基于信任度匹配的改进PBFT共识算法

共识算法是去中心化的区块链系统实现数据状态一致的关键。针对传统的实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)共识算法在可扩展性和安全性方面存在的不足,提出一种基于信任度的匹配拜占庭共识算法(Trust-based Matching Byzantine Fault Tolerance,TMBFT)。首先,通过基于信任度的邻居匹配模型来选取部分节点进行投票共识,以降低区块链网络的通信量;其次,引入信任度评价机制来监督邻居节点的行为,确保有效检测出拜占庭节点,保证节点投票的安全性;最后,设计投票计数机制保证了共识结果的一致性,并提高了共识效率。与PBFT相比,TMBFT将通信复杂度从O(N^2)降到O(Nlog2N),有效降低了网络中的通信开销。安全性分析表明,信任度评价机制可降低节点作恶的概率,并有效提高系统安全性。实验结果表明,TMBFT较传统拜占庭算法具有更好的性能优势。     

一种基于双链模型的分区共识协议

针对目前分区模型中区块链的存储容量不能随着分区的增加而同步扩展以及分区算法存在的安全性问题,提出一种基于双链模型的分区共识协议(dual blockchain-based sharding consensus protocol,DB-SCP)。首先通过基于哈希链和交易链的双链分区存储模型来设计验证信息共享机制和交易差异化存储机制,实现了区块链的存储容量随分区的增多而同步增加;其次,采用基于节点投票份额的分区方法将节点权益拆分到不同的分区,有效防止了分区中权益过多节点的出现;最后采用VRF函数改进分区内共识算法,保证了验证者选取的随机性,且使用密钥演变技术保证了交易的前向安全性。安全性分析表明,基于投票份额的分区方式既稳定又安全,实验结果表明该协议有着良好的性能优势,存储容量较传统区块链模型提升了30%~70%。