计算机工程与应用 ›› 2023, Vol. 59 ›› Issue (21): 267-277.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2206-0266
邓小鸿,王智强,黎康婷,罗志琼
DENG Xiaohong, WANG Zhiqiang, LI Kangting, LUO Zhiqiong
摘要: 共识机制研究如何在分布式的节点中达成数据的一致性,作为区块链中的核心技术,直接影响着区块链系统的性能。拜占庭容错类共识机制是当前主流的联盟链共识算法,但存在着记账节点选取安全性差和通信的时间复杂度过高的问题。针对上述问题,提出一种基于BP神经网络的节点信誉值评估机制,通过训练优化节点信誉值评价指标的权重,更为精确地得到节点信誉值。根据信誉值来挑选记账节点,提高共识效率和减小恶意节点成为记账节点的风险,提高共识的安全性。设计了一种自适应的树型通信拓扑结构,根据节点信誉值的信息熵自适应调整树型结构的叉度,减小传统P2P拓扑结构中的通信的时间复杂度,自由叉度结构增加了通信结构的可扩展性并减小了节点作恶带来的负面影响。通过大量的实验分析验证了提出算法的有效性,在区块链网络中节点数增加到500时,该算法的吞吐量为相似方法的3倍,时延仅为1/7。同时在记账节点连续切换和节点作恶情况下,该算法的吞吐量稳定,并能有效降低节点作恶带来的影响。算法具有较高的吞吐量、低时延和高安全性,适用于在分布式系统中进行共识。