基于贡献度和数据有效性检验的共识机制

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.02.002

摘要/Abstract

摘要：

将区块链技术引入到分布式数据维护系统，旨在解决基于传统中心化数据库的分布式系统存在的数据维护不透明、数据易被篡改、历史记录不可追溯等问题，提出一种基于贡献度和数据有效性检验的共识机制.该算法提出一种贡献度优先的随机可验证领导者选举机制，保证记账权分配的随机性及可验证性.进一步引入密度峰值算法对交易数据有效性进行校验，对打包区块的正确性达成共识.最后将所提出的共识机制应用于梅花鹿分布式养殖场场景，结果验证了密度峰值算法在交易数据有效性检测任务中的准确性和高效性.出块时延分析和安全性分析表明，所提出的共识机制能够满足数据有效性验证的实时性需求，能耗较小，具有很强的灾备能力.

关键词: 区块链, 共识机制, 离群点检测, 分布式数据维护, 溯源

Abstract:

The blockchain technology into the distributed data maintenance system is introduced and a contribution degree and data validity verification based consensus algorithm is proposed. In the algorithm， a random and verifiable leader election mechanism is designed according to contribution priority， ensuring the randomness and verifiability of the assignment of accounting rights. Furthermore， it introduces the density peak algorithm to reach the consensus on the correctness of packaged blocks. Finally， the proposed consensus algorithm is applied to the distributed deer farms for experimental comparison. The results validate the accuracy and efficiency of the density peak algorithm in the task of data validity testing. The analysis of block delay analysis and safety shows that the consensus algorithm satisfies the real-time requirements， consumes less energy and has strong disaster preparedness ability.

Key words: blockchain, consensus algorithm, outlier detection, distributed data maintenance, trace back

中图分类号:

TP 391

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图/表 14

图1 算法架构图

Fig. 1 Algorithm architecture diagram

图2 区块结构设计

Fig. 2 Block structure design

图3 非对称加密

Fig. 3 Asymmetric encryption

表1 部分实验数据

Table 1 Part of experimental data

编号	体重/kg	体高/cm	体长/cm	体温/℃	标识
A01	4.098	0.906	1.051	36.9	0
A02	2.682	0.301	0.319	36.8	0
A03	3.682	0.821	0.811	36.5	0
B04	3.392	0.598	0.616	36.1	0
B05	3.639	0.746	0.796	36.8	0
B06	4.727	1.282	1.132	36.9	0
C07	2.786	0.347	0.362	36.5	0
C08	2.374	0.294	0.315	36.4	0
?	?	?	?	?	?
D01	5.388	0.430	0.883	36.7	1
D02	3.715	0.836	2.342	36.3	1

图4 离群点检测算法性能

Fig. 4 Outlier detection algorithm performance

图5 离群检测时间开销与交易数据量的关系

Fig. 5 Relationship between the time cost of outlier detection and the amount of transaction data

图6 节点贡献度值与被选中领导者概率的关系

Fig. 6 Relationship between the node contribution value and the probability of the selected leader

图7 领导者选举时间开销与节点数量关系

Fig. 7 Relationship between the time cost of leader election and the number of nodes

图8 出块时间开销

Fig. 8 Block time overhead

图9 健壮性分析

Fig. 9 Robustness analysis

图10 区块截留重新出块时间开销

Fig. 10 Block interception reblock time overhead

图11 出块时间对比

Fig. 11 Block time comparison

图12 交易吞吐量对比

Fig. 12 Transaction throughput comparison

表2 与主流共识算法对比

Table 2 Comparison with mainstream consensus algorithms

共识

机制

交易确认时间/min

资源

消耗

时间

复杂度

是否

会分叉

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