一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法

本发明属于区块链共识机制领域，具体涉及一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法。

背景技术：

1、以中央服务器或云服务器为核心的集中式数据管理架构存在单点故障、数据隐私泄露以及扩展能力有限等问题。因此，现在的研究趋势已经转向分布式网络架构，而泛在开放的分布式网络很难建立和维护节点间的信任，从而导致了分布式网络中的内生安全问题。针对上述问题，区块链技术是一种主要的解决方法，它因其去中心化、去信任、可追溯以及不可篡改等特性，被认为解决分布式网络中信任缺失问题的有效解决方案。

2、尽管区块链辅助的分布式网络系统前景广阔，但在分布式网络中部署区块链仍然存在许多阻碍，其中最主要的问题是主流区块链共识机制与数目众多且计算资源有限的分布式节点间不适配的矛盾。例如：工作量证明(pow)作为目前主流的共识机制，其对计算资源的消耗巨大不适合资源有限的分布式节点，并且pow还存在算力集中化现象和缺乏鼓励节点参与共识的有效激励机制。此外，有些区块链辅助的分布式网络中还采用实用拜占庭容错(pbft)共识机制来减少共识对于计算资源的消耗，但pbft只适用于小规模的区块链网络，当网络中节点数目增多时会导致通信复杂度呈指数级上升。

3、为了解决主流共识机制与分布式节点不适配的问题，目前的改进措施是引入信誉权益，并根据信誉的大小改变节点的出块难度，以减少达成共识所消耗的能源，从而适应计算资源有限的物联网设备。然而，基于信誉权益的工作量证明共识仍然存在以下四个方面的问题：第一，都忽略信誉权益的可解释性与可验证性，导致链上信誉与信誉数据脱节；第二，原生工作量证明存在的算力集中化现象没有得到抑制；第三，缺乏有效的激励机制鼓励节点参与共识；第四，都修改了原生工作量证明的共识过程，导致其在现有基于工作量证明共识机制的区块链网络中的部署存在一定的阻碍。

技术实现思路

1、为实现上述目的，本发明提供了一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，核心思想是探索和利用可验证的链上信誉，首先，本发明引入了信誉生成难度和区块生成难度两种难度，其中信誉生成难度远小于区块生成难度。每一轮出块过程中，当分布式节点的工作量满足任一一个预设的信誉生成目标，但是还未达到对应的区块生成目标，系统仍然认可此分布式节点在本轮的算力投入，并为其生成一个信誉证明，分布式节点可以根据信誉证明满足的信誉生成难度来增加相应的信誉值。所满足的信誉生成难度越高，能获得的信誉值就越多。此外，分布式节点可以根据其积累的信誉值调整区块生成目标，当分布式节点积累的信誉值超过预设的信誉阈值，分布式节点则可以降低自己的区块生成难度。分布式节点所积累的信誉值超过的信誉阈值越高，其对应的区块生成难度越低。一旦分布式节点成功生成合法区块，其积累信誉值将自动清零，并从下一个区块轮开始重新积累信誉。其次，每一个分布式节点在获得信誉证明之后都需要发布在网络中以供其他节点或者设备验证其合理性。此外，每个分布式节点生成的信誉证明需按照区块的连接顺序形成一个链式结构，其中通过哈希指针相互连接，即每一轮信誉证明的哈希指针指向上一区块轮中的信誉证明。因此，网络中的任何节点或者设备都可以通过信誉的链式结构来验证分布式节点的信誉的真实性与合理性。

2、本发明的一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，主要包括以下步骤：

3、分布式节点在当前区块生成轮次向区块链网络提交一个解，并基于前一区块生成轮次的区块哈希值、该分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值、所述解和区块信息得到可信工作量证明下的哈希函数值；

4、当分布式节点的可信工作量证明下的哈希函数值满足信誉生成目标，但不满足区块生成目标时，区块链网络为所述分布式节点生成信誉证明，并增加分布式节点在下一区块生成轮次的信誉值；

5、当分布式节点的可信工作量证明下的哈希函数值不满足信誉生成目标，则保持分布式节点在下一区块生成轮次的信誉值不变；

6、当分布式节点的可信工作量证明下的哈希函数值满足区块生成目标，则成功生成区块，并重置分布式节点在下一区块生成轮次的信誉值；

7、其中，所述信誉生成目标远小于所述区块生成目标，所述信誉生成目标由信誉生成难度确定，所述信誉生成难度包括多个不同难度等级的信誉生成难度，所述区块生成目标由区块生成难度确定，所述区块生成难度包括多个不同难度等级的区块生成难度。

8、进一步的，所述可信工作量证明下的哈希函数值的计算方式包括通过哈希运算函数计算前一区块生成轮次的区块哈希值、该分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值、所述解和区块信息的哈希函数值，即为可信工作量证明下的哈希函数值。

9、进一步的，所述可信工作量证明下的哈希函数值的计算方式还包括若前一区块生成轮次的区块哈希值、分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值、所述解和区块信息的哈希函数值小于信誉生成目标或区块生成目标，则所述解为可行解，通过哈希运算函数计算前一区块生成轮次的区块哈希值、分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值、所述可行解和区块信息的哈希函数值，即为可信工作量证明下的哈希函数值。

10、进一步的，所述增加分布式节点在下一区块生成轮次的信誉值包括若分布式节点对应的信誉生成难度的难度等级越大，则增加的信誉值越高；若分布式节点对应的信誉生成难度的难度等级越小，则增加的信誉值越低。

11、进一步的，若分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值超过预设信誉阈值，则降低区块生成难度，并根据降低后的区块生成难度更新区块生成目标。

12、进一步的，所述区块生成难度与所述分布式节点的信誉值为反比映射关系，所述反比映射关系包括离散映射或连续映射。

13、进一步的，所述区块链网络为所述分布式节点生成信誉证明后还包括所述分布式节点发布在区块链网络中，并供区块链网络中的其他节点以进行验证。

14、进一步的，所述区块链网络为所述分布式节点生成信誉证明后还包括按照区块的连接方式形成链式结构，所述链式结构通过哈希指针相互连接，即当前区块生成轮次的信誉证明的哈希指针指向前一区块生成轮次的信誉证明。

15、本发明的有益效果：

16、(1)本发明设计了基于算力贡献度的信誉评估机制，将分布式节点的实际工作量用信誉值量化。此外，分布式节点可以根据其积累的信誉值降低区块生成难度。

17、(2)本发明设计了信誉的链式结构，实现信誉值的可验证与可追溯，使得分布式节点可以验证任何对等设备的信誉值的正确性，保证了网络安全性。

18、(3)本发明提出了一种可信工作量证明，与传统的工作量证明相比，能够明显降低算力联盟的出块占比，增加独立节点的出块占比，从而降低独立节点加入算力联盟的积极性，达到抑制算力联盟无限发展的目的。

19、(4)相比于其他轻量级工作量证明共识协议，本发明基于原生工作量证明的基本架构，因此更加兼容现存的基于工作量证明共识机制的区块链系统。

技术特征：

1.一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，其特征在于，所述可信工作量证明下的哈希函数值的计算方式包括通过哈希运算函数计算前一区块生成轮次的区块哈希值、该分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值、所述解和区块信息的哈希函数值，即为可信工作量证明下的哈希函数值。

3.根据权利要求2所述的一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，其特征在于，所述可信工作量证明下的哈希函数值的计算方式还包括若前一区块生成轮次的区块哈希值、该分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值、所述解和区块信息的哈希函数值小于信誉生成目标或区块生成目标，则所述解为可行解，通过哈希运算函数计算前一区块生成轮次的区块哈希值、分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值、所述可行解和区块信息的哈希函数值，即为可信工作量证明下的哈希函数值。

4.根据权利要求1所述的一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，其特征在于，所述增加分布式节点在下一区块生成轮次的信誉值包括若分布式节点对应的信誉生成难度的难度等级越大，则增加的信誉值越高；若分布式节点对应的信誉生成难度的难度等级越小，则增加的信誉值越低。

5.根据权利要求1所述的一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，其特征在于，若分布式节点在当前区块生成轮次的信誉值超过预设信誉阈值，则降低区块生成难度，并根据降低后的区块生成难度更新区块生成目标。

6.根据权利要求5所述的一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，其特征在于，所述区块生成难度与所述分布式节点的信誉值为反比映射关系，所述反比映射关系包括离散映射或连续映射。

7.根据权利要求1所述的一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，其特征在于，所述区块链网络为所述分布式节点生成信誉证明后还包括所述分布式节点发布在区块链网络中，并供区块链网络中的其他节点以进行验证。

8.根据权利要求1所述的一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法，其特征在于，所述区块链网络为所述分布式节点生成信誉证明后还包括按照区块的连接方式形成链式结构，所述链式结构通过哈希指针相互连接，即当前区块生成轮次的信誉证明的哈希指针指向前一区块生成轮次的信誉证明。

技术总结本发明属于区块链共识机制领域，涉及一种面向分布式网络的轻量级区块链共识方法；所述方法包括分布式节点在当前区块生成轮次向区块链网络提交一个解，得到可信工作量证明下的哈希函数值；当哈希函数值满足信誉生成目标但不满足区块生成目标时，分布式节点生成信誉证明，并增加分布式节点在下一区块生成轮次的信誉值；当哈希函数值不满足信誉生成目标，则保持分布式节点在下一区块生成轮次的信誉值不变；当哈希函数值满足区块生成目标，则成功生成区块，并重置分布式节点在下一区块生成轮次的信誉值；本发明设置的信誉值能用于调节其区块生成目标，从而降低了出块难度，提高了区块链辅助分布式物联网系统的去中心化程度，具有非常广阔的应用前景。技术研发人员：时龙,姜鹏展,陈进宇,王喆,李骏,钱玉文受保护的技术使用者：南京理工大学技术研发日：技术公布日：2024/10/17