CN114048264A - 一种共识智能合约算法 - Google Patents

一种共识智能合约算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种共识智能合约算法，包括包括以下步骤：S1.基于区块链对智能合约进行实现：通过用户发起的智能合约交易请求，将交易请求涉及的数据区分为链上数据和链下数据，由区块链的共识节点对链上数据进行共识处理，由链下的算力提供方对链下数据进行计算处理并提供验证证明；S2.基于智能合约实现共识；S3.对区块链数据进行实时共识；S4.对共识进行处理；S5.对区块链共识性能进行优化。本发明通过基于区块链对智能合约进行实现，使本发明支持访问异构数据源，链上数据源、链下数据源、混合数据源，将智能合约的共识与计算解耦，提高执行效率和吞吐量，大大增强了智能合约的业务能力。

Description

一种共识智能合约算法
技术领域
本发明属于智能合约技术领域，具体涉及一种共识智能合约算法。
背景技术
智能合约是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。智能合约允许在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转。
目前现有的共识智能合约算法还存在的问题：智能合约的业务能力较低，同时共识升级容易导致的硬分叉问题，另外数据的可信度较低，存在潜在风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种共识智能合约算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种共识智能合约算法，包括以下步骤：
S1.基于区块链对智能合约进行实现：通过用户发起的智能合约交易请求，将交易请求涉及的数据区分为链上数据和链下数据，由区块链的共识节点对链上数据进行共识处理，由链下的算力提供方对链下数据进行计算处理并提供验证证明；
S2.基于智能合约实现共识：建立智能合约共识系统，对合约进行编写、调用和执行，同时能够发布新的智能合约；
S3.对区块链数据进行实时共识：建立实时共识系统，对交易请求报文中的物品类型及物品数量与接受到的内容是否一致，并对判断结果进行实时共识，根据共识结果执行智能合约；
S4.对共识进行处理：在区块链网络上设置多个共识接口，在共识接口内封装共识算法，并设置共识模块，通过共识模块采用共识接口对应的共识算法对提案进行共识处理；
S5.对区块链共识性能进行优化：采用数据驱动的方法，使用C4.5分类模型对区块链网络中参与共识的共识节点进行信任度评估分类，选取主节点，并利用智能合约对主节点运行过程中出现的拜占庭问题进行管控。
优选的，所述S1中将交易请求涉及的数据区分为链上数据和链下数据包括：根据交易请求确定当前智能合约交易涉及的数据，并根据交易涉及的数据的来源将当前智能合约交易涉及的数据区分为链上数据和链下数据。
优选的，所述S1中的由区块链的共节点对链上数据进行共识处理包括：根据交易请求从分布式账本上的获取链上数据，根据合约请求由匹配的算力提供方对链上数据进行计算并提供计算证明生成计算结果；其中，所述计算结果包括：交易信息、计算结果、计算证明、合约状态变更；根据计算结果变更分布式账本进行共识处理。
优选的，所述S2中建立的智能合约共识系统包括：编写模块、设置模块、调用模块和执行模块；所述编写模块用于编写智能合约，并在智能合约中设置共识类型数据；所述设置模块用于在节点程序中设置与共识类型数据相对应的共识算法；苏所述调用模块用于当节点程序启动时，调用智能合约，以获取智能合约中所述共识类型数据；所述执行模块用于根据共识类型数据获取共识算法后，执行共识算法。
优选的，所述智能合约共识系统还包括：更换模块，所述更换模块用于当需要更换共识时，分别相应变换共识类型数据以及共识算法，发布新的智能合约。
优选的，所述S3中建立的实时共识系统包括：接收模块、请求报文发送模块、判断模块和共识模块；所述接收模块用于接收非验证节点发送的交易请求报文；所述请求报文发送模块用于根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使远程摄像节点拍摄现场图片；所述判断模块用于判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的所述现场图片中的内容是否一致；所述共识模块用于对判断结果进行实时共识，并根据共识结果执行智能合约。
优选的，所述S4中多个共识接口内还封装有与共识算法适配的延迟块数量，在共识模块基于选定的共识算法的标识，调用与标识匹配的共识接口之后，且在共识模块采用共识接口对应的共识算法对提案进行共识处理之前，所述方法还包括：控制模块在初始化阶段从共识模块获取延迟块数量；以及在共识模块将共识结果发送给控制模块之后，还包括：控制模块将共识结果加入基于延迟块数量为高度维护的分叉链的相应位置。
优选的，所述S5中C4.5分类模型的构建过程包括：计算信任度数据集构成的样本集合对应的类别信息熵；计算基于属性特征向量对样本集合进行划分的信息增益，并确定共识节点的每个分支节点的权重；计算并训练样本集合使用属性特征向量的增益率。
优选的，所述类别信息熵通过以下公式计算：
Figure BDA0003284191170000031
其中，D为述信任度数据集构成的样本集合，Info(D)为集合D的类别信息熵，Pk为集合D中第k类样本所占的比例，n为集合D分类标签的数量；
所述信息增益通过以下公式计算：
Figure BDA0003284191170000032
其中，Gain(D,a)为基于属性特征向量a对集合D进行划分的信息增益，D为集合D中属性v特征向量a取值为a的集合，|DV|/|D|为所述分支节点的权重，Info(D)为集合D的类别信息熵，Info(DV)为集合DV的类别信息熵，i为集合D中a的不同取值的数量；
通过以下公式计算所述增益率：
Figure BDA0003284191170000041
其中，Gain_ratio(D,a)为集合D使用属性特征向量a的增益率，D为所述信任度数据集构成的样本集合，DV为集合D中属性特征向量a取值为aV的集合，|DV|/|D|为所述分支节点的权重。
优选的，所述S5中选取主节点包括：基于PBFT算法，根据每个共识节点的信任度等级为所有共识节点分配连续的编号，并赋予相对应的投票权值；
通过以下求余运算公式计算出所述主节点：
p＝Vmod|R|
其中，v为当前视图的编号，p为副本编号，|R|为副本集合的个数；
如果当前视图中的主节点出现错误时，再次通过所求余运算公式重新选取主节点。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明通过基于区块链对智能合约进行实现，使本发明支持访问异构数据源，链上数据源、链下数据源、混合数据源，将智能合约的共识与计算解耦，提高执行效率和吞吐量，大大增强了智能合约的业务能力。
(2)本发明通过基于智能合约实现共识，将共识与智能合约的结合设计，即可以通过发布智能合约来实现共识热插拔技术，又可以防止共识升级导致的硬分叉问题，解决了现有共识技术无法规避的痛点。
(3)本发明通过对区块链数据进行实时共识，能够对上链数据进行货实相符的校验，确保造假数据及时被发现，为区块链上数据真实性提供有力支持，提高数据的可信度，防范业务的潜在风险。
(4)本发明通过对共识进行处理，将共识算法与区块链其它部分解耦的方式，根据需求调用相应的共识接口进行共识处理，实现灵活且方便，且可以在区块链系统中支持多类共识算法的切换。
(5)本发明对区块链共识性能进行优化，采用数据驱动的方法，使用C4.5对区块链网络中参与共识的共识节点进行信任度评估分类，优先选择信任度高的节点担任主节点，以降低非诚实节点担任主节点的可能。
附图说明
图1为本发明的流程框图；
图2为本发明的智能合约共识系统的系统框图；
图3为本发明的实时共识系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种共识智能合约算法，包括以下步骤：
S1.基于区块链对智能合约进行实现：通过用户发起的智能合约交易请求，将交易请求涉及的数据区分为链上数据和链下数据，由区块链的共识节点对链上数据进行共识处理，由链下的算力提供方对链下数据进行计算处理并提供验证证明；
S2.基于智能合约实现共识：建立智能合约共识系统，对合约进行编写、调用和执行，同时能够发布新的智能合约；
S3.对区块链数据进行实时共识：建立实时共识系统，对交易请求报文中的物品类型及物品数量与接受到的内容是否一致，并对判断结果进行实时共识，根据共识结果执行智能合约；
S4.对共识进行处理：在区块链网络上设置多个共识接口，在共识接口内封装共识算法，并设置共识模块，通过共识模块采用共识接口对应的共识算法对提案进行共识处理；
S5.对区块链共识性能进行优化：采用数据驱动的方法，使用C4.5分类模型对区块链网络中参与共识的共识节点进行信任度评估分类，选取主节点，并利用智能合约对主节点运行过程中出现的拜占庭问题进行管控。
本实施例中，优选的，所述S1中将交易请求涉及的数据区分为链上数据和链下数据包括：根据交易请求确定当前智能合约交易涉及的数据，并根据交易涉及的数据的来源将当前智能合约交易涉及的数据区分为链上数据和链下数据。
本实施例中，优选的，所述S1中的由区块链的共节点对链上数据进行共识处理包括：根据交易请求从分布式账本上的获取链上数据，根据合约请求由匹配的算力提供方对链上数据进行计算并提供计算证明生成计算结果；其中，所述计算结果包括：交易信息、计算结果、计算证明、合约状态变更；根据计算结果变更分布式账本进行共识处理。
本实施例中，优选的，所述S2中建立的智能合约共识系统包括：编写模块、设置模块、调用模块和执行模块；所述编写模块用于编写智能合约，并在智能合约中设置共识类型数据；所述设置模块用于在节点程序中设置与共识类型数据相对应的共识算法；苏所述调用模块用于当节点程序启动时，调用智能合约，以获取智能合约中所述共识类型数据；所述执行模块用于根据共识类型数据获取共识算法后，执行共识算法。
本实施例中，优选的，所述智能合约共识系统还包括：更换模块，所述更换模块用于当需要更换共识时，分别相应变换共识类型数据以及共识算法，发布新的智能合约。
本实施例中，优选的，所述S3中建立的实时共识系统包括：接收模块、请求报文发送模块、判断模块和共识模块；所述接收模块用于接收非验证节点发送的交易请求报文；所述请求报文发送模块用于根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使远程摄像节点拍摄现场图片；所述判断模块用于判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的所述现场图片中的内容是否一致；所述共识模块用于对判断结果进行实时共识，并根据共识结果执行智能合约。
本实施例中，优选的，所述S4中多个共识接口内还封装有与共识算法适配的延迟块数量，在共识模块基于选定的共识算法的标识，调用与标识匹配的共识接口之后，且在共识模块采用共识接口对应的共识算法对提案进行共识处理之前，所述方法还包括：控制模块在初始化阶段从共识模块获取延迟块数量；以及在共识模块将共识结果发送给控制模块之后，还包括：控制模块将共识结果加入基于延迟块数量为高度维护的分叉链的相应位置。
本实施例中，优选的，所述S5中C4.5分类模型的构建过程包括：计算信任度数据集构成的样本集合对应的类别信息熵；计算基于属性特征向量对样本集合进行划分的信息增益，并确定共识节点的每个分支节点的权重；计算并训练样本集合使用属性特征向量的增益率。
本实施例中，优选的，所述类别信息熵通过以下公式计算：
Figure BDA0003284191170000081
其中，D为述信任度数据集构成的样本集合，Info(D)为集合D的类别信息熵，Pk为集合D中第k类样本所占的比例，n为集合D分类标签的数量；
所述信息增益通过以下公式计算：
Figure BDA0003284191170000082
其中，Gain(D,a)为基于属性特征向量a对集合D进行划分的信息增益，D为集合D中属性v特征向量a取值为a的集合，|DV|/|D|为所述分支节点的权重，Info(D)为集合D的类别信息熵，Info(DV)为集合DV的类别信息熵，i为集合D中a的不同取值的数量；
通过以下公式计算所述增益率：
Figure BDA0003284191170000083
其中，Gain_ratio(D,a)为集合D使用属性特征向量a的增益率，D为所述信任度数据集构成的样本集合，DV为集合D中属性特征向量a取值为aV的集合，|DV|/|D|为所述分支节点的权重。
本实施例中，优选的，所述S5中选取主节点包括：基于PBFT算法，根据每个共识节点的信任度等级为所有共识节点分配连续的编号，并赋予相对应的投票权值；
通过以下求余运算公式计算出所述主节点：
p＝vmod|R|
其中，v为当前视图的编号，p为副本编号，|R|为副本集合的个数；
如果当前视图中的主节点出现错误时，再次通过所求余运算公式重新选取主节点。
本发明的原理及优点：
(1)本发明通过基于区块链对智能合约进行实现，使本发明支持访问异构数据源，链上数据源、链下数据源、混合数据源，将智能合约的共识与计算解耦，提高执行效率和吞吐量，大大增强了智能合约的业务能力。
(2)本发明通过基于智能合约实现共识，将共识与智能合约的结合设计，即可以通过发布智能合约来实现共识热插拔技术，又可以防止共识升级导致的硬分叉问题，解决了现有共识技术无法规避的痛点。
(3)本发明通过对区块链数据进行实时共识，能够对上链数据进行货实相符的校验，确保造假数据及时被发现，为区块链上数据真实性提供有力支持，提高数据的可信度，防范业务的潜在风险。
(4)本发明通过对共识进行处理，将共识算法与区块链其它部分解耦的方式，根据需求调用相应的共识接口进行共识处理，实现灵活且方便，且可以在区块链系统中支持多类共识算法的切换。
(5)本发明对区块链共识性能进行优化，采用数据驱动的方法，使用C4.5对区块链网络中参与共识的共识节点进行信任度评估分类，优先选择信任度高的节点担任主节点，以降低非诚实节点担任主节点的可能。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种共识智能合约算法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.基于区块链对智能合约进行实现：通过用户发起的智能合约交易请求，将交易请求涉及的数据区分为链上数据和链下数据，由区块链的共识节点对链上数据进行共识处理，由链下的算力提供方对链下数据进行计算处理并提供验证证明；
S2.基于智能合约实现共识：建立智能合约共识系统，对合约进行编写、调用和执行，同时能够发布新的智能合约；
S3.对区块链数据进行实时共识：建立实时共识系统，对交易请求报文中的物品类型及物品数量与接受到的内容是否一致，并对判断结果进行实时共识，根据共识结果执行智能合约；
S4.对共识进行处理：在区块链网络上设置多个共识接口，在共识接口内封装共识算法，并设置共识模块，通过共识模块采用共识接口对应的共识算法对提案进行共识处理；
S5.对区块链共识性能进行优化：采用数据驱动的方法，使用C4.5分类模型对区块链网络中参与共识的共识节点进行信任度评估分类，选取主节点，并利用智能合约对主节点运行过程中出现的拜占庭问题进行管控。
2.根据权利要求1所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述S1中将交易请求涉及的数据区分为链上数据和链下数据包括：根据交易请求确定当前智能合约交易涉及的数据，并根据交易涉及的数据的来源将当前智能合约交易涉及的数据区分为链上数据和链下数据。
3.根据权利要求1所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述S1中的由区块链的共节点对链上数据进行共识处理包括：根据交易请求从分布式账本上的获取链上数据，根据合约请求由匹配的算力提供方对链上数据进行计算并提供计算证明生成计算结果；其中，所述计算结果包括：交易信息、计算结果、计算证明、合约状态变更；根据计算结果变更分布式账本进行共识处理。
4.根据权利要求1所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述S2中建立的智能合约共识系统包括：编写模块、设置模块、调用模块和执行模块；所述编写模块用于编写智能合约，并在智能合约中设置共识类型数据；所述设置模块用于在节点程序中设置与共识类型数据相对应的共识算法；苏所述调用模块用于当节点程序启动时，调用智能合约，以获取智能合约中所述共识类型数据；所述执行模块用于根据共识类型数据获取共识算法后，执行共识算法。
5.根据权利要求4所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述智能合约共识系统还包括：更换模块，所述更换模块用于当需要更换共识时，分别相应变换共识类型数据以及共识算法，发布新的智能合约。
6.根据权利要求1所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述S3中建立的实时共识系统包括：接收模块、请求报文发送模块、判断模块和共识模块；所述接收模块用于接收非验证节点发送的交易请求报文；所述请求报文发送模块用于根据交易请求报文向远程摄像节点发送图片摄影读取请求报文，以使远程摄像节点拍摄现场图片；所述判断模块用于判断交易请求报文中的物品类型及物品数量与接收到的所述现场图片中的内容是否一致；所述共识模块用于对判断结果进行实时共识，并根据共识结果执行智能合约。
7.根据权利要求1所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述S4中多个共识接口内还封装有与共识算法适配的延迟块数量，在共识模块基于选定的共识算法的标识，调用与标识匹配的共识接口之后，且在共识模块采用共识接口对应的共识算法对提案进行共识处理之前，所述方法还包括：控制模块在初始化阶段从共识模块获取延迟块数量；以及在共识模块将共识结果发送给控制模块之后，还包括：控制模块将共识结果加入基于延迟块数量为高度维护的分叉链的相应位置。
8.根据权利要求1所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述S5中C4.5分类模型的构建过程包括：计算信任度数据集构成的样本集合对应的类别信息熵；计算基于属性特征向量对样本集合进行划分的信息增益，并确定共识节点的每个分支节点的权重；计算并训练样本集合使用属性特征向量的增益率。
9.根据权利要求8所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述类别信息熵通过以下公式计算：
Figure FDA0003284191160000031
其中，D为述信任度数据集构成的样本集合，Info(D)为集合D的类别信息熵，Pk为集合D中第k类样本所占的比例，n为集合D分类标签的数量；
所述信息增益通过以下公式计算：
Figure FDA0003284191160000032
其中，Gain(D,a)为基于属性特征向量a对集合D进行划分的信息增益，D为集合D中属性v特征向量a取值为a的集合，|DV|/|D|为所述分支节点的权重，Info(D)为集合D的类别信息熵，Info(DV)为集合DV的类别信息熵，i为集合D中a的不同取值的数量；
通过以下公式计算所述增益率：
Figure FDA0003284191160000033
其中，Gain_ratio(D,a)为集合D使用属性特征向量a的增益率，D为所述信任度数据集构成的样本集合，DV为集合D中属性特征向量a取值为aV的集合，|DV|/|D|为所述分支节点的权重。
10.根据权利要求1所述的一种共识智能合约算法，其特征在于：所述S5中选取主节点包括：基于PBFT算法，根据每个共识节点的信任度等级为所有共识节点分配连续的编号，并赋予相对应的投票权值；
通过以下求余运算公式计算出所述主节点：
p＝vmod|R|
其中，v为当前视图的编号，p为副本编号，|R|为副本集合的个数；
如果当前视图中的主节点出现错误时，再次通过所求余运算公式重新选取主节点。
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