的代码应包括数据存储、条件语句、事件触发器和数据访问权限等，将支付信息数据矩阵的结构与智能合约的编写相匹配，确保数据可以有效地传输和存储在智能合约内。在合同中添加隐私保护机制，例如差分隐私或零知识证明，以确保敏感数据的隐私得到保护，在部署合同之前，进行全面的测试，确保其功能正确且符合安全标准，包括模拟各种使用情况，以验证合同的正确性，选择合适的区块链平台，考虑性能、安全性、隐私性和可扩展性，以太坊、Cardano、或者其他区块链平台都可以根据需求进行选择，将编写好的智能合约部署到选择的区块链平台上，以确保智能合约的执行。建立一个或多个节点，以连接到区块链网络，这些节点可以是矿工节点、验证节点或普通参与者节点，具体取决于网络的角色和需求，将支付信息数据从原始数据源或中心化数据库导入智能合约所在的区块链网络，确保数据传输的安全性和一致性，以及网络的完整性和安全性，包括验证智能合约的正确性、网络的去中心化程度以及数据的备份和恢复机制。
步骤S3：对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；对安全审计数据进行漏洞检测，以获取区块链节点漏洞；通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据；
本实施例中，定义安全审计的目标和标准，确定需要审计的安全标准和指标，如节点的身份验证、访问控制、数据隐私等，对支付信息区块链网络中的各个节点进行安全审计，审计包括对节点的配置、软件版本、安全策略等的检查和评估，收集安全审计数据，记录节点的配置信息、安全设置、访问日志等数据，作为后续漏洞检测和分析的基础。对收集到的安全审计数据进行漏洞检测，使用合适的漏洞扫描工具或技术，对节点进行漏洞扫描和分析，以发现潜在的漏洞和安全弱点，分析漏洞检测结果，对漏洞扫描工具输出的报告进行分析和解读，确定节点存在的漏洞类型和级别。选择合适的虚拟机技术，根据需求选择适合的虚拟机技术，如VMware、VirtualBox等，以构建安全环境进行节点漏洞仿真，部署区块链节点到虚拟机，将支付信息区块链网络中的节点部署到虚拟机实例中，以在安全环境中进行漏洞仿真，模拟攻击场景，根据漏洞检测结果和实际情况，设计合适的攻击场景，在虚拟机安全环境中对节点进行动态仿真，监控和记录仿真过程，在仿真过程中，监控节点的行为和状态，并记录相关数据，包括攻击类型、成功率、影响范围等，生成节点漏洞动态仿真数据，根据监控和记录的数据，生成节点漏洞的动态仿真数。
步骤S4：对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；对异常行为数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径；基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图；
本实施例中，导入节点漏洞动态仿真数据，将节点漏洞动态仿真数据导入分析环境，准备进行异常行为分析，对导入的数据进行清洗、过滤和转换，以方便后续的分析处理。使用数据分析和机器学习技术，对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为识别和分析，识别可能存在的异常操作、异常访问模式等，确定评估漏洞风险的指标和标准，如漏洞的影响范围、可能造成的损失等，结合异常行为分析的结果，评估漏洞的风险级别，对漏洞进行分类和排序，确定高风险漏洞，将异常行为数据与节点的拓扑结构和日志信息等关联，收集与异常行为相关的数据，使用网络分析和关联分析等方法，分析异常行为数据，确定攻击者的入侵路径，即攻击者在网络中的传播路径和行为轨迹，根据入侵路径分析的结果，构建入侵轨迹图，包括节点和边的关系、攻击者的移动路径等，根据漏洞的风险级别，对入侵轨迹图进行拟合和调整，突出高风险漏洞对入侵路径的影响。
步骤S5：对入侵轨迹图进行轨迹交叉点识别，以识别漏洞奇点；对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；基于漏洞风险趋势数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据；
本实施例中，将入侵轨迹图数据导入分析环境，准备进行轨迹交叉点识别，使用图论和网络分析等方法，分析入侵轨迹图中的节点和边的关系，识别轨迹交叉点，即节点或事件的交叉发生点。确定评估漏洞风险趋势的指标和标准，如漏洞的频率、影响范围等，结合漏洞奇点的位置和属性，分析漏洞的风险趋势，评估漏洞的发展趋势和可能的后果。根据漏洞奇点和入侵轨迹图数据，构建漏洞轨迹图模型，包括节点和边的关系、攻击者的移动路径等。根据漏洞风险趋势数据，分析漏洞轨迹图中可能的攻击向量，即攻击者可能利用的路径和方法，将攻击向量数据与节点的属性和环境信息关联，收集与攻击向量相关的数据。利用机器学习和数据挖掘技术，对攻击向量数据进行分析和建模，以预测潜在的漏洞和安全威胁。
步骤S6：基于漏洞预测数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
本实施例中，根据漏洞预测数据和攻击向量的分析结果，确定漏洞修复的优先级和方法，根据修复计划，对漏洞奇点及相关节点进行修复操作，包括修补漏洞、更新软件补丁、修改配置等，获取漏洞预测数据和攻击向量的详细信息，包括漏洞类型、攻击路径、潜在威胁等，根据收集的信息，设计嵌入式虚拟壁垒，包括防御策略、防护措施、访问控制等，以增强系统的安全性，搭建嵌入式虚拟壁垒环境，包括硬件设备、网络配置等，将嵌入式虚拟壁垒应用于区块链节点，增强节点的安全性，包括网络流量监控、入侵检测、安全认证。在区块链网络中应用嵌入式虚拟壁垒技术，创建一个安全的支付信息管理网络，确保支付信息的安全传输和存储，在支付信息虚拟壁垒区块链网络中，进行支付信息的加密、验证、审计等安全管理工作，防止未授权访问、篡改和泄露。
本实施例中，参考图2，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：获取用户支付信息；
步骤S12：利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，生成匿名化支付信息；
步骤S13：对匿名化支付信息进行编码映射，以生成匿名化支付数据编码；
步骤S14：对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；
步骤S15：对支付信息数据节点进行相似度计算，生成节点相似度数据；
步骤S16：根据节点相似度数据对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵。
本发明通过获取用户支付信息对支付数据进行处理和保护，通过差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，保护用户隐私并降低敏感信息的泄露风险，匿名化处理使支付信息无法直接与特定用户关联，增加数据的隐私保护性，对匿名化支付信息进行编码映射可以将信息转换为特定的编码形式，便于后续的数据处理和分析，编码后的数据可以更有效地存储和传输，保持数据的机密性和完整性。将匿名化支付数据编码划分为不同的节点可以使得数据更易于管理和处理，节点划分可以根据数据的特征或属性进行分类，便于后续的分析和操作。通过计算支付信息数据节点之间的相似度，可以了解节点之间的关联程度和相似性，相似度数据可以用于后续的数据分析和挖掘，帮助发现节点之间的模式和关联规律。通过将节点相似度数据应用于支付信息数据节点的矩阵构建，可以形成具有结构化和可视化特征的支付信息数据矩阵，数据矩阵可以提供更丰富的信息展示和分析方式，便于对支付信息进行安全管理和决策制定。
本实施例中，获取用户的支付信息，如支付金额、交易时间、交易地点等，这些信息可以通过用户的交易记录、支付平台的接口或其他相关渠道进行收集。差分隐私是一种保护数据隐私的技术，通过在数据中引入噪音来保护个体的隐私，保持数据的可用性和有用性，在支付金额上添加一定的随机噪音，使得个体的支付金额无法准确被还原，从而保护隐私，对交易时间和地点的精确值进行模糊化处理，例如将具体的日期转换为月份或季度，将具体的地点转换为地区或城市级别，以保护个体的隐私，经过加噪匿名化处理后，生成的数据即为匿名化支付信息，其中包含了已经处理过的支付金额、交易时间和交易地点。确定将匿名化支付信息映射为编码的规则，可以使用一种编码方案，例如哈希函数或标签编码，将每个支付信息映射为唯一的编码值，根据设计的规则，对匿名化支付信息进行编码映射，对于每个支付信息，应用编码规则生成相应的编码值，编码映射后，生成匿名化支付数据编码，其中包含了经过编码映射的支付信息。确定将匿名化支付数据编码划分为不同节点的规则，节点划分可以基于不同的属性或特征，例如地理位置、用户类别等，根据定义的节点划分规则，将匿名化支付数据编码进行节点划分，将具有相似特征或属性的支付信息数据编码划分到同一个节点中，每个节点包含了具有相似特征或属性的支付信息数据编码，对支付信息数据节点进行相似度计算，计算每对节点之间的相似度值，得到节点之间的相似度数据，经过相似度计算后，生成节点相似度数据，其中包含了每对节点之间的相似度值。根据节点相似度数据中的节点数量，创建一个空白矩阵。矩阵的行和列分别对应支付信息数据节点的索引，根据节点相似度数据中的相似度值，将相应的数值填充到支付信息数据矩阵的对应位置，如果节点之间存在相似度值，则在对应的矩阵位置上填充相应的值，填充完所有相似度值后，生成的矩阵即为支付信息数据矩阵。
本实施例中，参考图3，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：对支付信息数据节点进行合约分析，生成支付信息智能合约逻辑；
步骤S22：利用支付信息智能合约逻辑对支付信息数据节点进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；
步骤S23：通过支付信息智能合约对支付信息数据节点进行模块重构，以生成支付信息区块链创世区块；
步骤S24：利用分布式指定共识算法对支付信息区块链创世区块进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络。
本发明通过对支付信息数据节点进行合约分析，可以识别出其中的规律、约束和交互逻辑，生成支付信息智能合约逻辑有助于确保支付信息在区块链上的执行符合预期，并提供安全性和可靠性的保障。通过将支付信息智能合约逻辑应用于支付信息数据节点，可以生成具体的智能合约代码，支付信息智能合约可以定义和执行各种支付相关的操作和逻辑，确保支付信息的安全性、准确性和一致性。通过对支付信息数据节点进行模块重构，将其转化为区块链中的创世区块形式，支付信息区块链创世区块包含了初始的支付信息数据，以及支付信息智能合约的定义和配置，确保支付信息的可追溯性和不可篡改性。通过分布式指定共识算法，将支付信息区块链创世区块连接到一个去中心化的网络结构中，这样的网络结构能够确保支付信息的分布式存储和验证，提高支付信息的安全性和可用性，支付信息区块链网络可以实现参与者之间的直接交互和共享，减少中间环节的风险和成本。
本实施例中，根据支付信息数据节点的分析结果，确定支付信息智能合约的逻辑，如定义合约的状态变量、函数和事件，以及确定合约的行为和规则。使用智能合约编程语言(如Solidity)编写支付信息智能合约的逻辑，根据确定的逻辑，实现合约的状态变量、函数和事件，并定义合约的行为和规则，对编写的智能合约逻辑进行测试，验证其功能和正确性，可以使用模拟数据或测试网络进行测试，确保合约在各种情况下能够正确运行。将编写好的支付信息智能合约逻辑导入到智能合约编辑器中，智能合约编辑器可以是集成开发环境(IDE)或在线编辑器，使用智能合约编辑器对支付信息智能合约进行编辑，可以修改合约的逻辑、添加新的函数或事件，并进行必要的调整和优化，编辑完成后，通过智能合约编辑器生成支付信息智能合约的可执行文件，文件包含合约的字节码和元数据，可以部署到区块链网络上进行使用。根据支付信息智能合约的逻辑，对节点进行格式化、加密或哈希等操作，将支付信息数据节点转换为区块数据，使用转换后的支付信息数据节点，构建支付信息区块链的创世区块，创世区块是区块链网络的第一个区块，没有前一个区块的引用。根据选择的共识算法，搭建支付信息区块链的去中心化网络结构，根据配置节点、建立网络连接，并确保节点之间的通信和数据同步，将构建好的支付信息区块链创世区块部署到搭建好的去中心化网络中的节点上。每个节点都会保存完整的区块链副本，并参与共识算法的运行和区块链的维护，启动支付信息区块链网络，让节点开始进行区块的生成、交易的验证和共识的达成，节点之间通过共识算法达成一致，确保区块链的安全性和一致性。
本实施例中，参考图4，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
步骤S31：对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；
步骤S32：对安全审计数据进行区块链节点漏洞检测，以获取潜在漏洞数据；
步骤S33：获取公共漏洞与暴露数据库，通过公共漏洞与暴露数据库对潜在漏洞数据进行漏洞匹配，以获取区块链节点漏洞数据；
步骤S34：通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；
步骤S35：利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞数据进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据。
本发明通过对支付信息区块链网络进行安全审计处理，可以检测和评估节点的安全性，安全审计数据记录了节点的安全状态、配置和操作情况，为后续的安全管理和风险评估提供依据。通过对安全审计数据进行漏洞检测，识别出区块链节点存在的潜在漏洞，潜在漏洞数据反映了节点可能存在的安全风险和漏洞，为后续的漏洞修复和安全加固提供指导。通过获取公共漏洞与暴露数据库，可以将潜在漏洞数据与已知的漏洞进行匹配，区块链节点漏洞数据反映了节点存在的实际漏洞情况，确定漏洞的严重程度和紧急性，并采取相应的安全措施。通过使用虚拟机技术构建虚拟机安全环境，可以模拟和隔离真实的区块链节点环境，虚拟机安全环境提供了一个安全的测试和演练平台，用于进行漏洞验证、攻击模拟和安全实验，以保护真实环境的安全性和稳定性。通过在虚拟机安全环境中对区块链节点漏洞数据进行动态仿真，可以模拟漏洞的利用和攻击行为，根据节点漏洞动态仿真数据评估漏洞的影响范围和潜在风险，为修复措施的制定和优化提供实验依据。
本实施例中，收集支付信息区块链网络的相关数据和配置信息，包括区块链节点的IP地址、端口号、版本号等，针对每个区块链节点，进行安全审计处理，对节点进行性能和稳定性测试，以确保其正常运行并抵御拒绝服务攻击等恶意行为，生成安全审计数据，记录节点的安全状态、发现的潜在问题和建议的改进措施，使用专业的漏洞扫描工具或自行开发漏洞检测脚本，对安全审计数据进行扫描，检测节点的操作系统、网络服务、应用程序等方面存在的已知漏洞，生成漏洞报告，记录潜在漏洞的详细信息，包括漏洞类型、影响范围、危害程度等。获取公共漏洞与暴露数据库，例如国家漏洞库、CVE数据库等，这些数据库记录已公开的漏洞信息，将潜在漏洞数据与公共漏洞与暴露数据库进行匹配，查找是否存在已经公开的漏洞对应的记录，如果匹配成功，将漏洞标记为已知漏洞，并记录漏洞的详细信息。配置虚拟机软件，例如VirtualBox、VMware等，创建一个隔离的虚拟环境，在虚拟机中安装与实际区块链节点使用的操作系统相同的版本，配置虚拟机网络，确保虚拟机与实际网络环境相互隔离，利用漏洞仿真工具或自行编写仿真脚本，对漏洞数据进行动态仿真，通过模拟攻击、漏洞利用等行为，生成节点在漏洞存在情况下的动态响应数据，记录仿真过程中节点的行为、响应时间、错误日志。
本实施例中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对漏洞动态仿真数据进行异常流量分析，以生成异常流量数据；
步骤S42：基于异常流量数据对用户支付信息进行缓冲区溢出检测，以生成异常内存数据；
步骤S43：通过异常内存数据对漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；
步骤S44：对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；
步骤S45：对异常行为数据进行异常行为节点识别，以获取异常行为节点；
步骤S46：对异常行为节点进行入侵路径分析，以生成入侵路径；
步骤S47：基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图。
本发明通过对漏洞动态仿真数据进行异常流量分析，可以检测出异常的网络流量模式。异常流量数据反映了可能存在的网络攻击或异常行为，为后续的安全分析和检测提供了依据。通过对异常流量数据进行缓冲区溢出检测，识别用户支付信息中可能存在的缓冲区溢出漏洞。异常内存数据反映潜在的安全漏洞和内存异常，确定漏洞的类型和漏洞的利用方式。通过对异常内存数据进行分析，识别漏洞动态仿真数据中的异常行为。异常行为数据记录了漏洞引发的非正常行为，为后续的风险评估和入侵路径分析提供了依据。通过对异常行为数据进行风险评估，可以确定漏洞的风险级别，漏洞风险级别反映漏洞对系统安全的威胁程度，确定漏洞修复的优先级和紧急性。异常行为节点识别确定异常行为数据中的节点，即发起异常行为的具体实体或主体，通过异常行为节点的识别缩小安全调查的范围，提高安全团队的效率和准确性，入侵路径分析追踪和分析异常行为节点的入侵路径，即攻击者在系统中的行动轨迹，生成的入侵路径提供关于攻击者的攻击方式、目标和行动方式的详细信息入侵路径分析有助于安全团队了解攻击者的行为模式和攻击策略，为后续的安全防护和响应提供指导。通过对入侵路径进行分析和拟合，可以生成入侵轨迹图，入侵轨迹图展示了攻击者在系统中的活动路径和攻击步骤，帮助理解入侵过程和确定相应的安全防护策略。
本实施例中，对漏洞动态仿真数据进行流量分析，识别与正常行为不符的异常流量模式，利用流量分析工具或自行开发分析脚本，检测异常流量模式，记录异常流量数据，获取用户支付信息，包括节点的日志记录、内存使用情况等，针对用户支付信息中的缓冲区操作，检测是否存在缓冲区溢出的异常情况，使用缓冲区溢出检测工具或自行开发检测脚本，对用户支付信息进行缓冲区溢出检测，记录异常内存数据，结合异常流量数据和异常内存数据，对漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，分析节点在异常流量和异常内存情况下的不正常行为，如异常请求、非法访问等。通过异常行为分析工具或自行开发分析脚本，记录异常行为数据，包括异常行为的类型、频率、影响范围等信息，根据异常行为数据，评估每个异常行为的风险级别，使用风险评估模型或自行开发评估算法，考虑异常行为的影响程度、潜在威胁等因素，确定漏洞风险级别，识别异常行为数据中涉及的节点，即发生异常行为的区块链节点，分析异常行为数据中的关联信息，如IP地址、端口号等，确定异常行为节点的身份，收集异常行为节点的相关信息，包括网络拓扑、访问日志等，分析异常行为节点的入侵路径，追踪异常行为发生的过程和路径，使用入侵路径分析工具或自行开发分析脚本，记录入侵路径数据，包括入侵节点、路径流程等，将漏洞风险级别与入侵路径数据相结合，确定每个入侵节点的风险级别，根据风险级别，绘制入侵轨迹图，以可视化展示漏洞的入侵路径和风险情况，使用图形绘制工具或自行开发绘制程序，生成入侵轨迹图，提供直观的漏洞入侵信息。
本实施例中，步骤S44包括以下步骤：
步骤S441：对异常行为数据进行漏洞类型分析，以生成漏洞类型数据；
步骤S442：通过漏洞类型数据对漏洞数据进行漏洞频率检测，获取漏洞频率；
步骤S443：基于漏洞频率对异常行为数据进行漏洞影响范围分析，以生成漏洞影响范围数据；
步骤S444：对漏洞影响范围数据进行漏洞风险减损计算，以生成漏洞风险级别减损系数；
步骤S445：通过漏洞风险级别减损系数对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别，漏洞风险级别分为最危级、高危级、危险级和普通级。
本发明通过对异常行为数据进行漏洞类型分析，确定异常行为所涉及的具体漏洞类型，根据漏洞类型数据提供对不同漏洞类型的识别和分类，深入理解漏洞的本质和特征。对漏洞类型数据进行分析，计算出不同漏洞类型在异常行为数据中出现的频率，漏洞频率反映漏洞的普遍程度和可能被利用的概率，确定漏洞的重要性和紧急程度。通过对漏洞频率和异常行为数据进行分析，确定漏洞的影响范围，漏洞影响范围数据体现漏洞对系统和支付信息安全产生的影响程度，有助于评估漏洞的严重性和潜在的损失。通过对漏洞影响范围数据进行分析，计算出漏洞风险级别的减损系数，漏洞风险级别减损系数考虑漏洞的影响范围和可能的风险减缓措施，用于量化漏洞的实际风险程度。通过将漏洞风险级别减损系数应用于异常行为数据，得出最终的漏洞风险级别，漏洞风险级别是对漏洞的综合评估，根据漏洞的严重性、频率、影响范围和减损因素等进行分类，确定漏洞修复的优先级和采取相应的安全措施。
本实施例中，针对异常行为数据，识别其中存在的漏洞类型，漏洞类型可以根据已知的安全漏洞库或漏洞分类标准进行分类，分析异常行为数据的特征和模式，结合已知的漏洞类型，将异常行为数据归类到相应的漏洞类型中，记录每个异常行为数据所对应的漏洞类型，生成漏洞类型数据，利用漏洞类型数据，统计每种漏洞类型在异常行为数据中出现的频率，对每种漏洞类型进行频率检测，计算其在异常行为数据中的出现次数或占比，根据统计结果，获取各个漏洞类型的频率信息，记录漏洞频率数据。利用漏洞频率数据，分析每种漏洞类型对系统的潜在影响，考虑漏洞类型的普遍性和严重性，评估漏洞对系统的影响范围，包括可能的数据泄露、系统瘫痪等，根据分析结果，记录每种漏洞类型的影响范围信息，生成漏洞影响范围数据，根据漏洞影响范围数据，评估每种漏洞类型的风险减损程度。风险减损程度可以根据漏洞的严重性、可利用性和修复难度等因素进行评估，使用风险减损计算模型或自行开发计算算法，确定每种漏洞类型的风险减损系数，结合漏洞频率数据、漏洞影响范围数据和风险减损系数，对异常行为数据进行风险评估，根据异常行为数据中每种漏洞类型的出现频率、影响范围和风险减损系数，计算每种漏洞类型的风险值，根据风险值的大小，将漏洞分为不同的风险级别，如最危级、高危级、危险级和普通级。
本实施例中，步骤S46包括以下步骤：
步骤S461：对异常行为节点进行行为序列分析，生成异常行为序列；
步骤S462：通过异常行为序列进行漏洞利用链分析，以生成漏洞利用链关联数据；
步骤S463：对漏洞利用链关联数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径。
本发明通过对异常行为节点进行行为序列分析，建立异常行为的时间顺序和关联关系，生成异常行为序列，异常行为序列提供异常行为发生的全局视角，为后续的漏洞利用链分析和入侵路径分析提供了基础。通过对异常行为序列进行分析，识别出漏洞利用链的形成过程和关联关系，漏洞利用链关联数据反映漏洞利用的路径和攻击者的行动流程，有助于理解漏洞的利用方式和危害程度，通过对漏洞利用链关联数据进行分析，推断出入侵的路径和攻击者的行动轨迹，入侵路径描述攻击者从初始漏洞到最终入侵的路径，有助于定位漏洞和加强相应的安全措施。
本实施例中，收集异常行为数据，并将其表示为节点的形式，每个节点代表一个具体的异常行为，将异常行为节点按照其发生的时间顺序进行排序，形成异常行为序列，分析异常行为序列中的每个节点，识别其中可能存在的漏洞利用行为，根据已知的漏洞利用模式和攻击手法，将异常行为序列中的节点进行关联，形成漏洞利用链，记录漏洞利用链的关联信息，包括漏洞利用节点的顺序和关联关系，基于漏洞利用链关联数据，构建漏洞利用图或图网络模型，其中节点表示漏洞利用链的节点，边表示节点之间的关联关系，使用图分析算法，如最短路径算法或深度优先搜索算法，对漏洞利用图进行分析，找到所有可能的入侵路径，根据入侵路径的特征和漏洞利用链的相关信息，生成入侵路径数据，记录每条入侵路径的漏洞利用链、节点顺序和关联关系。
本实施例中，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对漏洞轨迹图进行轨迹交叉点识别，以获取漏洞奇点；
步骤S52：对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；
步骤S53：基于漏洞风险趋势数据对漏洞奇点进行奇点位置特征提取，以生成奇点位置特征数据；
步骤S54：根据奇点位置特征数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；
步骤S55：对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据。
本发明通过对漏洞轨迹图进行分析，确定轨迹交叉点，即漏洞奇点。漏洞奇点表示漏洞轨迹中的异常或突变点，识别潜在的漏洞发生位置和漏洞的特殊特征。通过对漏洞奇点进行分析，计算漏洞的风险趋势，漏洞风险趋势数据描述漏洞随时间的变化趋势，有助于预测漏洞的演化方向和可能的风险增减。通过对漏洞奇点和漏洞风险趋势数据进行分析，提取奇点的位置特征，奇点位置特征数据描述漏洞奇点的空间分布和相对位置关系，进一步理解漏洞的发生机制和漏洞之间的关联性。通过对奇点位置特征数据和漏洞轨迹图进行分析，可以确定可能的攻击向量，攻击向量表示被利用的漏洞路径和攻击路径，有助于检测潜在的攻击威胁和制定相应的安全策略。通过对攻击向量进行分析，可以进行漏洞预测，漏洞预测数据提供了对未来可能出现的漏洞的预测和预警，有助于及时采取相应的安全措施和漏洞修复措施。
本实施例中，根据漏洞轨迹图的数据结构和表示方式，识别轨迹交叉点，即漏洞轨迹中出现路径交叉的位置，轨迹交叉点表示漏洞奇点，即多次存在漏洞的关键位置，收集漏洞奇点的相关数据，包括奇点的特征、上下文信息等，分析漏洞奇点的风险随时间的变化趋势，评估漏洞的风险程度，根据风险趋势分析结果，生成漏洞风险趋势数据，记录漏洞奇点的风险变化情况，利用漏洞风险趋势数据，提取漏洞奇点的位置特征，包括奇点在漏洞轨迹图上的坐标、邻近节点等信息，根据提取的奇点位置特征，生成奇点位置特征数据，记录每个漏洞奇点的位置特征，结合奇点位置特征数据和漏洞轨迹图的结构，分析每个漏洞奇点的邻近节点和连接关系，根据分析结果，确定每个漏洞奇点的攻击向量，即通过该奇点可以触发的攻击路径，基于攻击向量和已知的漏洞信息，预测可能存在的漏洞类型或漏洞场景，分析攻击向量的特征和漏洞预测结果，生成漏洞预测数据，记录每个攻击向量对应的漏洞预测结果。
本实施例中，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：基于漏洞风险级别对漏洞轨迹图进行修复优先级分析，以生成修复优先级数据；
步骤S62：根据漏洞预测数据对修复优先级数据进行漏洞修复时间计算，以生成漏洞修复时间参数；
步骤S63：根据漏洞修复时间参数对漏洞轨迹图进行修复率分析，以生成修复率数据；
步骤S64：通过修复率数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据；
步骤S65：通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；
步骤S65：利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
本发明通过对漏洞轨迹图进行分析，并结合漏洞的风险级别评估，确定漏洞的修复优先级，修复优先级数据可以帮助安全团队确定哪些漏洞应该首先修复，以最大程度地减少潜在的安全风险。通过结合漏洞预测数据和修复优先级数据，计算每个漏洞的修复时间参数，漏洞修复时间参数提供了对每个漏洞的修复所需时间的估计，有助于安排修复工作和制定合理的时间计划。通过对漏洞修复时间参数进行分析，可以计算漏洞的修复率数据，修复率数据反映漏洞修复工作的进展情况和效率，评估漏洞修复的整体进度和效果。根据修复率数据，可以针对性地进行漏洞修复工作，将修复工作集中在修复率较低的漏洞上，漏洞修复数据提供了修复后的漏洞状态信息，有助于跟踪漏洞修复工作的结果和效果。根据漏洞预测数据和攻击向量分析，可以设计虚拟壁垒，虚拟壁垒是一种安全防护机制，用于阻止潜在的攻击和漏洞利用，嵌入式虚拟壁垒可以在系统或网络中实施安全策略和控制措施，提供额外的安全层，以增强支付信息的安全性。通过将嵌入式虚拟壁垒应用于区块链节点漏洞修复和安全管理，可以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，支付信息虚拟壁垒区块链网络提供更高的安全性和防护能力，保护支付信息免受潜在的漏洞和攻击威胁，还能支持支付信息的安全管理作业，包括监控、审计、访问控制等功能，以确保支付信息的机密性、完整性和可用性。
本实施例中，根据已有的漏洞风险级别评估标准，对漏洞轨迹图中的漏洞进行风险级别的划分和评估，对每个漏洞确定修复优先级，将风险较高的漏洞分配较高的修复优先级，生成修复优先级数据，记录每个漏洞及其对应的修复优先级，结合漏洞预测数据和修复优先级数据，确定每个漏洞的修复时间参数，根据修复优先级和系统资源分配情况，计算每个漏洞的预计修复时间，生成漏洞修复时间参数，记录每个漏洞及其对应的预计修复时间，根据漏洞修复时间参数，计算每个漏洞在一定时间范围内的修复率，分析修复率的变化趋势，评估漏洞修复的效率和进展情况，生成修复率数据，记录每个漏洞及其对应的修复率，根据修复率数据，确定优先修复的漏洞，并进行相应的修复措施，执行漏洞修复操作，包括修补漏洞、升级补丁、配置安全策略等，结合漏洞预测数据和攻击向量，识别可能被攻击的关键节点或系统组件，设计虚拟壁垒，包括增强节点的安全性、添加入侵检测系统、配置访问控制措施等，以阻止潜在攻击，嵌入设计好的虚拟壁垒到区块链网络中，加强系统的安全防护能力，监控和管理节点的漏洞修复情况，确保嵌入的虚拟壁垒有效地保护支付信息安全，执行支付信息安全管理作业，包括监测支付信息的安全性、应对潜在威胁、修复漏洞等。
在本实施例中，提供一种基于区块链的支付信息安全管理系统，包括：
数据矩阵模块，用于获取用户支付信息；利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以生成匿名化支付数据编码；对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵；
区块链网络模块，用于对支付信息数据矩阵进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；基于支付信息智能合约对支付信息数据矩阵进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络；
漏洞动态仿真模块，用于对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；对安全审计数据进行漏洞检测，以获取区块链节点漏洞；通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据；
入侵轨迹模块，用于对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；对异常行为数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径；基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图；
漏洞预测模块，用于对入侵轨迹图进行轨迹交叉点识别，以识别漏洞奇点；对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；基于漏洞风险趋势数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据；
虚拟壁垒模块，基于漏洞预测数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
本发明构建一种基于区块链的支付信息安全管理系统，通过数据矩阵模块，获取用户的支付信息，包括交易金额、时间戳等相关数据，通过应用差分隐私技术，对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以保护用户的隐私，并生成匿名化支付数据编码，匿名化支付数据编码使个人身份和敏感信息已经得到保护。通过区块链网络模块将支付信息数据矩阵作为输入，对其进行智能合约编辑，以创建支付信息智能合约，智能合约定义了在区块链上执行的规则和逻辑，基于支付信息智能合约，构建支付信息区块链网络，其中包括多个节点参与的去中心化网络，确保支付信息的安全性和可靠性，避免单点故障和篡改风险。通过漏洞动态仿真模块对支付信息区块链网络进行安全审计处理，以生成安全审计数据，安全审计用于检测和识别可能存在的漏洞和安全风险，对安全审计数据进行漏洞检测，以识别区块链节点中存在的漏洞，这些漏洞可能是由于安全配置不当、代码缺陷或其他安全漏洞引起的，利用虚拟机技术创建安全环境，用于进行漏洞的动态仿真，虚拟机提供了一个隔离的环境，可以安全地模拟和分析漏洞的影响和攻击行为。通过入侵轨迹模块对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以识别潜在的攻击行为和异常操作，发现可能的入侵行为和安全威胁，对异常行为数据进行入侵路径分析，以确定攻击者的入侵路径和行动轨迹，了解攻击者的攻击方式和目标，为后续的安全防护和漏洞修复工作提供指导，基于漏洞风险级别，对入侵路径进行拟合和可视化，生成入侵轨迹图，入侵轨迹图可以清晰展示攻击者的行动路径和攻击目标，帮助系统理解整体的安全态势。通过漏洞预测模块对入侵轨迹图进行分析，识别出轨迹交叉点，即漏洞奇点，漏洞奇点表示安全能力较弱的区块链节点，易收到入侵攻击，需要特别关注和处理，基于漏洞风险趋势数据，对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，确定攻击者使用的攻击向量，了解攻击者的攻击手段和方法，为系统制定相应的防御策略提供依据，对攻击向量进行漏洞预测，预测可能出现的漏洞和安全弱点，有助于及早发现漏洞并采取相应的修复措施，提高系统的安全性和稳定性。通过虚拟壁垒模块对漏洞轨迹图进行漏洞修复，通过修复漏洞，消除系统中的安全弱点，提高系统的安全性和抵抗力，利用漏洞预测数据和攻击向量，设计嵌入式虚拟壁垒，虚拟壁垒是一种安全防护机制，用于保护系统免受潜在的攻击和入侵，构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，将节点壁垒嵌入后的区块链网络与支付信息安全管理相结合，执行支付信息的安全管理任务，保护支付信息的机密性和完整性。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取用户支付信息；利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以生成匿名化支付数据编码；对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵；
步骤S2：对支付信息数据矩阵进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；基于支付信息智能合约对支付信息数据矩阵进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络；
步骤S3：对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；对安全审计数据进行漏洞检测，以获取区块链节点漏洞；通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据；
步骤S4：对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；对异常行为数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径；基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图；
步骤S5：对入侵轨迹图进行轨迹交叉点识别，以识别漏洞奇点；对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；基于漏洞风险趋势数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据；
步骤S6：基于漏洞预测数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：获取用户支付信息；
步骤S12：利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，生成匿名化支付信息；
步骤S13：对匿名化支付信息进行编码映射，以生成匿名化支付数据编码；
步骤S14：对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；
步骤S15：对支付信息数据节点进行相似度计算，生成节点相似度数据；
步骤S16：根据节点相似度数据对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对支付信息数据节点进行合约分析，生成支付信息智能合约逻辑；
步骤S22：利用支付信息智能合约逻辑对支付信息数据节点进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；
步骤S23：通过支付信息智能合约对支付信息数据节点进行模块重构，以生成支付信息区块链创世区块；
步骤S24：利用分布式指定共识算法对支付信息区块链创世区块进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；
步骤S32：对安全审计数据进行区块链节点漏洞检测，以获取潜在漏洞数据；
步骤S33：获取公共漏洞与暴露数据库，通过公共漏洞与暴露数据库对潜在漏洞数据进行漏洞匹配，以获取区块链节点漏洞数据；
步骤S34：通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；
步骤S35：利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞数据进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据。
5.根据权利要求1所述的基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对漏洞动态仿真数据进行异常流量分析，以生成异常流量数据；
步骤S42：基于异常流量数据对用户支付信息进行缓冲区溢出检测，以生成异常内存数据；
步骤S43：通过异常内存数据对漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；
步骤S44：对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；
步骤S45：对异常行为数据进行异常行为节点识别，以获取异常行为节点；
步骤S46：对异常行为节点进行入侵路径分析，以生成入侵路径；
步骤S47：基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图。
6.根据权利要求5所述的基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，步骤S44的具体步骤为：
步骤S441：对异常行为数据进行漏洞类型分析，以生成漏洞类型数据；
步骤S442：通过漏洞类型数据对漏洞数据进行漏洞频率检测，获取漏洞频率；
步骤S443：基于漏洞频率对异常行为数据进行漏洞影响范围分析，以生成漏洞影响范围数据；
步骤S444：对漏洞影响范围数据进行漏洞风险减损计算，以生成漏洞风险级别减损系数；
步骤S445：通过漏洞风险级别减损系数对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别，漏洞风险级别分为最危级、高危级、危险级和普通级。
7.根据权利要求6所述的基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，步骤S46的具体步骤为：
步骤S461：对异常行为节点进行行为序列分析，生成异常行为序列；
步骤S462：通过异常行为序列进行漏洞利用链分析，以生成漏洞利用链关联数据；
步骤S463：对漏洞利用链关联数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径。
8.根据权利要求1所述的基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对漏洞轨迹图进行轨迹交叉点识别，以获取漏洞奇点；
步骤S52：对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；
步骤S53：基于漏洞风险趋势数据对漏洞奇点进行奇点位置特征提取，以生成奇点位置特征数据；
步骤S54：根据奇点位置特征数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；
步骤S55：对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据。
9.根据权利要求1所述的基于区块链的支付信息安全管理方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：基于漏洞风险级别对漏洞轨迹图进行修复优先级分析，以生成修复优先级数据；
步骤S62：根据漏洞预测数据对修复优先级数据进行漏洞修复时间计算，以生成漏洞修复时间参数；
步骤S63：根据漏洞修复时间参数对漏洞轨迹图进行修复率分析，以生成修复率数据；
步骤S64：通过修复率数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据；
步骤S65：通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；
步骤S65：利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
10.一种基于区块链的支付信息安全管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的一种基于区块链的支付信息安全管理方法，包括：
数据矩阵模块，用于获取用户支付信息；利用差分隐私技术对用户支付信息进行加噪匿名化处理，以生成匿名化支付数据编码；对匿名化支付数据编码进行节点划分，从而生成支付信息数据节点；对支付信息数据节点进行矩阵构建，以生成支付信息数据矩阵；
区块链网络模块，用于对支付信息数据矩阵进行智能合约编辑，生成支付信息智能合约；基于支付信息智能合约对支付信息数据矩阵进行去中心化网络结构搭建，构建支付信息区块链网络；
漏洞动态仿真模块，用于对支付信息区块链网络进行区块链节点安全审计处理，以生成安全审计数据；对安全审计数据进行漏洞检测，以获取区块链节点漏洞；通过虚拟机技术构建虚拟机安全环境；利用虚拟机安全环境对区块链节点漏洞进行动态仿真，以生成节点漏洞动态仿真数据；
入侵轨迹模块，用于对节点漏洞动态仿真数据进行异常行为分析，以生成异常行为数据；对异常行为数据进行风险评估，以生成漏洞风险级别；对异常行为数据进行入侵路径分析，以生成入侵路径；基于漏洞风险级别对入侵路径进行入侵轨迹图拟合，以生成入侵轨迹图；
漏洞预测模块，用于对入侵轨迹图进行轨迹交叉点识别，以识别漏洞奇点；对漏洞奇点进行漏洞风险趋势分析，以生成漏洞风险趋势数据；基于漏洞风险趋势数据对漏洞轨迹图进行攻击向量分析，以生成攻击向量；对攻击向量进行漏洞预测，以生成漏洞预测数据；
虚拟壁垒模块，基于漏洞预测数据对漏洞轨迹图进行漏洞修复，以生成漏洞修复数据通过漏洞预测数据及攻击向量进行虚拟壁垒设计，以构建嵌入式虚拟壁垒；利用嵌入式虚拟壁垒对区块链节点漏洞进行节点壁垒嵌入，以构建支付信息虚拟壁垒区块链网络，执行支付信息安全管理作业。
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