一种群体共识驱动的多主体数据协同可疑数据识别方法

本发明具体涉及一种具体涉及一种群体共识驱动的多主体数据协同可疑数据识别方法，包括：通过DNN对多主体协同的全局数据先进行分类分簇，形成高相关性的并行数据簇；在每个数据簇内，基于改进的HotStuff共识算法，通过委员会投票和动态阈值判定簇内主体数据为可信或可疑状态；根据跨簇引用关系构建全局引用图，其中，全局引用图的节点为簇中存在引用关系的各主体，边表示相连的两个簇的数据存在引用关系；在全局引用图引入指数与多项式衰减机制，对引用链中处于可疑状态的数据下游数据实行标记概率继承；结合簇内共识结果和跨链污染权重，动态调整阈值以标记全局可疑数据。本发明提升了数据可信状态判定的准确性，适用于电网、医疗等高安全需求的分布式协同场景。