區(qū)塊鏈實質(zhì)上是包含多種底層技術(shù)的分布式賬本,這種分布式賬本無中心節(jié)點,所有節(jié)點都處于平等的地位。分布式系統(tǒng)中的節(jié)點需要維持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,在區(qū)塊鏈技術(shù)中,共識機(jī)制決定了系統(tǒng)中的節(jié)點之間如何達(dá)成共識,也是區(qū)塊鏈中非常重要的核心技術(shù),它能夠使系統(tǒng)中的所有節(jié)點共同維護(hù)同一份數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)分布式系統(tǒng)不同,區(qū)塊鏈系統(tǒng)需要考慮拜占庭容錯(Byzantine Fault Tolerance,BFT)問題,因此主要使用拜占庭容錯類共識機(jī)制。尤其當(dāng)比特幣等公有鏈系統(tǒng)出現(xiàn)后,拜占庭容錯類共識機(jī)制逐漸得到廣泛應(yīng)用。近年來,隨著對區(qū)塊鏈技術(shù)的研究不斷增多,這項技術(shù)也被應(yīng)用到醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等各種不同的領(lǐng)域,不同的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)沧R機(jī)制的性能需求不盡相同�，F(xiàn)有的共識機(jī)制由于在安全性和擴(kuò)展性等方面存在一些不足之處,因此需要對其進(jìn)行改進(jìn)以適應(yīng)不同應(yīng)用場景的需求。本文研究了區(qū)塊鏈系統(tǒng)中幾種主流的拜占庭容錯類共識機(jī)制,重點分析了該類共識機(jī)制中的授權(quán)股份證明(Delegated Proof of Stake,DPoS)機(jī)制,發(fā)現(xiàn)了該共識機(jī)制中存在的不足并對其進(jìn)行了改進(jìn)。具體工作如下:針對DPoS機(jī)制中存在的節(jié)點投票不積極和無法及時識別惡意節(jié)點的情況提出了基于獎勵機(jī)制的DPoS算法RM-DPoS(Reward Mechanism Delegated Proof of Stake)。該算法通過設(shè)置新的獎勵分配方案激發(fā)節(jié)點的投票積極性,在獎勵分配方案中,通過在基于沙普利值的收益分配算法中加入時間因素并限制節(jié)點的投票次數(shù),不僅可以使節(jié)點得到的收益更加合理,而且可以改善系統(tǒng)中節(jié)點之間貧富不均的情況。為了讓選民將票投給更加可靠的節(jié)點,本文建立了針對區(qū)塊鏈系統(tǒng)中節(jié)點的信任度評價模型,通過該模型能有效識別系統(tǒng)中的惡意節(jié)點,降低惡意節(jié)點成為見證人節(jié)點的概率。實驗結(jié)果表明,該算法能夠更快速地識別出系統(tǒng)中的惡意節(jié)點,提高了系統(tǒng)的安全性。針對DPoS機(jī)制中代幣數(shù)量多的節(jié)點影響見證人節(jié)點選舉結(jié)果和不能及時處理出現(xiàn)的節(jié)點故障問題提出了基于動態(tài)分組的DPoS算法DG-DPoS(Dynamic Group Delegated Proof of Stake)。該算法首先根據(jù)節(jié)點的位置對節(jié)點進(jìn)行動態(tài)分組,之后在每個分組內(nèi)進(jìn)行見證人節(jié)點的選舉過程,一定程度上降低了持幣量多的節(jié)點對選舉結(jié)果的影響程度。針對出現(xiàn)的節(jié)點故障問題,在共識階段中增加了見證人節(jié)點更換協(xié)議,提高了系統(tǒng)的健壯性,并通過分組廣播區(qū)塊信息的方式完成區(qū)塊的同步過程,提升了系統(tǒng)的性能。同時,該算法在整個流程中采用了RM-DPoS算法中提出的獎勵分配方案和節(jié)點信任度評價模型保證了見證人節(jié)點的可靠性。實驗結(jié)果表明,DG-DPoS機(jī)制相比原DPoS機(jī)制在安全性、時延性及吞吐量等方面具有一定的優(yōu)勢。
【學(xué)位單位】：山東建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：TP311.13
【部分圖文】：

山東建筑大學(xué)碩士學(xué)位論文22開始投票節(jié)點根據(jù)候選節(jié)點的信任度進(jìn)行投票得票數(shù)排名前N位的節(jié)點成為見證人節(jié)點見證人節(jié)點進(jìn)行區(qū)塊生產(chǎn)過程節(jié)點獲得區(qū)塊獎勵節(jié)點是否成功出塊節(jié)點是否合理分配獎勵結(jié)束扣除節(jié)點保證金指定下一出塊節(jié)點是否是否主節(jié)點向其它見證人節(jié)點發(fā)起計算信任度的請求主節(jié)點更新其它見證人節(jié)點的信任度并將其在全網(wǎng)進(jìn)行廣播其它節(jié)點將計算完成的信任度作為消息發(fā)送給主節(jié)點圖3.1算法流程圖3.3算法分析與討論（1）模型合理性分析本文提出的節(jié)點信任度評價模型對作惡的節(jié)點進(jìn)行了懲罰，假設(shè)節(jié)點i在共識過程中存在作惡行為，則()()()()111nnxxsxfxnfxtrustieα==×+∑∑=(3.5)

山東建筑大學(xué)碩士學(xué)位論文25圖3.2信任度增長曲線圖從圖3.2可以看出，β值不同對應(yīng)的節(jié)點信任度的增長率是不同的，β值越大，節(jié)點的信任度增長越快，說明節(jié)點信任度的增長主要依賴當(dāng)前信任度。同時隨著共識輪數(shù)的增加，信任度的增長率逐漸變小，因此不會產(chǎn)生節(jié)點因參與共識過程較多造成的信任度中心化的現(xiàn)象。3.4.2投票節(jié)點所得收益的分配方式比較由于每個投票者手中的代幣數(shù)量是不一樣的，因此它們?yōu)橥粋�見證人節(jié)點投票后的票權(quán)占比也是不同的。按照每個投票者的票權(quán)占比分配收益的方式看似是一種合理的分配策略，但實際上會讓系統(tǒng)中代幣越多的節(jié)點越有錢，加劇貧富差距。我們的實驗主要分析在時間間隔T固定的情況下（本文令T=1），系統(tǒng)中存在兩個大節(jié)點（每個大節(jié)點擁有1/3的票權(quán)且只能投票一次）時，隨著小節(jié)點的數(shù)目逐漸增多，按沙普利值再分配和按票權(quán)占比再分配兩種方式中小節(jié)點所得收益的情況。實驗結(jié)果如圖3.3所示：圖3.3小節(jié)點最終收益情況

山東建筑大學(xué)碩士學(xué)位論文25圖3.2信任度增長曲線圖從圖3.2可以看出，β值不同對應(yīng)的節(jié)點信任度的增長率是不同的，β值越大，節(jié)點的信任度增長越快，說明節(jié)點信任度的增長主要依賴當(dāng)前信任度。同時隨著共識輪數(shù)的增加，信任度的增長率逐漸變小，因此不會產(chǎn)生節(jié)點因參與共識過程較多造成的信任度中心化的現(xiàn)象。3.4.2投票節(jié)點所得收益的分配方式比較由于每個投票者手中的代幣數(shù)量是不一樣的，因此它們?yōu)橥粋�見證人節(jié)點投票后的票權(quán)占比也是不同的。按照每個投票者的票權(quán)占比分配收益的方式看似是一種合理的分配策略，但實際上會讓系統(tǒng)中代幣越多的節(jié)點越有錢，加劇貧富差距。我們的實驗主要分析在時間間隔T固定的情況下（本文令T=1），系統(tǒng)中存在兩個大節(jié)點（每個大節(jié)點擁有1/3的票權(quán)且只能投票一次）時，隨著小節(jié)點的數(shù)目逐漸增多，按沙普利值再分配和按票權(quán)占比再分配兩種方式中小節(jié)點所得收益的情況。實驗結(jié)果如圖3.3所示：圖3.3小節(jié)點最終收益情況
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本文編號：2892018