推荐信誉模型与聚类分析协同优化的拜占庭算法

TP309; 针对传统PBFT(practical Byzantine fault tolerance)共识算法主节点随机选择、通信复杂度和共识时延高等问题,提出了一种基于推荐信誉模型和聚类分析的改进拜占庭容错算法.根据推荐信誉模型,利用节点之间的交易行为计算出节点的全局信任值.在此基础上,利用全局信任值将节点划分为共识节点,非共识节点以及主组节点,并使全局信任值最高的节点成为主节点,可以大大降低恶意节点成为主节点的概率,从而提高了系统的效率.在每一轮共识结束后,对共识节点根据其特征进行聚类划分,进一步更新节点的全局信任值.通过仿真实验分析得出,改进后的TK-PBFT算法的共识时延降低了25%...

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Bibliographic Details
Published in计算机工程与应用 Vol. 60; no. 24; pp. 282 - 290
Main Authors 李合计, 王传华, 徐欣
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 杭州电子科技大学 计算机学院,杭州 310018%杭州电子科技大学 计算机学院,杭州 310018 15.12.2024
杭州电子科技大学 通信工程学院,杭州 310018
Subjects
共识算法
区块链
实用拜占庭
blockchain
信誉模型
practical Byzantium
consensus algorithm
reputation model
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ISSN1002-8331
DOI10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0150

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Summary:TP309; 针对传统PBFT(practical Byzantine fault tolerance)共识算法主节点随机选择、通信复杂度和共识时延高等问题,提出了一种基于推荐信誉模型和聚类分析的改进拜占庭容错算法.根据推荐信誉模型,利用节点之间的交易行为计算出节点的全局信任值.在此基础上,利用全局信任值将节点划分为共识节点,非共识节点以及主组节点,并使全局信任值最高的节点成为主节点,可以大大降低恶意节点成为主节点的概率,从而提高了系统的效率.在每一轮共识结束后,对共识节点根据其特征进行聚类划分,进一步更新节点的全局信任值.通过仿真实验分析得出,改进后的TK-PBFT算法的共识时延降低了25%,通信开销成本减少超过50%,且具有更高的吞吐量.
ISSN:1002-8331
DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0150