CN111510502A - 一种基于动态信誉值的pbft共识传播优化方法 - Google Patents
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Abstract
Description
技术领域
本发明涉及基于区块链的物联网技术领域,具体涉及一种基于动态信誉值的PBFT共识传播优化方法。
背景技术
优化共识传播是指在基于区块链的物联网交易验证过程中,避免惰性节点消极验证或搭便车,而促进节点合作转发交易并积极验证的关键。粗略可以分为两类,第一类是在比特币等各种加密货币中为激励矿工积极参与挖矿过程,对积极参与网络维护进行消息广播并验证的节点会获得相应的记账权,并给予规定的代币奖励。另一种则是利用奖惩模型来动态调整利益相关者的激励,根据节点在区块同步验证过程中的贡献度来决定奖励的多少。本发明针对的是第二种对节点间策略行为的理解,建立适当的激励机制优化共识传播。
传统的共识传播激励方法中,都仅考虑参与者的积极工作,并且没有衡量参与者的工作质量,此外基于代币的激励机制固定单一,并不适用于现实中动态的物联网场景。如果在基于区块链的物联网中激励节点积极参与消息的传播和一致性认证,需要在建立适当的奖惩机制的同时保证系统的可扩展性和交易的吞吐量。实用拜占庭容错算法(PBFT)是当前联盟链和私有链中最常采用的经典共识方案,主要利用一致性协议、检查点协议和视图更换协议来共同维护系统的一个状态,对系统内的请求进行验证并达成一致性的结论。但是PBFT共识算法也存在着许多问题,例如计算效率依赖于参与协议的节点数量,不适用于节点数量庞大的物联网系统,其可扩展性较差。此外,在主节点选举期间PBFT将无法正常共识,若当选的Primary节点作弊或者故障,可能会造成连续选主,在此期间,整个区块链验证系统对外服务能力将会大幅降低甚至无法提供对外服务。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供了一种基于动态信誉值的PBFT共识传播优化方法,该方法使用主观逻辑模型对物联网节点的信誉值进行高效动态计算,能够加快区块同步时间,提高系统的可扩展性,降低主节点失效的风险,从而进一步提高系统的安全性。
本发明提供的具体技术方案为:一种基于动态信誉值的PBFT共识传播优化方法,包括以下步骤:
S4:委员会内的成员节点将高于奖励信誉值的部分信誉值作为股权,参与PBFT一致性协议。
当时间t满足时,和分别为与最近积极与消极交互的数量;同样,当时间时,和分别为与过去积极与消极交互的数量;为正相互作用权重,为负相互作用权重,其中,;为最近交互权重,为达标过去交互权重,其中,G是在时间T内与传感节点交互的所有网关节点的集合;为传感节点与网关节点的交互次数,为在时间T内与其他交互的平均次数。
更进一步地,所述共识传播优化方法还包括对积极参与交易验证的节点的信誉值奖励和对伪造交易的节点的惩罚。
本发明的有益效果:
基于主观逻辑的多权重节点信誉值评估方法降低了参与共识的主节点失效的风险,解决了验证节点消极怠慢的情况,激励节点积极参与交易验证,提高了基于区块链的物联网系统中共识传播验证的性能,能够快速的实现交易区块的同步,进一步提高了基于区块链的物联网系统的安全性和可扩展性。
在基于PBFT共识的主节点选举过程中结合PoW机制,可以很好地限制恶意节点的数量,同时网络中的预选主节点可以快速验证其身份。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将对本发明作进一步详细的说明。
附图说明:
图1是本发明实施例的一种基于动态信誉值的PBFT共识传播优化方法的流程图。
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用以解释本发明,并不用于限定本发明。
一种基于动态信誉值的PBFT共识传播优化方法,包括以下步骤:
所述本地加权信誉值计算的包括以下步骤:
S21:计算网关节点的本地信誉值
一个传感节点与网关节点,在数据传输和加密过程中,二者可能互相交互,对在主观逻辑上的信任度(即本地信誉值)在形式上可以被描述为本地意见向量: ,所有传感节点都使用相同的评估标准来产生网关节点的本地信誉值,根据主观逻辑模型,可以得到公式(6):
为两个节点间的信任度;为两个节点间的不信任度;为两个节点间的不确定度;为网关节点从传感节点接收到的数据中被进行积极加密存储的数量;为网关节点从传感节点接收到的数据中丢弃的数量;为传感节点与网关节点之间的通信链路质量,即数据包成功传输的概率,其决定了局部意见向量的不确定性;其中且。
S22:计算网关节点的多权重本地信誉值
所述网关节点的权重包括:交互频率、交互时效性和交互效果。
其中,为传感节点与网关节点的交互次数,,为在时间T内与其他交互的平均次数且,G是在时间T内与传感节点交互的所有网关的集合,二者互动的频率越高,信誉值越大;为网关节点从传感节点接收到的数据中被进行积极加密存储的数量;为网关节点从传感节点接收到的数据中丢弃的数量。
所述交互时效性和交互效果的权重相结合会形成一个新的交互频率,结果见公式(8):
为正相互作用权重,为负相互作用权重,其中;为最近交互权重,为达标过去交互权重;为网关节点从传感节点接收到的数据中被进行积极加密存储的数量;为网关节点从传感节点接收到的数据中丢弃的数量;当时间t满足时,和分别为与最近积极与消极交互的数量,同样,当时间时,和分别为与过去积极与消极交互的数量,为过去交互和现在交互的时间尺度。
当时间t满足时,和分别为与最近积极与消极交互的数量,同样,当时间时,和分别为与过去积极与消极交互的数量,为过去交互和现在交互的时间尺度;为正相互作用权重,为负相互作用权重,其中,;为最近交互权重,为达标过去交互权重,其中,G是在时间T内与传感节点交互的所有网关的集合,为传感节点与网关节点的交互次数,为在时间T内与其他交互的平均次数。
对网关节点的本地信誉值进行加权后得到加权本地信誉值,结果得到上述公式(1)。
推荐信誉值由的邻居网关节点根据其在共识验证过程中的表现,对其客观的信誉评价,若网关节点积极参与验证过程并作出正确响应,则在此过程中会获得推荐信誉值,并且随着响应时间的长短有不同的衰减程度,衰减因子为,且,表示验证节点响应时间的长短对其推荐信誉值的影响程度。若的邻居节点中有个节点的信誉值数据库中存在对的推荐信誉值结果,则对于每个推荐者,其相应的推荐信誉值的权重因子通过公式(5)计算得到:
由于恶意网关节点在数据处理的过程中会丢弃或滥用数据,因此它们的直接信誉值会很小。在推荐信誉值的计算过程中,这些恶意节点的推荐信誉值对最终的推荐信誉值的影响就会很小,从而保证最终的综合推荐信誉值更加准确。
所述最终综合信誉值的计算公式(9)为:
还包括将综合信誉值上传并存储到本地的区块链网络中。
其中,每个网关节点将自己的信誉值作为股权,信誉值的大小决定了被选为下一个区块验证过程中预选主节点的概率,信誉值越高,被选为预选主节点的几率越大。
其中,预选主节点通过竞争解决PoW难题成为主节点是为了避免在预选主节点过程中网络偏向信誉值最高的节点,而使用PoW难题来选举主节点主要有两个优势:一是区块链网络中的其他预选主节点可以验证身份;二是由于解决PoW难题所涉及的计算,其能够限制恶意Sybils的数量。
S5:委员会内的成员节点将高于奖励信誉值的部分信誉值作为股权,参与PBFT一致性协议。
当区块中的交易验证通过后,由委员会内的成员对其进行联合签名并添加到主区块链中。
S6:还包括对积极参与交易验证的节点的奖励过程和对伪造交易的节点的惩罚过程:所述奖励为该节点获得这个区块中交易所包含的信誉值;
所述惩罚为该节点失去部分作为股权的信誉值以及创建下一个块的权利。
因为,只要作为股权的信誉值高于获得的信誉值,则验证者尝试欺诈时的损失将高于获得的收益,可以保证物联网系统的稳定运行。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,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、同替换、改进,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
6.根据权利要求1的基于动态信誉值的PBFT共识传播优化方法,其特征在于,所述共识传播优化方法还包括对积极参与交易验证的节点的信誉值奖励和对伪造交易的节点的惩罚。
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