区块链的共识机制研究

[目的]为了更好地解决区块链点对点的通信过程中账本一致性问题.[文献范围]主要从知网、ACM、CCS等参考了四十余篇研究区块链、智能合约技术以及各种共识机制的文献.[方法]分析比较了较常见的共识算法的优缺点,进而说明了各种共识机制的应用场景,介绍了共识机制最新的研究成果并进行了比较.[结果]可见每种共识机制都有自己的优...     

基于哈希值分组和信任主节点选取的共识机制

PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)算法是当前最流行的共识机制之一,但其采用广播的通信模式导致该算法具有高通信复杂度;将节点分层进行共识的改进方式虽降低了通信规模,但改进后的算法在安全性和效率等方面仍存在不足。基于此,提出一种HBFT改进算法。首先,根据节点MAC地址的哈希值进行分组,增加节点分组的随机性并使拜占庭节点的分布更均匀;其次,优化算法的共识流程、通信内容和视图更换协议,进一步降低通信规模并提高主节点更换和故障处理的速度;最后,引入信誉机制并据此选取主节点,提升主节点的可靠性和算法的安全性。从理论、实验和安全的角度进行分析验证,结果表明HBFT算法的共识效率较PBFT算法和基于分层的改进算法分别提高96.1%～98.6%,51.3%～89.7%,且HBFT算法具有更高的安全性。     

基于门限密码方案的共识机制

针对比特币的PoW(proof of work)共识机制中资源消耗巨大、系统性能存在瓶颈和“公地悲剧”问题,从博弈论的角度分析了比特币系统后期只有交易费奖励所带来的“公地悲剧”现象,提出了基于门限密码方案的共识机制(a consensus mechanism based on threshold cryptography, TCCM).首先,新共识协议引入了节点保证金的思想,提出了一种基于门限群签名理论的保证金模型.该模型既能够确保保证金的安全,又为节点诚实地记账提供保障.其次,利用门限加密的思想构造了记账权竞价模型来产生区块链记账节点,这能够保证记账权竞价环境的公平性和记账节点产生的随机性.同时,在原有的区块奖励基础上,设计了新的激励机制,使得更多的节点能够参与共识的全过程.最后,安全性和性能分析结果表明,该共识机制既有效地降低了资源消耗,又提高了交易处理效率,使得整个区块链系统变得更加安全可靠.     

区块链共识机制中随机性研究

随着区块链技术的发展,共识机制越来越受到关注.在大量共识机制中占据重要地位的随机数获取协议,也成为共识机制的一个核心子协议.本文主要围绕现有的几个基于随机性协议的主流共识机制,介绍了随机性的相关概念以及共识机制中随机性所用到的密码学原语.首先介绍几类简单的协议并分别指出它们的不足,然后重点介绍了主流共识机制中的随机数都...     

基于贡献度证明共识机制的去中心化联邦学习框架

在大数据背景下,保证数据可信共享是数据联邦的基本要求.区块链技术代替传统的主从架构,可以提高联邦学习(federated learning,FL)的安全性.然而,现有工作中,模型参数验证与数据持久化所产生的巨大通信成本和存储消耗,已经成为数据联邦中亟待解决的问题.针对上述问题,设计了一种高效的去中心化联邦学习框架(efficient decentralized federated learning framework, EDFL),能够降低存储开销,并显著提升FL的学习效率.首先,提出了一种基于贡献度证明(proof-of-contribution)的共识机制,使得区块生成者的选举基于历史贡献度而不采用竞争机制,从而有效发避免了挖矿过程产生的区块生成延迟,并以异步方式缓解模型参数验证中的阻塞问题;其次,提出了一种角色自适应激励算法,因为该算法基于节点的工作强度和EDFL所分配的角色,所以能够激励合法节点更积极地进行模型训练,并有效地识别出恶意节点;再者,提出一种区块链分区存储策略,使得多重局部修复编码块(local reconstruction code)可被均匀地分布到网络的各个节点...     

一种基于双链模型的分区共识协议

针对目前分区模型中区块链的存储容量不能随着分区的增加而同步扩展以及分区算法存在的安全性问题,提出一种基于双链模型的分区共识协议(dual blockchain-based sharding consensus protocol,DB-SCP)。首先通过基于哈希链和交易链的双链分区存储模型来设计验证信息共享机制和交易差异化存储机制,实现了区块链的存储容量随分区的增多而同步增加;其次,采用基于节点投票份额的分区方法将节点权益拆分到不同的分区,有效防止了分区中权益过多节点的出现;最后采用VRF函数改进分区内共识算法,保证了验证者选取的随机性,且使用密钥演变技术保证了交易的前向安全性。安全性分析表明,基于投票份额的分区方式既稳定又安全,实验结果表明该协议有着良好的性能优势,存储容量较传统区块链模型提升了30%~70%。     

基于区块链技术的动态数据存储安全机制研究

为解决攻击者对动态数据的篡改、伪造等潜在安全问题,提出了一种基于区块链技术的动态数据安全存储方案。首先,给出了动态数据存储安全问题的数学模型;其次,分析了共识终端最大化自身收益的局部行为与保障动态数据存储系统安全性和有效性整体目标的一致性;再次,设计了适用于动态数据存储安全的共识机制、实例系统所有权状态转移函数和动态数据存储体系结构;最后,分析了系统随机状态模型下动态数据存储区块链的质量特性和生长特性。分析结果表明,在核准加入方式下,该方案能够有效杜绝攻击者对“动态数据账本”的非授权改动,有效地提高了动态数据的可信度。     

实用拜占庭容错共识算法的奖惩机制优化研究

联盟链是农业溯源行业的首选区块链方案,针对其核心共识机制实用拜占庭容错共识算法（PBFT）存在的共识安全性低、主节点出错概率大、通信开销大等问题,通过引入奖惩机制以及分组共识机制,提出了基于奖惩机制的改进实用拜占庭容错共识算法。把节点划分为4类,制定节点信誉规则,增强节点主动性,减少拜占庭节点的参与;剔除作恶节点参与共识资格,统计其余节点信誉值及票数,动态筛选信誉良好节点作为共识节点,并依据最高信誉值规则选取主节点,从而提升共识安全、降低拜占庭节点当选主节点概率;以PBFT共识为基础,将共识过程简化为组内共识及全局共识两个阶段,并基于最少广播消息数提出最优分组,缓解共识节点数目增多导致通信量过大的问题。实验结果表明,该方案能够有效抑制拜占庭节点,提升共识安全性能,降低共识成本。     

基于Raft投票机制的PBFT改进共识算法RBFT

PBFT算法存在着时延长、效率不高、动态性不高的问题,论文提出一种基于Raft投票机制共识算法RBFT(Raft Byzantine Fault Tolerant)。由于PBFT算法中主节点选取过于随意,易恶意节点易重新当选,该算法将节点进行分层,分为共识域和备份域,主节点选取改为Raft中Leader的投票选举,在共识域R1共识的过程中,同时进行备选域R2备选主节点（Leader）的选举,实现了备份域节点的动态增减,同时优化视图切换协议。减少了通信消耗并进一步降低时延。经实验后得出,改进后算法与原有算法相比,时延有了进一步的降低,吞吐量得到更大的提升。     

网格中的机制惩罚模型

激励是网格技术中的重要问题,为保证机制激励的有效性,必须引入惩罚方法。针对原有惩罚方法的缺陷,提出新的机制惩罚模型。新模型引入幂函数方法,具有很好的灵活性,能满足计算网格多样性的惩罚需求。实例分析和模拟实验验证了新模型的正确性和有效性。     

基于信用分级的PBFT共识算法改进方案

针对现有实用拜占庭容错算法(PBFT)在联盟链应用场景下存在扩展性差,通信开销大,效率低等问题,提出了一种基于信用分级的拜占庭容错共识算法,即CLBFT (Credit-Layered Byzantine Fault Tolerance).在PBFT基础上,制定节点信用积分规则.提出一种基于信用等级划分的机制,把节点划分成4类,增强可信节点的主动性,减少异常节点的参与,达到系统良好运行的目的.实验结果表明,在长期运行状态下, CLBFT明显减少了通信开销,提高了系统效率.     

基于惩罚机制的自适应交叉粒子群算法

粒子群算法存在容易陷入局部收敛的问题,尤其在求解约束条件优化问题时。提出一种基于惩罚机制的自适应交叉粒子群算法,其分3个层次克服局部收敛,获得最优解。首先引入交叉操作,根据粒子群进化过程中的种群多样性模型得到全局最优解。其次为求解约束优化问题,提出了基于惩罚机制的交叉粒子群算法,改进了H策略和简化了P策略惩罚机制。验证了所提算法在算法复杂度没有明显增加的情况下,性能得到了提高。最后分析得出在解决约束条件优化问题时,根据问题本身单峰和多峰的不同特性,粒子群算法的参数对收敛速度和最优解有关键影响。提出用通用公式计算参数,使算法得到最优解,从而推广粒子群算法的应用。     

一种基于罚函数的数据协调模型

如果工业测量数据中存在显著误差,则传统的数据协调模型会将显著误差分散到各个测量值中去.针对于传统数据协调模型的缺陷,本文通过添加一个基于测量值比例关系上下限的约束条件,并利用罚函数的概念将物料平衡的约束条件以软约束的形式表示,建立一种新的数据协调模型.改进后的数据协调模型只会对含有显著误差的测量值给予较大的协调量,而使得显著误差对其他测量值协调结果的影响较小,具有较高的鲁棒性.基于工业实际生产模型的仿真试验证明基于该数据协调模型的协调结果,可直接利用测量残差检测法进行显著误差检测,具有较高的错误检出率,且第Ⅰ类错误率较低.     

基于“奖励制度”的DPoS共识机制改进

共识机制是区块链技术的核心。授权股权证明(Delegated Proof-of-Stake,DPoS)作为一种共识机制,其中每个节点都能够自主决定其信任的授权节点,从而实现快速共识验证。但DPoS机制仍然存在着节点投票不积极以及节点腐败的安全问题。针对这两个问题,文中提出了基于奖励的DPoS改进方案,投票奖励用以激励节点积极参与投票,举报奖励用以激励节点积极举报贿赂节点。Matlab仿真结果表明,投票奖励方法的引入提高了节点投票的积极性。与原始DPoS共识机制下投票节点数占比45%～50%相比,两种投票奖励方法使得参与投票节点数占比分别增加至65%～70%以及55%～60%。相比原始DPoS共识机制下不接受贿赂节点占比会随着恶意节点贿赂力度的加大而不断减少的情况,举报奖励方法的引入使得选择举报节点的占比出现了明显增加,在投票轮数为20的情况下,选择举报节点的总占比可以增至54%。实验结果表明,奖励制度的引入不但能够提高节点投票的积极性,而且增强了普通节点对恶意节点的贿赂抵抗性,使恶意节点成"代理人节点"的概率变小,保障了网络安全性。     

基于负载均衡算法的Hyperledger Fabric共识机制研究

Hyperledger Fabric将业务逻辑解耦,在提升系统灵活性的同时存在性能瓶颈,无法满足高并发快响应的业务需求。通过对Hyperledger Fabric共识机制中的背书、排序、验证3个阶段进行分析,为均衡背书节点性能并提高系统效率,设计基于动态负载均衡算法的提案分发优化方案。综合均衡指数、反馈周期等性能指标,设计节点负载和节点权值量化方法。通过采集节点负载信息计算并选取合理的反馈周期和影响权重以更新节点权值,同时结合加权轮询算法将交易提案分发至当前权重最大的节点进行背书,实现背书节点负载的动态均衡。在Caliper工具上的测试结果表明,优化方案提升了Hyperledger Fabric共识机制的请求处理性能,相比于原始方案的链码交易和查询吞吐量提高了17.53%和15.84%,平均时延下降了6.7%和18.2%。     

基于区间模型的一级指令Cache缺失损失分析

一级指令Cache的平均缺失损失被量化为下一级存储系统的访问时间,在进行处理器性能瓶颈分析中简单的量化会引起较大的误差。针对该问题,应用区间模型分析影响一级指令Cache平均缺失损失的前端因素,并用模拟实验进行分析研究,结果表明,除下一级存储系统的访问时间外,取指带宽、取指队列的大小、一级指令Cache缺失率及程序特性,会对一级指令Cache平均缺失损失产生影响。     

基于聚类和奖惩用户模型的协同过滤算法

根据用户体验为其推荐感兴趣的项目是推荐系统中最重要的问题.本文提出了一种新的易于实现的CBCF(Clustering-Based CF)算法,该算法基于激励/惩罚用户(IPU)模型进行推荐.本文旨在通过IPU模型深入研究用户间偏好的差异来提高准确率、召回率和F1-score方面的性能.本文提出了一个约束优化问题,目标是在给定的精度下最大限度地提高召回率(或F1-score).为此,根据实际评分数据和皮尔逊相关系数,将用户分为若干用户簇,然后根据同一用户簇的偏好倾向,对每个项目进行奖励/处罚.实验结果表明,本文提出的算法在给定准确率的条件下,召回率可以显著提高50%左右.