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區(qū)塊鏈中基于C4.5決策樹的PBFT共識算法性能優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2024-04-03 01:27
  針對傳統(tǒng)中心化數(shù)據(jù)管理模式下,數(shù)據(jù)完全由“可信的”第三方管理,易出現(xiàn)數(shù)據(jù)造假、被篡改等安全問題。利用區(qū)塊鏈的多中心化、可追溯性、不易篡改等原生特性,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可信管理。但是,在實際的區(qū)塊鏈系統(tǒng)應用過程中,發(fā)現(xiàn)基于PBFT共識算法的聯(lián)盟鏈并不能很好地滿足于應用場景的性能需求。因此,以聯(lián)盟鏈Hyperledger Fabric開源平臺為背景,研究PBFT共識算法性能具有重要的意義和價值。本文將探討PBFT共識算法在區(qū)塊鏈中的實現(xiàn)方式,并以此為基礎采用適合于產(chǎn)業(yè)應用需求的算法優(yōu)化策略。本文工作主要有以下四點:(1)首先,以Hyperledger Fabric為例,深入學習區(qū)塊鏈概念及數(shù)據(jù)結(jié)構;其次,對區(qū)塊鏈體系架構進行深入探討,并引出智能合約運行沙盒環(huán)境Docker容器相關概念;最后,重點研究了PBFT共識算法的原理和不足,并將其與其他區(qū)塊鏈共識算法進行對比研究。(2)針對Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈基于PBFT共識算法在聯(lián)盟鏈場景中所存在的非誠實節(jié)點擔任主節(jié)點問題,本文提出采用模型分類準確率較高的C4.5決策樹來對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中的共識節(jié)點進行信任度評估,以降低非誠實節(jié)點擔任主節(jié)...

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構
第二章 區(qū)塊鏈相關研究綜述
    2.1 區(qū)塊鏈概述與結(jié)構
        2.1.1 區(qū)塊鏈的定義
        2.1.2 區(qū)塊鏈的類別
        2.1.3 區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)結(jié)構
    2.2 HYPERLEDGER簡介
        2.2.1 Hyperledger的功能與應用
        2.2.2 Hyperledger的優(yōu)勢
        2.2.3 Hyperledger生態(tài)圈
    2.3 HYPERLEDGER FABRIC體系架構
        2.3.1 應用層
        2.3.2 數(shù)據(jù)層
        2.3.3 共識層
        2.3.4 智能合約層
        2.3.5 網(wǎng)絡層
    2.4 本章小結(jié)
第三章 問題分析及共識算法研究
    3.1 問題分析
        3.1.1 一致性問題
        3.1.2 拜占庭將軍問題
    3.2 分布式一致性算法
        3.2.1 PoW與PoS共識算法
        3.2.2 Paxos與Raft共識算法
        3.2.3 PBFT共識算法
    3.3 本章小結(jié)
第四章 PBFT共識算法優(yōu)化策略研究
    4.1 問題描述
        4.1.1 共識算法比較
        4.1.2 PBFT共識算法存在的不足
    4.2 機器學習分類算法的選擇
        4.2.1 分類算法
        4.2.2 C4.5決策樹算法
    4.3 聯(lián)盟鏈共識環(huán)境
    4.4 基于C4.5決策樹的PBFT優(yōu)化策略研究
        4.4.1 整體思想
        4.4.2 算法設計
        4.4.3 算法總體描述
    4.5 算法時間復雜度及優(yōu)化效果分析
        4.5.1 算法時間復雜度分析
        4.5.2 算法優(yōu)化效果分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 測試與分析
    5.1 實驗環(huán)境
    5.2 性能測試與分析
        5.2.1 時延
        5.2.2 吞吐量
        5.2.3 容錯性
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間完成的科研成果
致謝



本文編號:3946504

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