CN110138597A - 基于信用积分和节点聚类的区块链dpos共识机制改进方法 - Google Patents

基于信用积分和节点聚类的区块链dpos共识机制改进方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于信用积分和节点聚类的区块链DPOS共识机制改进方法。本发明针对DPOS共识机制投票不积极和恶意代理节点不能及时剔除等问题，定义了信用积分等基本概念。对于每一个初次加入到区块链网络中的节点，信用积分将被初始化为100，在信用奖惩下，全网节点通过投票并重新统计信用积分的方式可以降低异常节点成为代理节点的概率，并且利用数据挖掘中的K‑Means聚类算法，参照节点的多个特征值对全网节点进行聚类，信任度相对较高的类组在下一轮竞争中将有更大的概率赢得竞争权，这将进一步降低区块链网络中无效区块或恶意区块的产生。

Description

基于信用积分和节点聚类的区块链DPOS共识机制改进方法
技术领域
本发明涉及一种基于信用积分和节点聚类的区块链DPOS共识机制改进方法。
背景技术
区块链本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性和生成下一个区块。共识机制是区块链的核心，它通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认，解决了如何在一个缺乏信任、自由开放的网络中达成共识的问题。
共识是指相互没有关联的多个参与方对某一问题达成一致的结果。区块链中的共识主要研究的是记账权分配问题和区块产生后的校验问题。目前，围绕共识机制的研究内容，区块链***存在的共识算法主要有POW、POS、POL、DPOS等。POW(Proof-Of-Work)即工作量证明共识机制，已成功应用在比特币中，它可以解决在完全开放、自由的网络中的数据一致性问题，但是该机制会消耗大量的算力和其他资源，并且数据达成一致性时间较长，难以满足普遍的业务需求；POS(Proof-Of-Stake)的主要思想是节点获得区块记账权的概率与节点所持有的代币成正比，POS在一定程度上减少了数学运算带来的消耗，但它在一些共识时间要求比较高的业务环境中依然不太适用；POL(Proof-Of-Luck)是一种在可信任执行环境之上建立的共识机制，它可以大大提高区块产生的效率，但是这对处理器也提出了更高的要求，需要有相应的硬件支持才可以；DPOS(Delegated-Proof-Of-Stake)是一种可以实现区块链秒级验证的共识机制，DPOS通过投票的方式选出代理节点，最终由代理节点完成区块的产生和验证，但是在DPOS中对恶意节点没有及时的响应措施，并且存在节点投票不积极的现象，这些都有可能导致***的安全性降低。
发明内容
本发明的目的是针对目前区块链共识机制在实际应用中的不足，提出一种基于信用积分和节点聚类的区块链DPOS共识机制改进方法。
由于DPOS共识机制存在投票不积极和恶意代理节点不能及时剔除等问题，所以本发明定义了信用积分等基本概念。在信用奖惩下，全网节点通过投票并统计信用积分的方式可以降低异常节点成为代理节点的概率，并且利用数据挖掘中的K-Means聚类算法，参照节点的多个属性对全网节点进行聚类，信任度相对较高的类组在下一轮竞争中将有更大的概率赢得竞争权，这将进一步降低无效或恶意区块的产生。
本发明之所以选用K-Means聚类算法是因为它是无监督的聚类算法，实现起来简洁明了，而且聚类效果也不错。K-Means聚类算法的核心思想是：首先随机选取K个种子点，然后求所有点到种子点的距离，并且将点纳入距离最近的种子点群，等到所有点均被纳入群内后，再将种子点移动到种子群中心，最后重复上述过程，直至种子点没有移动为止。
为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：
一种基于信用积分和节点聚类的区块链DPOS共识机制改进方法，具体操作步骤如下：
1)初始化信用积分：信用积分是节点加入区块链网络时被***赋予的一种信用参数，是节点信任程度的重要表现形式，对于每一个初次加入到区块链网络中的节点，信用积分将被初始化为100；
2)区块链网络中发生新的交易，交易结束后全网节点竞争记账，竞争成功的节点将此次交易的全部信息记录在区块链网络新产生的区块中；
3)***对网络中新产生的区块进行判断，判断其是否为有效区块，若不是有效区块，则再判断其是否为恶意区块；
4)全网节点对网络中新产生的区块进行投票，分为赞成票和反对票，若投赞成票则表示该节点认为新产生的区块为有效区块，若投反对票则表示该节点认为新产生的区块为无效区块甚至是恶意区块；
5)***对投票结果进行统计，并且根据投票结果对全网节点进行信用奖惩，并重新计算节点信用积分；
6)设定信用积分门限，当节点的信用积分低于95时，***将会抑制其成为代理节点；
7)以信用积分、投票是否积极、节点加入网络的时间和节点持有代币的数量作为聚类特征值，并对这些特征值进行归一化处理，然后利用K-Means聚类算法将全网所有节点聚为四类；
8)聚类结束后，信用积分最高、投票最积极、加入网络的时间最长并且拥有代币数量最高的那一类拥有最高的信任度，在下一轮的竞争中该类组的节点将有更大的概率获得记账权；同理，信用积分最低、投票最消极、加入网络的时间最短并且拥有代币数量最低的那一类拥有最低的信任度，该类中的节点在下一轮的竞争中获得记账权的概率将大幅度降低。
与现有技术相比，本发明的优点是：
首先，本发明定义了信用积分，在信用奖惩下，全网节点通过投票的方式可以降低异常节点成为代理节点的概率；其次，利用数据挖掘中的K-Means聚类算法，参照节点的多个属性对全网节点进行聚类，信任度相对较高的类组在下一轮竞争中将有更大的概率赢得记账权，这将有效降低无效区块或恶意区块的产生；最后，聚类后的同一类节点在下一轮的竞争记账中竞争成功的概率是相同的，这就有效避免了信任度较高的个别节点垄断记账权的可能性。
附图说明
图1为本发明基于信用积分和节点聚类的区块链DPOS共识机制改进方法的流程图。
图2为本发明使用K-Means对区块链节点聚类后的效果图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员理解，下面将结合附图以及实施例对本发明进行进一步描述。
如图1所示，一种基于信用积分和节点聚类的区块链DPOS共识机制改进方法，具体操作步骤如下：
1)初始化信用积分。对于每一个初次加入到区块链网络中的节点，信用积分将被初始化为100；
2)区块链网络中发生新的交易，交易结束后全网节点竞争记账，竞争成功的节点将此次交易的全部信息记录在区块链网络新产生的区块中；
3)***对网络中新产生的区块进行判断，判断其是否为有效区块，若不是有效区块，则再判断其是否为恶意区块；
4)全网节点开始对网络中新产生的区块进行投票，节点可以对该区块投赞成票或者投反对票，若投赞成票则表示该节点认为新产生的区块为有效区块，若投反对票则表示该节点认为新产生的区块为无效区块甚至是恶意区块；
5)***对投票结果进行统计，并且根据投票结果对全网节点进行信用奖惩，并重新计算节点信用积分；假设节点当前的信用积分为Score，则奖惩方式如下表1所示：
表1信用奖惩方式
6)设定信用积分门限，当节点的信用积分低于95时，***将会抑制其成为代理节点；
7)以信用积分、投票是否积极、节点加入网络的时间和节点持有代币的数量作为聚类特征值，并对这些特征值进行归一化处理，然后利用K-Means聚类算法将全网所有节点聚为四类，聚类后效果如图2所示，其中Cluster 1的信任度最高，其中心节点去归一化后拥有的信用积分高达130，而Cluster 2的信任度最低，其中心节点去归一化后拥有的信任积分只有74，在十轮竞争中，每一类节点的平均信用积分如下表2所示；
表2每类节点平均信用积分
一轮 二轮 三轮 四轮 五轮 六轮 七轮 八轮 九轮 十轮
Cluster1 101.06 102.06 103.12 104.18 105.24 106.3 107.3 108.36 109.42 110.48
Cluster2 100 99 99 98 97 97 97 96 96 95
Cluster3 100.98 101.04 102.02 102.02 102.02 103.02 103.08 104.08 105.06 106.04
Cluster4 100.98 101.98 102.96 103.96 103.96 104.96 104.96 105.96 106.94 107.94
8)聚类结束后，Cluster 1中的节点在下一轮的竞争中将有更大的概率获得记账权。同理，Cluster 2中的节点拥有最低的信任度，该类中的节点在下一轮的竞争中获得记账权的概率将大幅度降低。

Claims (1)

1.一种基于信用积分和节点聚类的区块链DPOS共识机制改进方法，其特征在于，具体操作步骤如下：
1）初始化信用积分：信用积分是节点加入区块链网络时被***赋予的一种信用参数，是节点信任程度的重要表现形式，对于每一个初次加入到区块链网络中的节点，信用积分将被初始化为100；
2）区块链网络中发生新的交易，交易结束后全网节点竞争记账，竞争成功的节点将此次交易的全部信息记录在区块链网络新产生的区块中；
3）***对网络中新产生的区块进行判断，判断其是否为有效区块，若不是有效区块，则再判断其是否为恶意区块；
4）全网节点对网络中新产生的区块进行投票，分为赞成票和反对票，若投赞成票则表示该节点认为新产生的区块为有效区块，若投反对票则表示该节点认为新产生的区块为无效区块甚至是恶意区块；
5）***对投票结果进行统计，并且根据投票结果对全网节点进行信用奖惩，并重新计算节点信用积分；
6）设定信用积分门限，当节点的信用积分低于95时，***将会抑制其成为代理节点；
7）以信用积分、投票是否积极、节点加入网络的时间和节点持有代币的数量作为聚类特征值，并对这些特征值进行归一化处理，然后利用K-Means聚类算法将全网所有节点聚为四类；
8）聚类结束后，信用积分最高、投票最积极、加入网络的时间最长并且拥有代币数量最高的那一类拥有最高的信任度，在下一轮的竞争中该类组的节点将有更大的概率获得记账权；同理，信用积分最低、投票最消极、加入网络的时间最短并且拥有代币数量最低的那一类拥有最低的信任度，该类中的节点在下一轮的竞争中获得记账权的概率将大幅度降低。
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