可信激励算法对区块链移动节点共识优化研究

节点可移动的物联网应用区块链时将节点称为区块链移动节点,区块链移动节点存在通信连通时间较短、算力和存储能力不足等问题导致网络达成共识时安全性和吞吐量较低.提出一种可信激励算法对共识过程进行优化,首先区块链移动节点接收共识所需信息完成初始化;其次每个区块链移动节点生成判决块,判决块包含对验证消息的投票结果、自身的可信因子和判决块的生成时间,根据判决块中在相邻区块链移动节点组成的集群中选出中继节点,中继节点传播验证消息到下一个集群,并产生区块存储在边缘服务器,一个中继为一跳,当跳数大于网络阈值跳数时完成共识;最后根据激励机制对节点奖励或惩罚,并按激励情况更新节点的行为标识反馈到共识.仿真结果表明,与应用在同样网络情况的PoET和PoS算法相比,可信激励算法在保证了一定的吞吐量情况下,有效降低验证消息验证失败率提高了共识安全性,更适合节点可移动的物联网网络.     

基于区块链的无线体域网数据云存储完整性研究

针对无线体域网数据云存储的安全问题,设计了基于区块链的访问控制框架,框架通过区块链技术与数字签名相结合控制用户的访问请求;通过区块存储访问请求及其数字签名,利用改进的Raft算法保证节点间的区块链一致.其次,设计了有序数组和Merkle树相结合的方式存储数据,哈希表和Merkle树相结合的方式存储数据的访问请求;再次,提出针对无线体域网数据的完整性验证方案.最后,对区块链的一致性、数据完整性验证方案进行实验.结果表明,提出的框架能使各用户节点协同对访问请求进行控制,并且均能验证数据的完整性.     

融合可验证随机函数的改进Raft共识算法

传统的Raft算法容易因受到恶意攻击而导致效率低下。针对Raft算法在执行过程中可能被攻击者探测到Leader身份进而发动攻击的问题,利用可验证随机函数的随机性和非交互式特性,改进了原有Raft算法,隐藏了选主过程中Leader的身份的同时避免了原算法的多轮选举问题。提出的改进Raft算法的详细设计了可验证随机函数的实现并将其融入到选主过程中,并且分析了改进方案的系统安全性和稳定性,对比了不同共识算法在各需求场景下的表现。仿真试验表明：改进后的算法在选主过程中隐藏了被选中节点的身份,在保证系统稳定性的前提下提高了系统安全性,并且在系统节点越来越多时提高选主的时间效率的表现更好。     

稳定度激励算法对移动区块链节点的共识优化研究

在基于移动节点的区块链系统中，节点速度与位置的变化以及节点本身的可信度会影响共识节点选取和区块验证时的稳定性，存在产生恶意节点选取和区块验证共谋．本文提出一种稳定度激励算法，在节点选取方面，根据节点可信度和质量因子计算各个节点的稳定度，并选取稳定度超过阈值的节点成为候选节点，再从中选取稳定度较高的节点生成区块；在区块验证方面，利用节点的稳定度关联节点收益，通过计算节点的验证延迟与收益，并迭代节点收益约束计算延时需求和激励奖励的最优解，激励其余高稳定度的候选节点加入区块验证．仿真结果表明，在基于移动节点的区块链系统中，与MWSL和TSL两种算法进行比较，稳定度激励算法能够提高恶意节点的检测成功率和验证区块的正确概率，提高了区块链共识的稳定性．     

CSMA/CA网络协议的无线区块链安全性研究

传统区块链的设计主要面向稳定且传输速率较高的有线通信环境,现有绝大部分的区块链研究都认为通信信道是完美的.随着无线接入网架构的不断演进,以数据验证为基础的区块链势必要考虑无线通信技术的影响.以基于CSMA/CA网络协议的无线局域网为例,节点在无线区块链中广播交易必须遵循MAC规则来竞争无线信道.尤为注意的是,无线信道的...     

基于有向无环图的高效区块链共识算法

针对传统区块链共识算法存在效率低和大量资源浪费的问题, 提出一种使用基于ID分类的有向无环图数据结构取代传统区块链链式数据结构的算法, 解决了 传统区块链项目无法在短时间内确认大量交易的问题. 该算法使用基于ID分类的有向无环图数据结构能更简单地达成共识, 适用于多用户在同一时间进行交易确认. 该共识算法与传统区块链项目相比能在更短的时间内确认交易, 从而可节省大量的硬件资源, 且提升区块链对交易的处理效率.     

基于有向无环图的高效区块链共识算法

针对传统区块链共识算法存在效率低和大量资源浪费的问题, 提出一种使用基于ID分类的有向无环图数据结构取代传统区块链链式数据结构的算法, 解决了 传统区块链项目无法在短时间内确认大量交易的问题. 该算法使用基于ID分类的有向无环图数据结构能更简单地达成共识, 适用于多用户在同一时间进行交易确认. 该共识算法与传统区块链项目相比能在更短的时间内确认交易, 从而可节省大量的硬件资源, 且提升区块链对交易的处理效率.     

多维适配算法对区块链节点可信授权的优化研究

区块链技术可解决物联网传统访问控制方案中管理集中、数据易丢失等问题,实现分布式、安全性高的访问控制,但容易忽视建立动态灵活的访问控制机制的重要性,当节点被破坏时无法自动捕捉网络的动态信息,并相应地调整其授权策略.本文设计了一种基于属性的物联网访问控制机制,具有辅助授权的信任和声誉系统,提出多维适配算法(MDAA),首先利用一个公有区块链和私有侧链,将敏感信息和公共数据分开存储,服务消费节点注册属性,服务提供节点定义访问门限策略;接着信任和声誉系统逐步量化网络中每个节点的信任和声誉评分,当服务消费节点发起访问请求后,智能合约验证服务消费节点是否满足访问门限策略要求的属性和信任声誉阈值,都满足则获得访问权限;最后依据节点间交互作用定期更新节点的信任和声誉评分,实现动态验证和授权.仿真结果表明,与TARAS算法、DADAC算法相比,MDAA支持双向信任评估,具有较好的算法收敛性,在确保授权安全的同时减少了处理访问控制的延迟,具有适用性.     

均衡评估算法对基于区块链的无线传感网节点信任管理优化

提出了一种均衡评估算法,通过在区块链中消除无线传感器网络中的恶意节点来增强信标节点之间的信任关系。首先将传感器节点信息打包生成区块,按照节点编号顺序生成区块链;接着在区块链中对每个信标节点进行基于行为、基于反馈和基于数据的信任值计算,将3个信任值加权得到每个信标节点的均衡信任值,并将均衡信任值广播给基站;最后对均衡信任值排序,把信任值较小的信标节点视为恶意节点,并将其从区块链中剔除。仿真结果显示,均衡评估算法在平均定位误差、检测精度和平均能耗等方面都有了很好的提升,同时保证了信任评估管理过程的安全性和可追溯性。     

选择性压缩算法对区块链轻量级节点的优化研究

区块链中的轻量级节点存在因不能存储完整区块链副本而无法参与区块链验证过程的局限,削弱了区块链分布式特性,可以通过压缩轻量级节点中存储的区块链副本以降低存储开销进而增强其区块链验证能力。提出区块链选择性压缩(BSC) 算法,基于Hyperledger Fabric区块链架构,首先针对区块链主链生成检查链,通过哈希指针链接检查链和主链并在检查链中存储用于验证主链区块完整性的哈希根路径;其次对检查链中的检查点进行合并更新,降低检查链的存储开销;最后选择性保留主链中的区块并计算验证主链完整性所需的哈希路径,降低主链的存储开销。仿真结果表明,对比EPBC算法和Snapshot算法,BSC算法在存储开销和验证能力方面有较好的表现。     

一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型

针对BRSN模型在计算过程中没有考虑节点能量的不足,设计一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型.该模型在评价节点信誉时,先计算节点行为的直接信誉参数,再参考邻居节点所提供的间接信誉参数,最终和节点的能量信誉参数进行整合,得到节点的综合信誉评估值,根据其值是否大于等于规定的阀值来确定节点是否可信.仿真结果证明该模型能够更准确反映节点的可信程度,有效防止恶意诽谤,提高系统安全性、可靠性,体现网络的公平性.     

一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型

针对BRSN模型在计算过程中没有考虑节点能量的不足,设计一种基于节点行为的无线传感器网络信誉计算模型.该模型在评价节点信誉时,先计算节点行为的直接信誉参数,再参考邻居节点所提供的间接信誉参数,最终和节点的能量信誉参数进行整合,得到节点的综合信誉评估值,根据其值是否大于等于规定的阀值来确定节点是否可信.仿真结果证明该模型能够更准确反映节点的可信程度,有效防止恶意诽谤,提高系统安全性、可靠性,体现网络的公平性.     

基于卷积神经网络的直肠癌淋巴结转移的智能判断模型研究

近年来,直肠癌的患病率普遍提高,准确判断直肠癌周围淋巴结的转移情况,能显著提高患者的治愈概率。通过建立数学模型,运用卷积神经网络模型进行智能判断直肠癌淋巴结转移情况。以直肠肿瘤患者动脉期的电子计算机断层扫描(computed tomography, CT)图像和肿瘤掩模图为样本,建立基于U-Net的CT图像识别分割模型,通过下、上采样分割出直肠肿瘤所在的区域,对肿瘤区域已转移淋巴结的普遍特征进行深度挖掘,利用尺度不变特征变换匹配(scale invarian feature transform, SIFT)算法自动找出肿瘤区域特征点,以及传统的特征纹理、面积、周长和体素强度,分别送入传统卷积神经网络模型和改进后的卷积神经网络模型VGG16网络模型,进行训练、预测、对比。结果表明：传统卷积神经网络模型的准确率在75.32%,而改进后的VGG16网络模型准确率在90.04%,可见,VGG16网络模型对直肠癌淋巴结转移情况的预测效果更好。     

基于改进拜占庭容错算法的区块链气象数据共享系统

针对气象数据共享程度低、数据获取途径少、中心化程度高等问题,提出一种基于改进拜占庭容错算法的区块链气象数据共享系统(BDMSS)。首先建立了BMDSS的系统框架,并基于该框架设计了系统的智能合约架构和基于共享度的区块链共识机制;其次,为规范BDMSS中的节点行为规范,提出了改进拜占庭容错算法(SD-PBFT)。仿真结果表明,SD-PBFT相对于拜占庭容错算法在带宽开销、吞吐量和时延的系统性能指标上具有更好的表现;最后,作为系统演示,考虑气象数据中的地面观探测资料共享场景,基于以太坊平台,并结合星际文件系统(IPFS)开发BMDSS,并进行初步实现与测试。     

基于区块链的数据版权保护与组合竞拍

基于区块链、数字水印以及密封递价拍卖的组合竞拍算法, 设计并实现了一套数据版权保护与组合竞拍系统. 首先, 采用去中心化的区块链技术, 结合智能合约来存储数据版权的上链记录、版权交易记录等, 通过共识机制使得网络中的各个节点在互不信任的情况下达成共识, 提升了版权管理系统的公信力. 其次, 数字水印作为一种特殊的编码, 能够将水印信息隐藏在数据中, 通过验证水印信息就可甄别版权归属. 结果表明, 所设计的数字水印模块对原始数据大小增加很少, 且可高效地实现数字水印的嵌入和提取. 最后, 设计了一种组合竞拍算法来自动化地为版权拥有者挑选出最优的出价组合, 实现数据版权的价值交换.     

基于K-means++的无线传感网能量高效分簇协议

针对传统无线传感网的分层路由算法中存在着分簇不均匀、簇首数量不固定、簇首位置不合理、节点的可扩展性不足以及数据传输方式比较单一的问题,提出一种无线传感网能量高效分簇协议.该协议在簇的建立阶段基于K-means++聚类算法进行分簇并采用S_Dbw聚类评价指标挑选其最优分簇,在簇的建立阶段,从每个簇中选取簇内剩余能量最高的节点作为簇首;在数据传输阶段,基于节点间的通信代价使用Dijkstra算法来寻找每个簇首到汇聚节点的最优路径.仿真结果表明:该协议可降低节点与汇聚节点之间数据传输的能耗,延长传感网的生命周期,并且在整个网络能量处于较低水平时也可以较好的覆盖整个监测区域.     

一种基于聚类算法的机会网络路由算法

在传统的历史路径算法的基础上,提出一种基于聚类算法的历史路径机会网络路由算法(RACA算法).该算法使用无监督学习中的k-means++算法对节点进行编码,并使用编码的方式更新历史路径算法,具有缓存空间占用低、节点搜索速度快和在拓扑结构多变的环境的适应性强等特点.实验结果表明:RACA算法在多个方面有着较好的表现,特别是在传输成功率和开销比率方面有较好的表现; 出色的网络性能表现使得RACA算法能够在资源有限的场景和网络环境变化较大的场景使用,例如车载网络环境.     

基于FA-KM-GAHP模型的授信供应商风险的群体共识评价

结合因子分析(factor analysis,FA)、K-均值(K-means,KM)及群体多层次分析(group analytic hierarchy process,GAHP)构建FA-KM-GAHP模型,并对授信供应商风险进行群体共识一致性评价.实证研究显示:速动比率、产品价格的稳定性、产品质量问题与投诉的指标权重值分别是28.12%、15.85%及45.79%;授信供应商D₂优于其他授信供应商13.82%～57.36%.基于此,提出了评估和选择授信供应商的建议,例如搭建联盟型区块链风险评价的共享平台等应对措施.     

基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

针对信用评价数据存在离群点和噪声问题, 提出一种基于离群点剔除的支持向量机（SVM）信用风险评价模型. 该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点, 采用粒子群算法优化支持向量机分类参数, 进而提高支持向量机的分类性能. 将该方法应用于信用风险评价中的结果表明, 相比于其他模型, 该方法分类精度更高.     

基于Fiedler矢量的分布式自适应分簇算法

针对无线传感器网络分簇(clustering)问题,提出一种基于Fiedler矢量的分布式分簇改进算法.该算法利用Fiedler矢量的元素符号特性对网络进行递归分簇处理,引入网络拓扑信息,根据网络自身的内部连接自适应决定分簇数目,通过Fiedler矢量的元素数值选出簇头,并且算法给簇头子集筛选合适的网关节点以确保簇头子集的连通性.仿真实验表明,在共识频谱感知的基础上,该算法生成的簇头子集与全网络共识所收敛的结果相同,簇头子集共识收敛速度相对更快,耗时短,能够以更好的时效性、更高的能效达到与全网络共识收敛相同的效果.