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联邦学习作为分布式机器学习框架,在数据不离开本地的情况下,通过共享模型参数达到协作训练的目标,一定程度上解决了隐私保护问题,但其存在中心参数服务器无法应对单点故障、潜在恶意客户端梯度攻击、客户端数据偏态分布导致训练性能低下等问题。将去中心化的区块链技术与联邦学习相结合,提出基于超级账本的集群联邦优化模型。以超级账本作为分布式训练的架构基础,客户端初始化后在本地训练向超级账本传输模型参数及分布信息,通过聚类优化联邦学习模型在客户端数据非独立同分布下的训练表现。在此基础上,随机选举客户端成为领导者,由领导者代替中央服务器的功能,领导者根据分布相似度和余弦相似度聚类并下载模型参数聚合,最后客户端获取聚合模型继续迭代训练。以EMNIST数据集为例,数据非独立同分布情况下该模型平均准确率为79.26%,较FedAvg提高17.26%,在保证准确率的前提下,较集群联邦学习训练至收敛的通信轮次减少36.3%。 相似文献
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分布式账本作为分布式数据管理的体系架构,通常在多节点之间通过共识机制来共同维护数据记录,可将数据所有权、传播过程、交易链条等相关信息完整全面地记录在分布的账本中,并在数据产生、流动的整个生命周期中,保证数据的不可篡改、不可抵赖,为确权、维权、审计提供背书.区块链是一种典型实现.随着数字货币、数据资产交易等数字经济新应用的发展,分布式账本技术得到了越来越广泛的关注,但系统性能是其大规模落地应用的一个主要瓶颈,账本性能优化成为产业界和学术界一个研究热点.从账本体系结构、数据结构、共识机制和消息通讯4个方面,系统地调研分析了分布式账本性能优化的主要方法、关键技术和代表性的解决方案. 相似文献
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物联网、人工智能、大数据等众多领域缺乏量身定制的安全隐私技术保障,基于分布式账本技术(DLT)的系统作为一种分散的数据管理方法可以很好地满足其安全需求,因此基于分布式账本技术的系统层出不穷。为了帮助后续的研究者更全面快速地了解分布式账本技术,梳理了近年来基于分布式账本的研究成果,分别从数据结构、技术原理、共识机制和性能等多个角度对区块链进行深入分析,并且基于当前研究现状详细比较分析了分布式账本技术的一些最新进展,如哈希图(Hashgraph)、全链(Holochain)和初链(Truechain)等。最后总结了该领域未来的发展前景。 相似文献
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面对规模庞大的物联网数据,高效的共识算法是区块链技术与物联网应用相结合的关键。为解决大规模物联网区块链系统中传统共识算法通信开销大、扩展性低、共识机制复杂度高的问题,基于Hyperledger Fabric搭建一个物联网区块链框架,并设计基于投票和交易证明的轻量级共识算法PoVT。在链码验证交易后,根据节点之间发起和收到的交易,选择交易的源节点和目标节点作为代表参与共识。在共识阶段通过设计新的投票方式简化共识流程,仅需一次全节点广播即可生成新的区块。以优先收集到一定投票数的节点作为主节点进行投票广播,在所有节点收到足够多投票消息的同时进行上一轮交易区块确认。对安全性、出块时间和带宽需求进行分析,结果表明,PoVT算法在网络中存在拜占庭节点的情况下能够以较短的时间验证交易和区块,在每秒交易数量相同时,该算法生成区块的时间为PBFT算法的1/3,网络带宽占用也能减少30%,证明所提物联网区块链框架在不同应用场景中具有较高的可扩展性。 相似文献
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物联网设备数量的激增和中心化的管理架构给物联网的发展带来了严峻的挑战,区块链技术的去中心化和不可篡改等特点可以用来解决物联网的上述难题,故此将区块链技术应用到物联网领域成为研究热点。随着区块链技术在物联网应用中的深入研究,出现了一个新的概念:"物链网"。本文首先介绍了物联网的行业痛点和区块链相关技术,然后分析了将区块链技术应用到物联网领域的论文和白皮书,把融合文献分为平台架构和应用场景两类后,进行归纳总结,并调研了应用领域的典型公链和商业项目,指出了将区块链技术应用于物联网领域所面临的挑战与机遇,讨论了相应的解决方案,最后展望了"物链网"未来的发展趋势,提出未来研究方向应侧重于数据存储和数据管理方向。 相似文献
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物联网下的区块链访问控制综述 总被引:1,自引:0,他引:1
随着物联网的不断发展,物联网的隐私保护问题引起了人们的重视,而访问控制技术是保护隐私的重要方法之一.物联网访问控制模型多基于中央可信实体的概念构建.去中心化的区块链技术解决了中心化模型带来的安全隐患.从物联网自身环境特点出发,提出物联网终端节点设备轻量级、物联网海量终端节点和物联网动态性这3个物联网下访问控制必须要解决的问题.然后,以这3个问题为核心,分析、总结了现有物联网中主流访问控制模型以及使用区块链后的访问控制模型分别是怎么解决这些问题的.最后总结出两类区块链访问控制模型以及将区块链用于物联网访问控制中的优势,并对基于区块链的物联网访问控制在未来需要解决的问题进行了展望. 相似文献
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时至今日,物联网技术已经广泛应用于很多领域,它使得“事物”之间能够相互通信,因此,形成了一个由设备组成的具有一定“感知”能力的网络。尽管物联网好处众多,但仍面临诸多挑战,其中不乏安全和隐私等问题。面对这些问题,人们发明了区块链技术。区块链技术在数据防篡改、高可靠性、数据隐私保护等方面具有先天优势。本文通过分析物联网面临的挑战和区块链技术具有的优势,取长补短,分析了区块链技术在物联网中的应用,供相关读者参考。 相似文献
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Hyperledger Fabric是为企业级商用区块链项目提供支撑的且可扩展的联盟链平台,密码算法为该平台的核心,保证上链数据的安全和不可篡改,但原始Fabric平台缺乏对国密算法的支持.因此,设计并实现了Fabric平台的国密算法的嵌入和支持.首先,通过分析Fabric平台中组件间交互逻辑和密码算法的调用场景,提出... 相似文献
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通过概述区块链智能合约的运作原理及应用研究现状,对现存项目和存在的问题进行分析总结.首先,基于区块链智能合约整体架构介绍合约模型及运行原理,以Ethereum、Hyperledger Fabric和EOSIO三大区块链平台为例分析智能合约部署原理并对三大平台进行对比分析.针对国内外区块链智能合约的应用研究进行归纳总结,并讨论区块链智能合约未来创新应用和发展趋势.从金融交易、物联网和医疗应用三大应用研究领域介绍了基于Ethereum和Hyperledger Fabric平台的区块链智能合约应用现状,进一步探讨了基于EOS(enter-prise operation system)的应用研究和其他应用领域研究现状.最后,从隐私、机制设计与安全、性能和形式化验证等智能合约自身存在问题及三大平台应用存在的不足对区块链智能合约的未来研究方向进行分析和展望. 相似文献
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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%。 相似文献
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企业级区块链技术综述 总被引:2,自引:1,他引:1
在传统跨机构交易的企业应用中,各个机构都是独立记录己方的交易数据,机构间数据的差异会引起争议,通常需要人工对账或中介机构来解决,因而增加了结算时间和交易费用.区块链技术实现了交易数据在写入前共识验证、写入后不可篡改的分布式记账,可信地保证了多机构间的数据一致性,避免了人工对账和中介机构.区块链是一种去中心化、不可篡改、可追溯、可信的、多方共享的分布式数据库,企业级区块链是节点加入需经许可的适用于企业级应用的区块链技术.结合Hyperledger Fabric,Corda和Quorum等企业级区块链平台,提出了企业级区块链的系统架构;从交易流程、区块链网络、共识机制、区块链数据、智能合约、隐私保护几方面阐述了企业级区块链的原理与技术;针对企业级区块链的现状,总结了当前的研究挑战与未来的发展趋势. 相似文献
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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。 相似文献
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微服务已逐渐成为互联网应用所采用的设计架构,为了提升微服务价值,需要定期对各微服务的应用价值进行公正、透明的评价,推动开发人员对低价值微服务进行优化升级.为此,提出一种基于区块链技术的微服务评价系统,利用Hyperledger Fabric区块链技术的分布式记账和共识算法,对微服务各维度的评价数据进行记账,保证评价数据的不可篡改性和可追溯性.同时,结合层次分析法和熵值法构建微服务综合评价模型,计算得到微服务综合得分.实验结果表明,该系统能够对微服务的评价结果进行追踪溯源,相比单一评价模型,该评价结果更为合理,为微服务的智能管理提供有效数据支撑. 相似文献
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随着物联网技术的发展,物联网设备广泛应用于生产和生活的各个领域,但也为设备资产管理和安全管理带来了严峻的挑战.首先,由于物联网设备类型和接入方式的多样性,网络管理员通常难以得知网络中的物联网设备类型及运行状态.其次,物联网设备由于其计算、存储资源有限,难以部署传统防御措施,正逐渐成为网络攻击的焦点.因此,通过设备识别了解网络中的物联网设备并基于设备识别结果进行异常检测,以保证其正常运行尤为重要.近几年来,学术界围绕上述问题开展了大量的研究.系统地梳理物联网设备识别和异常检测方面的相关工作.在设备识别方面,根据是否向网络中发送数据包,现有研究可分为被动识别方法和主动识别方法.针对被动识别方法按照识别方法、识别粒度和应用场景进行进一步的调研,针对主动识别方法按照识别方法、识别粒度和探测粒度进行进一步的调研.在异常检测方面,按照基于机器学习算法的检测方法和基于行为规范的规则匹配方法进行梳理.在此基础上,总结物联网设备识别和异常检测领域的研究挑战并展望其未来发展方向. 相似文献