基于最大生成树的社团划分算法

针对层次聚类算法存在复杂度高、准确度低等问题,提出了一种基于最大生成树的社团划分算法。该算法重新定义了节点间相似度,并利用最大生成树进行初始聚类,然后根据社团相似度合并局部社团得到最终划分结果。算法不仅降低了时间复杂度,而且在划分社团的准确度方面有所提高。将该方法在真实网络与人工网络上进行验证和比对,实验结果表明基于最大生成树的社团划分算法能够快速、准确地划分出网络中的社团结构。     

基于可验证秘密共享的区块链分片存储模型

针对区块链链上协作分片存储方法易遭受恶意节点欺骗攻击的问题,提出一种基于可验证秘密共享的区块链分片存储模型。根据区块的稳定性,对高稳定性区块直接分片存储,其余区块与存储节点身份绑定后再分片存储;节点收到分片时对其合法性进行验证,若分片未通过验证,则节点可鉴别出其它节点的恶意行为,可抵御恶意节点的攻击。理论分析和实验结果表明,该模型在保证存储可扩展性的条件下,提高了区块链存储系统的安全性。     

结合深度强化学习的区块链分片系统性能优化

提高区块链系统吞吐量是广泛应用区块链的关键问题之一。针对以上问题,将分片技术应用到区块链系统中,通过使区块链并行处理事务提高区块链的吞吐量。将区块链分片选择问题建立为马尔科夫决策过程（Markov decision process,MDP）,并设计了基于深度强化学习（deep reinforcement learning,DRL）的区块链分片最优选择策略（branching dueling Q-network shard-based blockchain,BDQSB）。所采用的BDQSB算法克服了传统DRL算法行为空间维度高、神经网络难以训练的缺点。仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效降低行为空间维度,提高区块链处理事务的吞吐量和可扩展性。     

基于门限秘密共享的区块链分片存储模型

针对存储原因所导致的区块链技术难以在大型业务场景应用的问题,提出了一种基于门限秘密共享的区块链分片存储模型。首先由共识节点使用改进的Shamir门限,将要上链的交易数据进行分片处理;其次,共识节点基于分片数据构造不同的区块,并分发给现存于区块链网络中的其他节点进行存储;最后,当节点要读取交易数据时,在从分发到交易数据分片的n个节点中的k个节点请求数据,并利用拉格朗日插值算法进行交易数据的恢复。实验结果表明,该模型在保证了上链数据安全性、可靠性、隐私性的同时,每个节点的数据存储量约为传统存储方法的1/（k-1）,从而有利于区块链技术在大型业务场景的应用。     

一种抗合谋攻击的区块链网络分片算法

分片技术是区块链用来解决可扩展性问题的主流技术之一。通过分片技术可以有效地提升区块链的吞吐量,然而由于子链算力分布不均导致区块链安全性差。为了降低网络分片引起的子链合谋攻击风险,提出基于一种抗合谋攻击的区块链网络分片算法（anti-collusion attack network sharding algorithm for blockchain,AANS）。该算法综合考虑节点行为特征及算力特征,通过轮询区块链网络中的恶意节点,将算力均匀分配在各个子链中,避免恶意节点聚集造成合谋攻击问题。仿真实验从子链恶意节点数量、子链合谋算力、子链合谋攻击占比和危险子链占比这四个方面验证所提出AANS算法的有效性。仿真结果表明,AANS算法可以有效避免子链恶意节点聚集,降低子链合谋攻击风险,保证区块链子链的安全性。     

2种社团发现算法对工业共生网络演化过程描述的比较

针对工业共生网络特点,分别应用改进后的谱平分算法和凝聚算法2种典型的社团发现算法对卡伦堡及鲁北工业共生网络进行社团划分,并对其集聚性程度进行定量的比较和评价,从而对卡伦堡及鲁北工业共生网络演化过程做出定量描述,并与其实际工业共生网络的演化发展过程做出对比。结果表明,采用复杂网络社团划分算法可以实现对工业共生网络发展演化过程的定量描述,而改进后的谱平分算法比凝聚算法对工业共生网络演化过程的描述更接近其实际的发展状况。     

区块链分片技术综述

区块链作为分布式账本的关键技术之一,其去中心化、可匿名、不可篡改的特性受到学术界和工业界的青睐,被广泛应用于金融、数字货币、公共服务等领域。分片技术作为区块链扩容的主流方式之一,能够在不降低区块链去中心化程度的同时实现高性能的链上扩容,从而解决区块链可拓展性不足以及吞吐量较低的问题。介绍近年来出现的分片技术以及相关协议,总结分片技术的关键理论与方法,从分片配置、重配置、片内共识协议、跨片共识协议、状态存储等方面对分片技术方案进行对比,归纳不同分片方案在网络分片、交易分片、状态分片等设计中存在的优势和不足。同时,阐述一些经典分片技术在性能和实现方式上的特点,对许可区块链和无许可区块链、片内共识协议、跨片共识协议、准入性方案、状态分片方式等进行分析和概述。在此基础上,从分片内、分片间以及系统层级的角度总结分片技术当前所面临的困境和挑战,并对该领域的发展前景及未来研究方向加以展望。     

基于区块链的司法数据管理及电子证据存储机制

文章针对司法场景下的事务数据分类、实体类型及电子证据在实际应用中的存储与共享访问等需求,结合区块链技术,提出一种面向司法审判场景的电子数据安全存储链式结构。该结构分为司法联盟链JudChain和证据存储链EviChain两部分,实现对司法流程数据和电子证据的高效管理和安全存储,且具有完整的节点认证及区块生成流程。此外,文章还提出了应用于JudChain的共识协议,该协议对传统PBFT算法进行改进,降低了共识开销和交易时延,提升了共识效率和吞吐量。     

三种经典复杂网络社区结构划分算法研究

社团结构是复杂网络的重要特征之一。针对复杂网络中社团划分问题,文章给出了三种经典的社团划分算法,阐述了各种算法的基本原理,并对各算法进行了适当的分析和比较,为实际应用中社团划分算法的选择提供了参考。     

基于区块链的物联网可伸缩管理机制

为了解决大规模物联网（IoT）设备集中式管理的安全性和可伸缩性问题,提出一种基于区块链技术的轻量级物联网设备可伸缩管理框架。该框架采用区块链网络,在网络中部署智能合约为设备管理提供操作接口,利用设备管理器将轻量级物联网设备独立于区块链网络之外,并改进了区块链中拜占庭容错算法（PBFT）的一致性协议,增加了动态选举机制。仿真实验分别对改进共识算法的性能和机制的可伸缩性进行验证,结果表明,该机制具有良好的伸缩性,设备管理器每秒能响应约1 000次的请求。与传统PBFT算法相比,改进算法提高了交易吞吐量,缩短了交易延时,并减少了通信开销。     

基于信誉的区块链分片共识方案

分片是一种解决区块链扩容问题的技术,但是分片可能会导致恶意节点更容易集中在单个分片内,从而阻碍整个系统的安全运行。文中提出了一种基于信誉的区块链分片共识协议,通过建立信誉机制来衡量节点行为,促使节点遵循协议,并通过基于信誉等级的分片方法来减小各分片节点信誉等级分布的差异,防止恶意节点集中在单一分片进行作恶。提出一种验证链和记录链相结合的双链模型,该模型通过交易信息的差异化存储,在扩展区块链存储容量的同时提高了区块链的安全性。将投票份额与节点信誉相关联,同时差异化节点承诺,提出了基于信誉的快速拜占庭容错共识算法,使诚实节点更快达成共识,并减小恶意节点的影响。安全性分析表明,RCBSP能够保证分片内节点分布的合理性和共识过程的安全性,防止双花攻击、无利害关系攻击。实验结果表明,RBSCP在保证安全性的前提下,能够做到低分区时延、低共识时延和高吞吐量。     

基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法

针对应用于联盟链的实用拜占庭容错（PBFT）共识算法可扩展性不足、通信开销大等问题,提出了一种基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法K-RPBFT。首先,将区块链分片,使用K-medoids聚类算法将所有节点划分为多个节点簇,每个节点簇构成一个分片,从而将全局共识改进为分层次的多中心共识;然后,每个分片的聚类中心节点之间使用PBFT算法进行共识,而在分片内部使用基于监督节点改进的Raft算法进行共识。K-RPBFT算法的片内监督机制赋予了Raft算法一定的拜占庭容错能力,并提升了算法的安全性。实验分析表明,相较于PBFT算法,K-RPBFT算法在具备拜占庭容错能力的同时能够大幅降低共识的通信开销与共识时延,提升共识效率与吞吐量,并且具有良好的可扩展性与动态性,使联盟链能够应用于更广泛的场景中。     

基于相似度指标的社团划分算法

为快速准确地找到复杂网络的社团划分结果,引入相似度指标,提出一种改进的社团划分算法。将网络节点拓扑结构信息作为节点的多维属性,在不改变网络连边的情况下,使输入网络转换为节点多属性网络,并定义节点之间的混合相似度与社团相似度,运用层次聚类思想得到最终的社团划分结果。在真实网络、计算机生成网络上的实验结果表明,该算法能够发现明显的社团结构,并且具有较高的社团划分准确率。     

一种基于聚集系数的局部社团划分算法

社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题.传统的复杂网络社团划分算法都必须获得全局网络的信息.随着网络规模不断增大,获得全局信息的难度随之增加;而在很多情况下只关心网络中某节点所在的局部社团.为了准确、快速地找到大规模复杂网络中的局部社团,提出了一种基于节点聚集系数性质的局部社团划分算法.该算法根据节点的连接频度,利用节点聚集系数的性质,从网络中某一待求节点开始,通过搜索邻居节点,划分该节点的社团结构.该算法只需要了解与待求节点相关的局部网络信息,在解决局部社团划分问题时其时间复杂度比传统的社团划分算法低.同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社团结构的划分.利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和由Java开发工具包构成的软件网络图进行社团划分实验,并且分别对实验结果与对象网络的具体特征进行了对比分析.     

存储容量可扩展区块链系统的高效查询模型

区块链技术是目前计算机领域的研究热点,其实现了去中心化,并且能够安全地存储数字信息,有效降低现实经济的信任成本.提出一种区块链存储容量可扩展模型的高效查询方法——ElasticQM.此查询模型由用户层、查询层、存储层和数据层这4个模块组成.在用户层,模型将查询结果缓存,加快再次查询相同数据时的查询速度;在查询层,模型采用容量可扩展区块链模型的全局查询优化算法,增加了查询超级节点、查询验证节点和查询叶子节点这3种节点角色,提高了查询效率;在存储层,模型改进了区块链的容量可扩展模型ElasticChain的数据存储过程,实现了存储的可扩展性,并减少了占用的存储空间;在数据层,提出一种基于B-M树的区块链存储结构,并给出了B-M树的建立算法和基于B-M树的查找算法,基于B-M树的存储结构,区块链会在进行块内局部查找时提高区块链的查询速度.最后,通过在多节点不同数据量的区块链中查询的实验结果表明,ElasticQM查询方法具有高效的查询效率.     

星型区块链架构的TKM分片算法

区块链系统的通量严重不足,而解决此问题最有效的一类方案是并行化处理,并行化方案主要为星型架构,当前星型架构对系统中节点的分片方式多为账户随机分片,这种分片方式的系统通量仍然不足。针对此问题,提出了一种基于星型结构的TKM分片算法,该算法将原始K-means聚类算法进行改进,并运用在节点分片上。TKM分片算法将聚类算法与区块链的网络分片技术相结合,使节点根据地理位置进行分片,极大提高邻近节点发生的交易为片内交易的概率,从而提高系统通量,同时在原始算法的基础上引入了时间戳,减少了恶意节点的攻击。仿真实验表明该算法与传统的随机分片算法相比,最大系统通量提高了20%。根据上述通量模型,通过实验得出基于TKM算法的星型区块链系统的最优分片数量。     

一种基于聚集系数的复杂网络社团划分算法

;社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题,为发现复杂网络中的社团结构,更好的研究复杂网络的社团性质,本文利用网络中聚集系数提出了一种新的社团划分的算法,该算法综合运用复杂网络中点和边的信息,根据节点和边的聚集系数,计算出节点问的连接紧密程度,由局部到整体来划分出所有的社团结构。传统的复杂网络社团划分算法通过获得全局网络的信息,但随着网络规模的增加,获得全局网络的信息的难度也随之增加,本文提出的新算法避免这一难度所带来的问题。将该算法应用到Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络,测试结果证明了该算法的可行性。     

基于核心节点扩散的有向网络重叠社团发现算法

复杂网络中的社团结构探测是当前复杂网络研究领域的一个热点问题。传统的社团划分算法主要以无向、无权网络作为分析对象,不能够适用于现实世界中各种有向网络、加权网络。在分析和研究各种社团划分算法的基础上,提出一种新的重叠社团发现算法。该算法从网络中的核心节点开始,不断合并适应度最大邻居节点,最终将网络划分为多个重叠的社团。最后,将该算法应用到两个有向网络中,实验表明该算法能够很好地划分出有向网络中的重叠社团。     

基于信息网模型的分布并行多连接查询优化

在分布式集群系统中,数据根据划分算法存储在集群的各个节点,这为涉及大量连接操作的复杂查询带来了昂贵的网络开销。针对该问题,基于信息网模型INM(Information Network Mode),提出最小通信量查询划分算法和多目标查询优化算法。其中查询划分算法将复杂查询划分成多个PWOC(parallelizable without communication)子查询,所有子查询可近似无通信地并行执行。多目标优化算法将子查询作为查询计划的基本操作,并将并行性和通信代价同时作为驱动目标,以传统多目标加权算法结合贪心策略作为评估依据生成查询计划树。最后,系统基于TPC-H基准生成测试数据,将原始算法与优化算法进行了对比实验,结果表明优化算法可以极大提高复杂查询的效率。     

基于区块链的工业互联网平台安全管理方法

随着越来越多的设备接入工业互联网平台，发现传统中心化的组网模式导致生产设备直接面临网络攻击，存在用户数据泄露等问题，因此提出一种基于区块链的工业互联网平台安全管理方法。首先在工业互联网平台采集层中将工控系统与区块链技术融合，搭建可信边缘设备接入系统；其次在工业互联网平台平台层中利用云边链协同技术构建区块链系统；最后在工业互联网平台应用层中以区块链平台提供的加密功能为基础，建设工业设备管控系统。该方法不仅实现了设备互联关系、操作记录、联动记录等关键数据的上链，而且保证工业控制系统、边缘设备高可靠接入工业互联网平台，确保工业数据的安全传输。