CN110535836B - 一种基于角色分类的信任区块链共识方法 - Google Patents

一种基于角色分类的信任区块链共识方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110535836B
CN110535836B CN201910739782.3A CN201910739782A CN110535836B CN 110535836 B CN110535836 B CN 110535836B CN 201910739782 A CN201910739782 A CN 201910739782A CN 110535836 B CN110535836 B CN 110535836B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
transaction
verification
nodes
accounting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910739782.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110535836A (zh
Inventor
张佩云
赵启熙
孙鋆哲
谢杰敏
汪丽翠
李晨曦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jilin Jike Soft Information Technology Co ltd
Original Assignee
Anhui Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Normal University filed Critical Anhui Normal University
Priority to CN201910739782.3A priority Critical patent/CN110535836B/zh
Publication of CN110535836A publication Critical patent/CN110535836A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110535836B publication Critical patent/CN110535836B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/40—Authorisation, e.g. identification of payer or payee, verification of customer or shop credentials; Review and approval of payers, e.g. check credit lines or negative lists
    • G06Q20/401—Transaction verification
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0876—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities based on the identity of the terminal or configuration, e.g. MAC address, hardware or software configuration or device fingerprint
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/12—Applying verification of the received information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1095—Replication or mirroring of data, e.g. scheduling or transport for data synchronisation between network nodes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1097—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for distributed storage of data in networks, e.g. transport arrangements for network file system [NFS], storage area networks [SAN] or network attached storage [NAS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/50—Reducing energy consumption in communication networks in wire-line communication networks, e.g. low power modes or reduced link rate

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

本发明适用于区块链技术领域，提供一种基于角色分类的信任区块链共识方法，该方法包括：S1、检测当前接收交易T的节点，识别该节点的节点角色，若该节点为验证节点或记账节点，则验证交易T是否合法；S2、若交易T合法，则将交易T的验证反馈信息P反馈至当前的主记账节点；S3、主记账节点在交易T的验证反馈信息P数量达到数量阈值时，将交易T打包成区块，并将打包好的区块发送至记账节点团；S4、记账节点团对区块的打包信息进行验证，验证通过后，则将该区块连接至上一区块的尾部，并进行全网广播；对每个节点添加信任值属性，将节点进行角色分配并加入升降级机制，通过这些方法降低系统的能耗和时延，提高系统吞吐量和容错率。

Description

一种基于角色分类的信任区块链共识方法
技术领域
本发明属于区块链技术领域，提供了一种基于角色分类的信任区块链共识方法。
背景技术
区块链作为比特币的底层技术，它本质上是一个去中心化的数据库。区块链是按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。近年来，随着互联网以及大数据技术的发展，区块链技术具有越来越广泛的应用前景。越来越多的个人与企业开始运用区块链技术，但大多数均是对于区块链技术的一种使用，如运用于金融领域、信用机构、企业的物流供应环节，提供一个去信任，去中心化的环境。很少真正对区块链技术本身进行研究和改进。
随着区块链技术的广泛应用，现有的区块链技术已经从应用于公有链朝着联盟链发展。联盟链是面向具体行业的区块链应用，如银行，金融行业，集团企业等。目前的联盟链形态，更多是以分布式账本(DSL)为主，需要解决的核心问题是联盟中多个参与方交互的信任问题。同时由于局限于现有区块链吞吐量、存储带宽、延迟性和监管不够等问题而不能完全落地于现有的现实场景，其中最为关键的是区块链的共识机制问题。共识机制影响着区块链的能效，吞吐量，可靠性等一些问题。现有的区块链共识机制均或多或少存在一些问题如低效耗能、数据冗余、可扩展差，并且只能单一的应用于某条公有链或联盟链，可移植性差。
在区块链的技术发展中，共识机制是极其重要的一个环节，将会直接影响该区块链的使用效率和安全性。目前现有成熟的共识机制按照应用领域可以分为以下两种；应用于公有区块链的共识机制主要有：比特币的PoW(工作量证明)，以太坊的PoS(权益证明)。应用于联盟链的共识机制主要有：DPoS(委托权益证明)，RCP(瑞波共识协议)，PBFT(实用拜占庭容错)；按照共识机制中是否包含信任信息可以分为：含有信任信息的共识机制与不含有信任信息的共识机制，前者包括RCP等新型共识机制，后者主要为一些主流机制如：PoW和PoS 等。但以上共识机制均存在低效耗能，数据冗余等一些问题，且可适应性差不能满足绝大多数联盟链的需求。
Proof of Work(PoW)：吞吐量低，低效耗能；一笔交易平均确认时间为10 分钟，交易无法篡改的时间长达1小时；易产生分叉，需要等待多个确认；永远没有最终性，需要依靠检查点机制来弥补最终性。
Proof of Stake(PoS)：算法效率低下，耗能严重，且实现较为复杂，步骤较多；公平性低，容易产生安全漏洞，网络流量压力大。
Delegated Proof of Stake(DPoS)：依然依赖于代币的产生，但联盟链中不需要代币，还是需要挖矿，本质上没有解决商业应用的痛点；所有的交易确认都只是一个概率上的表达，而不是一个确定性的事件，理论上有可能存在其他攻击影响。
Ripple Consensus Protocol(RCP)：系统中可信任名单由系统产生缺乏公信力，且达成共识机制繁琐，适用于小型私有链，可拓展性差且超过20％节点出错会产生分叉。
Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT)：当有1/3或以上记账人停止工作后，系统将无法提供服务；当有1/3或以上记账人联合作恶，且其它所有的记账人被恰好分割为两个网络孤岛时，恶意记账人可以使系统出现分叉，但是会留下密码学证据。
Etherum(以太坊)：在以太坊中包含了节点间同步区块的解决方案,当一个节点发现自身维护的区块链与其可信任的节点维护的区块链的最优区块的区块号相差一定大小时,该节点会向其信任的节点(一般为开发者维护的节点)索要区块并将区块添加到区块链中。而在联盟链中并不存在完全可信的节点,因此该方案并不可行。
Paxos和Raft算法：未考虑拜占庭将军问题，它们是建立在对所有的节点的信任机制上，假如leader恶意篡改交易信息，那么整个集群将存储错误信息，这对整个交易系统来说是无法容忍的。
由上分析可知：目前应用于区块链技术中的共识机制主要有：PoW(工作量证明)、PoS(权益证明)、DPoS(授权股权证明机制)、PBFT(拜占庭容错) 等。但PoW、PoS与DPoS普遍存在低吞吐量、低效耗能问题，PBFT存在节点数目固定，三段协议冗余等问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于角色分类的信任区块链共识方法，对每个节点添加信任值属性，将节点进行角色分配并加入升降级机制，通过这些方法降低系统的能耗和时延，提高系统吞吐量和容错率。
为了实现上述目的，本发明提供了一种基于角色分类的信任区块链共识方法，该方法机体包括如下步骤：
S1、检测当前接收交易T的节点，识别该节点的节点角色，若该节点为验证节点或记账节点，则验证交易T是否合法；
S2、若交易T合法，则将交易T的验证反馈信息P反馈至当前的主记账节点；
S3、主记账节点在交易T的验证反馈信息P数量达到数量阈值时，将交易T 打包成区块，并将打包好的区块发送至记账节点团；
S4、记账节点团对区块的打包信息进行验证，验证通过后，则将该区块连接至上一区块的尾部，并进行全网广播；
所述节点角色包括：记账节点、传播节点、验证节点及普通节点。
进一步的，若步骤S1中的节点角色为传播节点或普通节点，则继续传播交易 T。
进一步的，在步骤S4中，若区块验证不通过，则执行如下步骤：
将当前主记账节点的节点角色降级为为普通节点；
在记账节点团中随机选取一个记账节点作为下一个主记账节点；
将区块信息发送至下一个主记账节点进行重新打包。
进一步的，基于节点的基本信息来检测节点的节点角色，节点的基本信息包括：信任值等级、在线时长、存储能力、验证速率及传播速；
选择信任值等级为1、在线时长且存储性能强的节点为记账节点；
选择信任值等级高于2、验证速率高的节点为验证节点；
选择信任值等级高于3、传播速率高的节点为传播节点；
剩余的节点为普通节点，剩余节点包括信任值等级为4的节点；
信任值等级为1为最高的信任值等级，信任值等级为4为最低的信任值等级。
进一步的，信任值等级是基于信用值进行划分，不同的信任值等级对应不同的信用值区间；
当信用值所在信用值区间发生变化时，修改对应节点的信任值等级，基于修改后的信任值等级来更对应节点的节点角色。
进一步的，节点的信用值creditT的计算公式具体如下：
creditT＝creditT-1-Δcredit1+Δcredit2
其中，creditT-1为主记账节点上任前的节点信用值，creditT为主记账节点卸任后的节点信用值，Δcredit1为节点在主记账节点的任期内产生的信用消耗值，
Figure RE-GDA0002232873940000041
Δcredit2为节点在主记账节点的任期内产生的信用奖励值，
Figure RE-GDA0002232873940000042
其中，ti表示节点执行一笔交易任务i的实际时间，Δti表示系统给任务i的时间常量，i表示在主记账节点任期内所收到的交易量且i∈{1,2,3,…,n}，其中n＝MF+MT，S表示信用消耗的速度，D表示角色职责系数，不同角色节点的角色系数不同，MF表示不同角色节点处理交易任务时出现的失误数，LO表示节点原始的等级，LN表示节点最新的等级，R表示节点产生等级变换的奖励系数，MT表示不同角色节点正确处理交易任务量。
进一步的，验证节点对交易T的验证方法具体如下：
检测交易T的数据结构、字节数、签名数量是都均正确，若检测结果为是，则交易T合法，否则交易T不合法。
进一步的，主记账节点的记账方法具体如下：
接收验证节点发送的验证反馈信息P，检验对应验证节点的信任值等级，若信任值等级符合要求，则将该验证反馈信息P纳入验证结果的数量统计，若验证反馈信息P的总数量到达
Figure RE-GDA0002232873940000051
则将交易T进行打包，其中，
Figure RE-GDA0002232873940000052
为验证节点集合中的验证节点数。
进一步的，记账节点团对区块的打包信息的验证方法具体如下：
记账节点团验证区块的哈希值、默克尔树根是否均准确，若准确，则该区块验证合格；
其中，记账节点团由除去当前主记账节点的剩余记账节点组成。
本发明提供的基于角色分类的信任区块链共识方法具有如下有益效果：
(1)为联盟链中所有的节点添加了信任值，提升达成共识的效率，同时促进了系统更加安全和节约能耗；
(2)基于节点的信任等级将联盟中的节点划分不同的角色：记账节点，验证节点，传播节点及普通节点；
(3)进行了多次验证，保证了信息安全可靠性；
(4)根据不同规模大小的联盟链，对节点的角色比例进行动态划分，适应当前联盟链的需求，从而加快区块链中共识的达成，节省网络开销。
附图说明
图1为本发明实施例提供的区块链系统的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的信任共识机制方法流程图：
图3为本发明实施例共的节点升降级变换示意图；
图4为本发明实施例提供的不同配比记账节点、验证节点和传播节点下的 TPB；
图5为本发明实施例提供的不同配比记账节点、验证节点和传播节点下的时延；
图6为本发明实施例提供的交易TPB随区块打包时间间隔变化示意图；
图7为本发明实施例提供的不同共识机制下的吞吐量性能比较图；
图8为本发明实施例提供的交易时延随着区块打包时间变化示意图；
图9为本发明实施例提供的不同共识机制时延性能比较图；
图10为本发明实施例提供的TPB随错误节点增加的变化示意图；
图11为本发明实施例提供的交易时延随错误节点增加的变化示意图；
图12为本发明实施例提供的不同共识机制容错率性能比较图；
图13为本发明实施例提供的TPB随节点数目增加的变化示意图；
图14为本发明实施例提供的交易时延随节点数目增加的变化示意图；
图15为本发明实施例提供的不用共识机制可移植性能比较图；
图16为本发明实施例提供的CPU消耗率随着节点个数增加的变化示意图；
图17为本发明实施例提供的不同共识机制对系统CPU占有率性能比较图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
相关概念与属性结构
(1)节点分类：参与区块共识的节点全网注册，提交代表审核系统，审核系统根据节点提交信息进行初步评分和评级。根据评级结果，初步将全网节点分为：记账节点，验证节点、传播节点及普通节点。各个节点在区块链中的行为将会被记录，作为信任值的一部分。各个节点之间角色可以进行动态转换。
(2)属性结构
1.交易信息属性：T＝<dataStr,byteAmt,sigNum,Sum,PackTime,GenTime>
其中：dataStr：数据结构；byteAmt：字节数；sigNum：签名数量；Sum：金额；PackTime：交易打包时间；GenTime：交易产生时间；
2.节点属性：Node＝<ID,credit,Type,Address,trustLel,onTime,stoPerform,verRate,sprRate>
其中：ID：节点序号；credit：信用值；Type：节点类型；Address：节点地址；trustLel：信任值等级；onTime：在线时长；stoPerform：存储能力；verRate：验证速率；sprRate：传播速率；
3.区块属性：Block＝<Height,ID,Version,PBhash,MTroot,Btimest,TransList,CNSign>
其中：Height：区块高度；ID：区块标识；Version：区块版本；PBhash：前一区块哈希值；MTroot：默克尔树根；Btimest：区块时间戳；TransList：事务列表；CNsign：记账节点签名；
4.验证标记属性：P＝<Tag,MTroot,VNsign,VaTime>
其中：Tag：验证标签；MTroot：默克尔树根；VNsign：验证节点签名，VaTime：验证交易时间；
5.节点类型：Type＝<CN,VN,FN,Normal>
CN：记账节点：VN：验证节点；FN：传播节点：Normal：普通节点；
6.节点信任等级：trustLel＝<trustLel 1,trustLel 2,trustLel 3,trustLel 4>
trustLel 1：信任等级1；trustLel 2：信任等级2；trustLel 3：信任等级3；trustLel 4：信任等级4，其中，信任等级1为最高等级，信任等级4为最低等级，表1为本专利中的符号含义表：
表1符号含义表
Figure RE-GDA0002232873940000071
Figure RE-GDA0002232873940000081
信任共识机制算法设计
区块链共识算法问题可以形式化为拜占庭将军问题的类似数学表示。在联盟链系统中，单个节点用N表示，交易用T表示，集合中节点的编号为{0,1,2,...,n-1}，记账节点表示为CN集合为Ω，验证节点表示为VN集合为
Figure RE-GDA0002232873940000082
传播节点表示为FN 集合为γ。当任意节点产生一笔交易T时，交易通过区块链网络中的传播节点传播到验证节点集合
Figure RE-GDA0002232873940000083
然后由验证节点将交易传递给记账节点集合γ。由于节点间相互陌生，互相不信任，所以节点间需要互换信息，达成验证。假设验证节点向记账节点CNi发送的交易为Ti，该记账节点收到其他验证节点发来该交易用向量表示为CV(T1,T2,...,Tn),该向量的模为：
Figure RE-GDA0002232873940000084
通过设计算法p和算法q，使得：
Figure RE-GDA0002232873940000085
通过设计的算法p，验证节点可对交易T进行验证。经过算法q的交易，如果通过大多数验证节点，则算法结果为TRUE，系统执行“Add”指令，若为FALSE，则执行“Drop”指令，丢弃当前交易信息。该模型实质为一条数据管道，交易信息T在三种角色节点之间流动。图1所示为区块链系统流程图，其流程具体如下：
(1)交易产生：在联盟区块链中，各个节点间相互产生交易信息，并将交易信息传播到区块链网络中去(算法1过程)；
(2)交易传播：当交易T被区块链网络中的传播节点获取，传播节点将交易信息发送给邻近的验证节点进行验证(算法1过程)；
(3)交易验证：当验证节点收到传播节点或普通节点发送的交易信息T，对该交易信息进行验证，若验证正确则发送标记P给记账节点，若交易错误则直接丢弃至交易池(算法2过程)；
(4)交易打包：记账节点收到验证节点发来的验证反馈信息P，进行统计，若该笔交易获得一半以上验证节点支持则将该笔交易打包入最新的区块B，否则将该笔交易丢弃至交易池(算法3过程)；
(5)区块验证：其余记账节点团成员对当前记账节点产生的区块进行验证，若打包区块信息均合法则传播此区块B，若有不合法信息，则将此区块打回，并对相应记账节点进行处罚措施(算法1过程)；
(6)区块广播：记账节点团将验证合法的区块连接到上一个区块，并进行全网广播最新区块B(算法1过程)。
图2为本发明实施例提供的信任共识机制方法流程图，该方法具体包括如下步骤：
1)系统中交易方发起一笔交易时，利用私钥签名交易后，进行全网广播(如图2中的步骤3-4)。
2)首先系统节点初始属性将节点进行角色分类为：记账节点、验证节点、传播节点和普通节点(如图2中的步骤2)。当节点收到一笔交易T时，若不是验证节点或记账节点，则洪泛传播(如图2中的步骤5-6)。若是验证节点或记账节点则验证此笔交易(步骤7)，若交易合法，则反馈给当前主记账节点(如图2 中的步骤10)，若不合法，则直接丢至交易池(如图2中的步骤9)。
3)当前主记账节点根据验证节点反馈的验证结果P确定是否将交易打包到区块中(如图2中的步骤11-12)。若当前记账节点不履行职责则随机由下一位在线到的记账节点顶替并进行相应的信用分扣除和降级处罚。
4)当前主记账节点将打包好区块交由记账节点团验证(如图2中的步骤13)，若验证打包区块交易信息无误则全网广播(如图2中的步骤16)，否则将区块打回，剔除有争议的交易信息T(如图2中的步骤15)。
本专利中共有以下4个算法，算法1：基于节点角色分类的混合型共识协议算法、算法2：验证节点验证算法、算法3：记账节点打包算法和算法4：节点角色分类算法。算法2、3为算法1中验证节点与记账节点对交易信息的具体验证过程，算法4为算法1中的节点进行角色划分。简单来说，算法1是整体框架，其余算法按照4—2—3顺序执行。区块链根据监测到的节点基本信息，通过算法4 对节点进行角色划分，区块链中节点收到交易信息T，算法2收到交易信息T验证后将反馈标记P发送给算法3后由记账节点进行打包区块B。
基于节点角色分类的混合型共识协议算法如算法1所示：
Figure RE-GDA0002232873940000101
算法1为区块链中具体的共识过程。当区块链中节点收到交易信息T时，由传播节点将交易信息T传播给验证节点(语句22)，验证节点通过算法2对交易信息验证(语句5)，若交易验证通过将验证反馈P给主记账节点(语句6-7)，主记账节点通过算法3对验证反馈P进行统计(语句8)，达到阈值将该笔交易打包(语句10-11)，主记账节点将打包好的的区块B传递给记账节点团验证(语句12)，若区块无误则将区块连接至上一个区块的尾部(语句14-15)，反之则将有误的交易信息弃至交易池(语句20)。
验证节点验证算法如算法2所示：
Figure RE-GDA0002232873940000111
算法2为验证节点验证交易过程。当节点为验证节点时，通过对该笔交易的语法(data structure)、交易字节大小(byte amount)、交易签名数量(signature number)进行核对(语句4)，若验证正确则将该笔交易的验证通过反馈信息P 传递给当前记账节点(语句6)，反之则弃至交易池(语句8)。
记账节点记账算法如算法3所示：
Figure RE-GDA0002232873940000112
Figure RE-GDA0002232873940000121
算法3为记账节点打包过程。记账节点核对验证节点的信任等级(trust valuelevel)，验证节点的信任等级高于2(即Node.trustLel≤2)，即信任等级为1或信任等级为2(语句4)，若验证节点信任值符合范围，收集在任职时间内该笔交易的验证结果信息P(验证反馈信息P包括记账节点生成的验证反馈信息P及验证节点发送的验证反馈信息P)(语句6-7)，当反馈验证信息P达到阈值(语句 8)，并且验证节点信任值符合范围则将该笔交易打包(语句10)，反之则将交易T放入交易池中，等待下一次验证(语句13)。表2为节点信任等级分配表：
表2节点信任等级分配表
节点角色 节点信任等级 分数取值
CN(记账节点) Trust value level 1 85<credit<100
VN(验证节点) Trust value level 2 65<credit<85
FN(传播节点) Trust value level 3 40<credit<65
NORMAL(普通节点) Trust value level 4 credit<40
同时VN验证节点个数取
Figure RE-GDA0002232873940000122
需满足
Figure RE-GDA0002232873940000123
CN记账节点个数取Ω需满足Ω≧3fc+1，其中fv，fc分别为验证节点和记账节点可以容忍的恶意节点个数。
为适应不同联盟链的需求，各节点角色的划分为动态可调，以方便在不同环境下，不同需求下，不同节点个数下，能够更快的达成共识。
论证过程：假设总数N个节点，f个fault节点,那么必须接收到N-f个消息应答，就能够判断出结果(因为fault节点可能不发送应答)。N-f个应答中有f个可能是假的(fault节点发出的)，那么真实的是N-2f，要求真实的应答大于假的应答，即N-2f>f推得：N>3f。所以:Nmin＝3f+1所以在记账阶段和传播区块两个阶段必须收到2f+1(包括自己)的应答消息，才能证明有f+1非fault节点发送了应答。综上，全网总节点数N至少是3f+1才能确保安全性和活跃度。
节点升降级加减分机制
节点的升降级分为：节点的信任消耗、节点信用稳定、时间重置和节点的信用奖励。
1)信用消耗
信用消耗是指节点信用值会随着时间而降低，在与实际业务结合时，表示的是某种价值的消耗。信用消耗并非一味的降低信用系数，需要遵循一定的规则，满足的公式为:
Figure RE-GDA0002232873940000131
其中，Δcredit1为主记账节点任期内的节点信用消耗值，t表示节点执行一笔交易任务(如打包区块，验证和传播交易)的实际时间，Δti表示系统给每个不同任务节点的时间常量。当一笔交易的处理时间小于Δti时，即t<Δti时，信用值不发生变化；i表示在主记账节点任期内所收到的交易量且i∈{1,2,3,…,n}，其中n＝MF+MT， S表示信用消耗的速度，是一个系统常量，可结合具体业务对S进行调整。D表示角色职责系数，不同种类节点的角色系数不同，MF表示不同角色节点处理交易任务时出现的失误数(包括打包区块交易错误量，验证和传播交易错误量)。
2)信用稳定和时间重置
当节点执行一笔交易任务时间间隔超过Δti时，即t>Δti时，信用值将会降低。相反，信用值将不发生变化。节点执行完一笔任务后会重置时间t，以此来鼓励节点参与到交易流程中来。
3)信用奖励
信用奖励是指根据节点的表现提高节点信用值，可以保证系统中节点的活跃性和可靠性，信用奖励并非是简单的加分机制，需要通过一定的公式来体现，满足的公式为：
Figure RE-GDA0002232873940000132
其中，Δcredit2为主记账节点任期内的节点信用奖励值，LO表示节点原始的等级，LN表示节点最新的等级，R表示节点产生等级变换的奖励系数，当节点等级发生变化时，如由低等级晋升至高等级，则会增加信用分，反之则不增加信用值， MT表示不同角色节点正确处理交易任务量。
节点的信用值creditT的计算公式具体如下：
creditT＝creditT-1-Δcredit1+Δcredit2 (4)
其中，creditT-1为主记账节点上任前的节点在信用值，creditT为主记账节点卸任后的节点信用值。
新加入的节点没有参与之前共识的达成，节点的可信任度未知所以系统不会赋予其过高的信任值。为了适应不同规模大小的联盟链可动态调节信任列表角色比例以保证快速可靠的达成共识。节点间升降级角色变换如图3所示。
主记账节点选择机制
当记账节点任期结束或在任期内未正确履行义务时，需要在记账节点团中选取下一位记账节点履行职责。为了防止下一任记账节点信息被提前获取，有合谋变坏的可能，同时下一任记账节点的选取只与当前状态有关，与过去时刻状态无关。运用马尔科夫随机的算法思想，保证每个节点都拥有被公平选取的机会，可以保证选取记账节点的可靠性。
在搜索记账节点时，需要给每个记账节点添加一个随机扰动，并且让该扰动符合某种概率分布，假设有一个概率密度函数f(x)，1≤x≤N，并且有：
Figure RE-GDA0002232873940000141
则可以利用f(x)和frand设计一个随机计算器r(frand())，使得r(frand())返回的数据分布，符合概率密度函数f(x)。令：
Figure RE-GDA0002232873940000142
则函数：x＝g-1(x)；符合密度函数为f(x)的分布。
首先运用公式(5)在记账节点团中添加概率密度函数f(x)，并且各个记账节点概率的总积分为1，通过利用公式(6)设计随机计算器r(frand())，通过随机计算器随机获取下一任记账节点。通过该种添加随机扰动方法可以保证选取的下一位记账节点的随机性和可信性。
节点角色分类算法如算法4所示：
Figure RE-GDA0002232873940000151
算法4为节点角色分类算法。系统监测到节点的基本信息(语句1)，包括 (信任等级，在线时长，存储性能，验证速率和传播速率)。当节点的信任等级为1，在线时长长并且存储性能强时，设置该节点为记账节点(语句3-5)。当节点等级高于2(即Node.trustLel≤2)且验证速率高，设置该节点为验证节点(语句6-7)。当节点等级高于3(Node.trustLel≤3)且传播速率高，设置该节点为传播节点(语句9-10)，当节点等级和各方面性能均普通情况下，设置该节点为普通节点(语句12)。
本发明提供的基于角色分类的信任区块链共识方法具有如下有益效果：
(1)为联盟链中所有的节点添加了信任值，提升达成共识的效率，同时促进了系统更加安全和节约能耗；(2)基于节点的信任等级将联盟中的节点划分不同的角色：记账节点，验证节点，传播节点及普通节点；(3)进行了多次验证，保证了信息安全可靠性；(4)根据不同规模大小的联盟链，对节点的角色比例进行动态划分，适应当前联盟链的需求，从而加快区块链中共识的达成，节省网络开销。
本专利申请主要运用以太坊平台，运用solidity语言进行智能合约的编写，web3.0技术进行系统交互。
电脑配置：windows10六十四位操作系统，Intel Core i7处理器、CPU2.80GHz、 8G内存。
环境配置：1.Node.js：64位node-v和node.js；2.solidity编译器：solidity是开发以太坊智能合约的编程语言；3.web3：web3.0支持区块链系统和人工进行交互的一个界面；4.节点仿真器：为了快速开发和测试以太坊DApp，通常使用以太坊节点仿真器来模拟区块链，最流行的节点仿真器是Ganache，之前被称为 TeseRPC；5.truffle框架：truffle是针对基于以太坊solidity语言的一套开发框架； 6.webpack：webpack是一个模拟器，主要是将JavaScript文件打包在一起，用于在浏览器使用。
实验方案
搭建一个联盟链网络，在其上部署基于节点角色和交易优先级的共识机制，观察记录交易传播时间、区块产生时间、系统吞吐量、延迟和容错率等方面数据，并与市面上成熟的共识机制的官方数据进行比较分析。
实验设计
本实验为了更快地获取交易数据，在该区块链系统中设计模拟交易。运用节点仿真器(Ganache)模拟节点，同时各个节点中会有10000ETH。
(1)运用节点仿真器(Ganache)模拟虚拟节点，每个交易账户的初始额度为10000ETH；同时对各个虚拟节点赋予不同的高低的初始信任值；
(2)对模拟的虚拟节点进行初次的角色划分；本文设置记账节点、验证节点和传播节点比例关系为2：5：3，为了方便模拟实验，其中传播节点包含普通节点类型；
(3)本实验中对节点信任值加减分中的参数分别设置S＝1.2，D＝1.5，R＝5；
(4)各个节点间进行相互交易，每次的交易量为1～5ETH不等，以保证交易能够以最快的速度进行，测试出区块链的吞吐量等数据；
(5)对该区块链的吞吐量、延迟和节点的交易等信息进行监测收集比较；
(6)获取市面上成熟共识机制的官方评测实验数据；
(7)将数据进行比较分析。
具体实验参数设计如表3所示：
表3实验参数设置表
Figure RE-GDA0002232873940000171
共识机制评价指标
区块链上采用不同的共识机制，在满足一致性和有效性的同时会对系统整体性能产生不同影响。综合考虑各个共识机制的特点，从以下5个维度评价各共识机制的技术水平：
1)性能效率。交易延迟：即从交易达成共识被记录在区块链中至被最终确认的时间延迟；TPB：也可以理解为系统每秒可处理确认的交易数量。与传统第三方支持的交易平台不同，区块链技术通过共识机制达成一致，因此其性能效率问题一直是研究的关注点。比特币系统每秒最多处理7笔交易，远远无法支持现有的业务量。
2)容错性。即当区块链系统中错误节点增加时，系统是否仍然可以正常运行，保证交易信息的安全可靠。指当区块链系统节点发生错误并从错误中恢复的能力，是否具有良好的容错能力。
3)扩展性。即是否支持网络节点扩展。扩展性是区块链设计要考虑的关键因素之一。扩展性主要考虑当系统成员数量增加时，随之带来的系统负载和网络通信量的变化，通常以系统吞吐量来衡量。
4)可移植性。即算法是否支持不同规模的联盟链。可移植性指共识算法在不需要在大面积修改算法本身的情况下，将算法移植到其他规模的区块链中，并且可以保证区块链的正常达成共识。
5)资源消耗。即在达成共识的过程中，系统所要耗费的计算资源大小，包括 CPU、内存等。区块链上的共识机制借助计算资源或者网络通信资源达成共识。以比特币系统为例，基于工作量证明机制的共识需要消耗大量计算资源进行挖矿，提供信任证明完成共识。
通过对以上五个指标的整合本区块链系统主要测试以下几种指标来评价共识算法性能：
(1)TPB(Transaction Peer Block)＝Packaging Transaction/Δt；
(2)FTR(Fault tolerance ratio)＝Fault Nodes/Node Count；
(3)DT(Delay Time)＝PackTime—GenTime；
(4)CPU％(CPU Load)＝1-(RTCPUPerformance/CPUPerformanceBase)* 100％。
TPB与DT主要反映区块链的性能效率，FTR主要反映区块链的安全和容错性，CPU％主要反映区块链对系统的资源消耗比率，拓展性与可移植性主要通过实验数据与现有联盟链的节点数量进行比较。
区块打包量(Packaging Transaction)主要通过查询每一个区块的交易量获得数据；错误节点数(Fault nodes)通过在实验过程中自行添加；时延(Delay Time) 中的打包时间(PackTime)和初始时间(GenTime)主要是监测一笔交易从产生到最终被打包的时间；消耗率(CPU Load)主要通过观察电脑任务管理器中区块链进程对CPU和GPU的占有率。
实验数据结果及分析
为了获得最佳的节点角色比例，分别设置记账节点、验证节点和传播节点的比例为：2：5：3、3：6：1和4：4：2。通过观察不同比例下的TPB和时延获得最佳节点比例。实验结果如图4，5所示，随着节点数的增加2：5：3的节点比例的TPB和时延均为最佳。所以本试验的余下实验均在此节点比例下进行。
(1)吞吐量：分别取区块时间间隔Δt为10s，20s，40s，80s，200s；每个时间间隔测试10次，取各个时间间隔的10次平均值作为该区块间隔的TPB。交易的TPB随着区块打包时间间隔变化如图6所示。打包间隔时间从0s增长到40s 左右时，TPB随时间增长而增加；间隔时间从40s增长到200s左右时，TPB随时间增长而降低。如图7所示为各个共识机制吞吐量性能比较，可以看出提出的共识吞吐量性能远远高于其他共识机制。
(2)延迟：分别取区块时间间隔Δt为10s，20s，40s，80s，200s；每个时间间隔测试10次，收集每次的交易打包时间和交易产生时间，计算延迟时间(Delay Time)，取各个时间间隔的10次平均值作为该区块间隔的延迟。交易的时延随着区块打包时间变化如图8所示。延迟一直随着打包时间增加而增加，但是在打包间隔在[0,60]范围内保持小幅度增加，当打包时间超过80s时，延迟时间飞速增长。如图9所示为各个共识机制时延性能比较，可以看出提出的共识时延远远低于其他共识机制。
(3)容错性：取区块打包间隔时间Δt为20s，45s，60s。系统中模拟15个节点，依次在系统中添加1，2，3，4，5，6，7，8个fault节点，获取每次打包区块的TPB与时延数据。TPB与交易时延随着错误节点增加的变化如图10，11所示。在打包间隔为45s时，当fault节点在[0,6]范围内，TPB依然保持在一个较高的范围同时延迟保持在较低的范围内；当fault节点超过6后，TPB急剧下降并且延迟急剧上升。如图12所示为各个共识机制容错率性能比较，可以看出提出的共识在容错性能虽然不如PoW，PoS，Ripple共识机制，但是容错率依然高于DPoS 和PBFT等共识机制。
(4)可移植性：取区块打包间隔时间Δt为20s，45s，60s。分别模拟40，80， 120，160，200，240个节点分别观察TPB与时延。TPB与交易时延随着节点数目增加的变化如图13，14所示。在打包间隔为45s时，当系统节点在[100,200]范围内，TPB依然保持在较高的范围，同时延迟保持在一个较低的水平。如图15所示为各个共识机制可移植性能比较，可以看出提出的共识在可移植性上要高于其他共识机制。
(5)资源消耗：取区块打包间隔时间Δt为20s，45s，60s。分别模拟40，80， 120，160，200，240个节点，分别观察电脑CPU的消耗率。CPU消耗率随着节点个数增加的变化如图16所示。总体来说CPU消耗率随着节点个数增加而升高，在打包间隔为45s时，当节点个数保持在[60，160]范围内，CPU消耗率保持在40％以下，当节点个数超过180时CPU消耗率会快速增长超过50％。如图17所示为各个共识机制对系统CPU占有率性能比较，可以看出提出的共识性能要优于其他共识机制。
共识算法性能比较
表4为与其他市面上主流区块链的共识机制算法性能等方面的比较。其中各个共识机制算法数据分别来自于比特币、以太坊、比特股、Hyper ledger Fabiric 和瑞波的官方数据。
表4共识算法性能指标比较表
Figure RE-GDA0002232873940000201
从表4可以看出本文提出的添加节点信任信息的共识算法在吞吐量，时延，资源消耗，可拓展性等方面都比现有的主流区块链的共识算法要更加优秀，虽然在容错性方面不如PoW，PoS，Ripple共识机制，但是容错率依然高于DPoS和 PBFT。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于角色分类的信任区块链共识方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、检测当前接收交易T的节点，识别该节点的节点角色，若该节点为验证节点或记账节点，则验证交易T是否合法；
S2、若交易T合法，则将交易T的验证反馈信息P反馈至当前的主记账节点；
S3、主记账节点在交易T的验证反馈信息P数量达到数量阈值时，将交易T打包成区块，并将打包好的区块发送至记账节点团；
S4、记账节点团对区块的打包信息进行验证，验证通过后，则将该区块连接至上一区块的尾部，并进行全网广播；
所述节点角色包括：记账节点、传播节点、验证节点及普通节点；
基于节点的基本信息来检测节点的节点角色，节点的基本信息包括：信任值等级、在线时长、存储能力、验证速率及传播速率；
选择信任值等级为1、在线时长长且存储性能强的节点为记账节点；
选择信任值等级高于2、验证速率高的节点为验证节点；
选择信任值等级高于3、传播速率高的节点为传播节点；
剩余的节点为普通节点，剩余节点包括信任值等级为4的节点；
信任值等级为1为最高的信任值等级，信任值等级为4为最低的信任值等级；
信任值等级是基于信用值进行划分，不同的信任值等级对应不同的信用值区间；当信用值所在信用值区间发生变化时，修改对应节点的信任值等级，基于修改后的信任值等级来更改对应节点的节点角色；
节点的信用值creditT的计算公式具体如下：
creditT＝creditT-1-Δcredit1+Δcredit2
其中，creditT-1为主记账节点上任前的节点信用值，creditT为主记账节点卸任后的节点信用值，Δcredit1为节点在主记账节点的任期内产生的信用消耗值，
Figure FDA0003101122800000011
Δcredit2为节点在主记账节点的任期内产生的信用奖励值，
Figure FDA0003101122800000021
其中，ti表示节点执行一笔交易任务i的实际时间，Δti表示系统给任务i的时间常量，i表示在主记账节点任期内所收到的交易量且i∈{1,2,3,…,n}，其中n＝MF+MT，S表示信用消耗的速度，D表示角色职责系数，不同角色节点的角色系数不同，MF表示不同角色节点处理交易任务时出现的失误数，LO表示节点原始的等级，LN表示节点最新的等级，R表示节点产生等级变换的奖励系数，MT表示不同角色节点正确处理交易任务量。
2.如权利要求1所述基于角色分类的信任区块链共识方法，其特征在于，若步骤S1中的节点角色为传播节点或普通节点，则继续传播交易T。
3.如权利要求1所述基于角色分类的信任区块链共识方法，其特征在于，在步骤S4中，若区块验证不通过，则执行如下步骤：
将当前主记账节点的节点角色降级为普通节点；
在记账节点团中随机选取一个记账节点作为下一个主记账节点；
将区块信息发送至下一个主记账节点进行重新打包。
4.如权利要求1所述基于角色分类的信任区块链共识方法，其特征在于，验证节点对交易T的验证方法具体如下：
检测交易T的数据结构、字节数、签名数量是都均正确，若检测结果为是，则交易T合法，否则交易T不合法。
5.如权利要求1所述基于角色分类的信任区块链共识方法，其特征在于，主记账节点的记账方法具体如下：
接收验证节点发送的验证反馈信息P，检验对应验证节点的信任值等级，若信任值等级符合要求，则将验证反馈信息P纳入验证结果的数量统计，若验证反馈信息P的总数量到达1/2￡+1，则将交易T进行打包，其中，￡为验证节点集合中的验证节点数。
6.如权利要求1所述基于角色分类的信任区块链共识方法，其特征在于，记账节点团对区块的打包信息的验证方法具体如下：
记账节点团验证区块的哈希值、默克尔树根是否均准确，若准确，则该区块验证合格；
其中，记账节点团由除去当前主记账节点的剩余记账节点组成。
CN201910739782.3A 2019-08-12 2019-08-12 一种基于角色分类的信任区块链共识方法 Active CN110535836B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910739782.3A CN110535836B (zh) 2019-08-12 2019-08-12 一种基于角色分类的信任区块链共识方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910739782.3A CN110535836B (zh) 2019-08-12 2019-08-12 一种基于角色分类的信任区块链共识方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110535836A CN110535836A (zh) 2019-12-03
CN110535836B true CN110535836B (zh) 2021-10-29

Family

ID=68663002

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910739782.3A Active CN110535836B (zh) 2019-08-12 2019-08-12 一种基于角色分类的信任区块链共识方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110535836B (zh)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111082943B (zh) * 2019-12-06 2021-08-27 西安电子科技大学 一种高效的区块链共识方法
CN111145025B (zh) * 2019-12-30 2023-07-14 北京工商大学 一种基于区块链的供应链数据双链存储优化方法
CN111182510B (zh) * 2020-01-09 2022-05-20 重庆邮电大学 一种基于区块链的工业物联网节点共识方法
CN113472825B (zh) * 2020-03-30 2023-01-13 中国移动通信集团设计院有限公司 基于区块链的NB-IoT中终端交易处理方法及装置
CN111680793B (zh) * 2020-04-21 2023-06-09 广州中科易德科技有限公司 一种基于深度学习模型训练的区块链共识方法和系统
CN111368008B (zh) 2020-05-27 2020-08-25 腾讯科技（深圳）有限公司 基于区块链的数据处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN112101939A (zh) * 2020-09-14 2020-12-18 邢文超 基于区块链的节点管理方法及系统
CN112367174B (zh) * 2020-11-06 2023-04-07 深圳前海微众银行股份有限公司 一种基于属性值的区块链共识方法及装置
CN112636905B (zh) * 2020-12-11 2022-02-15 北京航空航天大学 基于多角色的可扩展共识机制的系统及方法
CN112632186A (zh) * 2020-12-23 2021-04-09 远光软件股份有限公司 区块链共识方法、计算机设备及区块链系统
CN112702346B (zh) * 2020-12-24 2024-05-10 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 基于联盟链的分布式身份认证方法及系统
CN112819433B (zh) * 2021-02-01 2024-03-26 北京工业大学 一种用于协同政务区块链的共识方法
CN113132401B (zh) * 2021-04-25 2023-06-27 深圳大学 基于区块链的数据处理方法和装置
CN113381861B (zh) * 2021-06-16 2022-03-15 哈尔滨工业大学 一种适用于非许可链的改进Ripple共识方法
CN113486118B (zh) * 2021-07-21 2023-09-22 银清科技有限公司 共识节点选取方法及装置
CN113706297A (zh) * 2021-09-06 2021-11-26 中国银行股份有限公司 一种基于联盟链的记账节点选取方法及装置
CN113495927B (zh) * 2021-09-06 2022-02-25 支付宝(杭州)信息技术有限公司 区块管理方法及装置
CN114258015B (zh) * 2021-12-23 2023-10-24 成都三零瑞通移动通信有限公司 一种基于全网共识的集群终端防失控方法及系统
CN114499890B (zh) * 2022-03-15 2023-09-15 南京信息工程大学 联盟链中基于节点分组的Raft PBFT两阶段共识方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106453286A (zh) * 2016-09-27 2017-02-22 北京天德科技有限公司 一种基于区块链的信誉方法和系统
CN106656974A (zh) * 2016-10-17 2017-05-10 江苏通付盾科技有限公司 区块链的分组共识方法及系统
CN108492103A (zh) * 2018-02-07 2018-09-04 北京大学深圳研究生院 一种联盟区块链共识方法
CN108615153A (zh) * 2018-04-28 2018-10-02 百度在线网络技术（北京）有限公司 区块链数据的处理方法、装置、系统、设备和存储介质
WO2018234987A1 (en) * 2017-06-20 2018-12-27 nChain Holdings Limited RAPID PROPAGATION OF RECENT TRANSACTIONS ON A BLOCK CHAIN NETWORK
CN109547527A (zh) * 2018-10-12 2019-03-29 广西师范大学 区块链中基于信誉机制的分区快速共识方法
CN109639837A (zh) * 2019-01-31 2019-04-16 东南大学 基于信任机制的区块链DPoS共识方法
CN109792437A (zh) * 2017-05-16 2019-05-21 北京大学深圳研究生院 一种用于去中心化域名系统的共识方法
CN109902091A (zh) * 2019-02-21 2019-06-18 腾讯科技（深圳）有限公司 数据区块在区块链上记录的方法、领导记账节点和介质
CN109964242A (zh) * 2018-05-25 2019-07-02 北京大学深圳研究生院 一种基于信任关系的区块链共识方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106453286A (zh) * 2016-09-27 2017-02-22 北京天德科技有限公司 一种基于区块链的信誉方法和系统
CN106656974A (zh) * 2016-10-17 2017-05-10 江苏通付盾科技有限公司 区块链的分组共识方法及系统
CN109792437A (zh) * 2017-05-16 2019-05-21 北京大学深圳研究生院 一种用于去中心化域名系统的共识方法
WO2018234987A1 (en) * 2017-06-20 2018-12-27 nChain Holdings Limited RAPID PROPAGATION OF RECENT TRANSACTIONS ON A BLOCK CHAIN NETWORK
CN108492103A (zh) * 2018-02-07 2018-09-04 北京大学深圳研究生院 一种联盟区块链共识方法
CN108615153A (zh) * 2018-04-28 2018-10-02 百度在线网络技术（北京）有限公司 区块链数据的处理方法、装置、系统、设备和存储介质
CN109964242A (zh) * 2018-05-25 2019-07-02 北京大学深圳研究生院 一种基于信任关系的区块链共识方法
CN109547527A (zh) * 2018-10-12 2019-03-29 广西师范大学 区块链中基于信誉机制的分区快速共识方法
CN109639837A (zh) * 2019-01-31 2019-04-16 东南大学 基于信任机制的区块链DPoS共识方法
CN109902091A (zh) * 2019-02-21 2019-06-18 腾讯科技（深圳）有限公司 数据区块在区块链上记录的方法、领导记账节点和介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Proof of Reputation: A Reputation-based Consensus Protocol for Blockchain Based Systems;Qianwei Zhuang;《IECC "19: Proceedings of the 2019 International Electronics Communication Conference》;20190731;全文 *
区块链共识机制综述;杨宇光;《信息安全研究》;20180405;第4卷(第04期);全文 *
基于动态授权的信任度证明机制;黄建华;《软件学报》;20180510;第30卷(第09期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110535836A (zh) 2019-12-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110535836B (zh) 一种基于角色分类的信任区块链共识方法
Fan et al. Performance evaluation of blockchain systems: A systematic survey
Bodkhe et al. A survey on decentralized consensus mechanisms for cyber physical systems
Sun et al. Voting-based decentralized consensus design for improving the efficiency and security of consortium blockchain
CN110838065B (zh) 一种交易数据处理方法及装置
Andrade et al. Discouraging free riding in a peer-to-peer cpu-sharing grid
CN112073483B (zh) 基于信誉与委员会背书机制的权威证明共识方法及系统
CN109726887A (zh) 基于区块链的移动众包数据数据采集与处理系统及方法
CN109472596A (zh) 基于交易评估的联盟链共识方法及系统
CN113222752A (zh) 基于区块链的数据处理系统、方法、计算设备及存储介质
CN110955729A (zh) 基于区块链的欺诈客户信息共享方法、设备以及系统
Pierro et al. Are the gas prices oracle reliable? a case study using the ethgasstation
Wang et al. A simulation approach for studying behavior and quality of blockchain networks
CN113037504B (zh) 基于分片的无授权区块链架构下的节点激励方法及系统
US20220012806A1 (en) Electricity market trading and evaluation method based on weak centralized consortium blockchain
Sun et al. RTChain: A reputation system with transaction and consensus incentives for e-commerce blockchain
CN109347651A (zh) 基于msvl的区块链系统建模和安全性验证的方法及系统
Cole et al. Modeling the energy consumption of blockchain consensus algorithms
CN113900921A (zh) 法院信息系统运行状态评估方法、装置、设备及存储介质
Zhao et al. Design of trust blockchain consensus protocol based on node role classification
Chen et al. A blockchain-based creditable and distributed incentive mechanism for participant mobile crowdsensing in edge computing
Xie et al. Double auction mechanisms in edge computing resource allocation for blockchain networks
Zhang et al. Integrating blockchain and deep learning into extremely resource-constrained IoT: an energy-saving zero-knowledge PoL approach
Desprez et al. Assessing the performance of MPI applications through time-independent trace replay
CN112104704A (zh) 边缘计算方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20220609

Address after: 134300 First Committee of sunjiabaozi street, Jiangyuan District, Baishan City, Jilin Province 07-0106-0237-0003-000106

Patentee after: Jilin Jike Soft Information Technology Co.,Ltd.

Address before: 241000 Wuhu Road, Yijiang District, Anhui,

Patentee before: ANHUI NORMAL University

TR01 Transfer of patent right