在万物互联时代，物联网设备数量呈指数级增长，区块链技术凭借其去中心化、不可篡改特性成为保障IoT交易安全的关键基础设施。然而传统入侵检测系统面临动态网络拓扑、异构设备协议及加密流量分析等多重挑战，难以有效识别零日攻击与高级持续性威胁。微算法科技（NASDAQ MLGO）创新性地将物理信息神经网络（PINN）与深度学习框架融合，构建起具备物理规律感知能力的智能检测体系，为区块链IoT网络构筑起动态防御屏障
PINN 是一种将深度学习与物理信息相结合的神经网络。在区块链 IoT 网络交易入侵检测中，它利用深度学习自动提取数据特征的能力，同时融入物理信息约束，使模型不仅能学习到数据的表面特征，还能理解数据背后的物理规律，从而更准确地检测出异常交易和入侵行为。
该技术核心在于将物理系统运行规律与神经网络深度学习能力相结合。传统深度学习模型依赖纯数据驱动，在处理具有明确物理机制的IoT网络异常时存在可解释性缺陷。PINN通过在神经网络损失函数中嵌入物理守恒方程、设备工作模型等先验知识，使模型在训练过程中自动学习数据特征与物理规律的耦合关系。在区块链IoT场景中，设备通信协议、能耗模式、信号传播特性等物理约束被转化为可微分算子，引导网络参数向符合物理真实的方向优化，显著提升异常检测的精准度。
数据收集阶段：在区块链 IoT 网络中的关键节点部署数据采集器，收集网络交易数据、设备状态信息等多源数据。这些数据涵盖了交易的金额、时间、参与节点等信息，以及设备的运行参数、连接状态等。
数据预处理：采集到的数据往往存在噪声、缺失值等问题。微算法科技使用数据清洗技术去除噪声数据，对缺失值进行填充。然后采用归一化方法将数据映射到特定区间，以消除不同特征之间的量纲差异，提高模型的训练效率和准确性。
特征工程：PINN 模型会自动学习数据的特征表示。但在此之前，会先利用一些传统的特征提取方法，如主成分分析（PCA）等，对数据进行初步的特征提取和降维，减少数据的冗余性，提高模型的训练速度。之后，PINN 模型通过其多层神经网络结构，对预处理后的数据进行深度特征学习，挖掘数据中隐藏的复杂特征和模式。
模型训练：使用大量的标记数据对 PINN 模型进行训练。这些标记数据包括正常交易数据和已知的入侵交易数据。训练过程中，通过调整模型的参数，使模型能够最小化预测结果与真实标签之间的损失函数。同时，将物理信息融入到损失函数中，例如交易的逻辑规则、设备的物理特性等，确保模型的预测结果符合实际的物理规律。
实际检测：将实时收集到的数据经过预处理和特征提取后，输入到训练好的 PINN 模型中，模型会输出交易是否为入侵行为的概率。根据预设的阈值，判断该交易是否为入侵交易。如果概率超过阈值，则判定为入侵交易，系统会立即发出警报，并采取相应的防御措施，如阻断交易、隔离相关设备等。
PINN 技术具有较高的准确性，能够准确识别各种复杂的入侵行为。这得益于其深度学习架构能够自动学习到高度抽象的特征表示，以及物理信息的融入使模型对数据的理解更加深入和准确。该技术还具有良好的泛化能力，能够适应不同的区块链 IoT 网络环境和各种攻击类型。因为模型在训练过程中学习到的是数据的内在规律和模式，而不是简单地记忆特定的攻击特征，所以对于从未见过的新型攻击也有一定的检测能力。此外，PINN 模型具有较强的鲁棒性，对数据中的噪声和异常值不敏感。这是由于其多层神经网络结构具有一定的容错能力，并且物理信息的约束使得模型在面对噪声时能够保持稳定的输出，不会轻易受到干扰而产生错误的判断。
在金融领域的区块链 IoT 网络中，微算法科技的 PINN - 入侵检测系统可保护数字货币交易、供应链金融等场景中的交易安全。通过实时监测交易数据，及时发现洗钱、欺诈等入侵行为，保障金融机构和用户的资金安全。在工业物联网场景下，该系统能用于监测工业设备之间的通信和交易。例如，防止黑客攻击工业控制系统，篡改设备运行参数或窃取生产数据，确保工业生产的正常运行和数据安全。在智能家居领域，可保护家庭设备通过区块链网络进行的能源交易、设备控制等操作的安全。防止未经授权的访问和恶意攻击，保障家庭用户的隐私和设备的正常使用。
未来，随着量子抗性算法与联邦学习技术的融入，微算法科技（NASDAQ MLGO）基于PINN的体系将向自主进化方向发展。边缘侧PINN模型通过知识蒸馏实现轻量化部署，云端联邦学习框架聚合全局攻击模式，构建起跨域协同的群体免疫系统。当6G网络与数字孪生城市深度融合时，这种融合物理规律与区块链可信机制的智能检测体系，将成为保障元宇宙基础设施安全运行的关键技术基座。
