基于Hashgraph区块链模型的关键技术研究与实现

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近年来区块链技术因其去中心化、不可篡改和安全性强等优点受到了政府、金融机构、科技产业的广泛关注。但因其交易处理速度不高而限制了在诸多应用上的深入发展,因此提出了基于DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)结构的区块链模型,将原本的链式结构转变为可异步并发写入交易的DAG结构,大大提升了系统的可扩展性。Hashgraph是DAG结构区块链的典型创新,将交易处理速度提升至每秒百万比交易,但在实际应用中还存在诸多问题,比如共识过程复杂、稳定性差、系统受节点活跃度、处理能力、带宽等因素影响大等问题。本文致力于解决上述问题,完成的主要工作及创新包括:(1)针对分布式系统中节点缺乏监管的问题,提出了一种节点信誉度模型。该模型综合考量了节点在系统中的表现作为节点的全局信誉值,并将其和奖励机制结合,信誉值高的节点提供同等数量的服务时获得的服务费高,正向激励了节点积极地为系统提供服务。同时引入了惩罚因子,对节点威胁系统安全性的行为作出反应,降低其信誉值,增大了信誉度模型对节点的威慑作用。(2)针对不良节点影响系统效率等问题,提出了一种基于信誉度的节点动态参与机制。通过引入法官角色,每个节点基于布隆过滤器随机选择对应的法官节点,法官节点负责实时监控节点的信誉值变化,当节点的信誉值低于某个阈值时,法官发起将节点驱逐出系统的投票交易,超过半数以上的法官节点发出了投票交易时,将该节点从系统中剔除,并可以引入新的节点来替换。减少了因性能差、表现不佳的节点对系统效率造成的影响。(3)在信誉度模型的基础上创造性的提出了一种基于Hashgraph的共识算法,算法引入领导人角色简化了共识过程,并基于可验证随机函数实现了领导人选择算法,该算法使领导人节点具有随机且不可预测性,恶意节点无法对领导人节点提前发起攻击,保障了其安全性。分析与实验证明该共识算法可抵抗分叉攻击,且在共识效率、吞吐量方面相比虚拟投票技术均有明显提升。
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