[发明专利]一种基于区块链分片的恶意节点检测方法

权利要求书

1.一种基于区块链分片的恶意节点检测方法，其特征在于：该方法根据所提供网络场景的特性，将网络节点划分为多个分片，每个分片并行处理交易记录，该方法包括以下步骤：

S1：基于分片区块链网络的雾计算网络模型；

S2：估计恶意节点比例；

S3：基于信誉模型更新FNs信誉度；

S4：制定分片分配方法；

在所述S1中，建立基于区块链技术的雾计算卸载模型，包含设备层和雾层；

设备层分为请求IDs，RID和空闲IDs，IID；RID通过无线链路，将任务转移到附近的FNs或IIDs；整个过程涉及到两种类型的无线链路：1)设备到基础设施的D2I链路；2)设备到设备的D2D链路；雾层由N个地理分布的FN组成，为附近的IDs提供计算、存储和通信资源；区块链部署在雾层，每个FN作为区块链节点BN，用于验证和记录交易记录；

雾层分为主链层和子链层，其中主链层使用Raft算法，子链层使用基于声誉的拜占庭容错算法RBFT；

主链层：所有的FN作为BN组成区块链网络，区块链网络负责收集IDs当前的所有交易记录，并生成交易记录集；将所有的FN划分到不同的分片中，平均分配交易记录；当所有分片内部的共识完成后，每个分片的领导者组成一个共识委员会，对每个分片的共识结果进行聚合，并基于Raft算法进行最终的共识；最后，将交易汇总添加到主链；

子链层：子链层采用RBFT共识算法；首先，每个分片随机选择一个leader来生成一个新的块，其中包含来自主链的交易；其次，其他FN将基于RBFT算法验证该块；如果一致结果中的不同意见总数超过分片内节点数的三分之一，则该分片内的leader将被替换，即view-change事件；view-change事件发生后，新的leader继续生成块，并将块发送给其他FN；如果区块被节点认可，将被添加到子链；最后，leader为区块生成一个摘要，并将该摘要发送到主链层；

在所述S2中，首先根据共识结果中的主要意见和次要意见，计算每个分片的归一化熵；设和分别为分片j中次要和主要投票意见的总比例，其中分片j中的共识意见的归一化熵I定义如下：

对每个分片的归一化熵I进行平均，得到网络平均的共识值H；

主链层得到网络中恶意节点的近似概率p；

H≈-plog₂(p)-(1-p)log₂(1-p) (3)

p＝min{p,1-p} (4)

在所述S3中，在信誉模型中，针对FNs行为表现，评估雾服务器的信誉值R；R是介于0和1之间的实数，数字越大，该雾服务器的可信度越高；对于系统新加入的服务器，其信誉值R初始化；令R_n(t)表示FN n在第t轮共识中的信誉值，FN n在t+1轮的信誉值R_n(t+1)如下计算：

其中α表示FN n的可信度增加程度，而β为FN n的可信度下降程度；

对于FN n来说，其可信度与它的区块共识过程的行为有关；如果投票结果为同意多数人的意见，它的可信度就会增加；相反，如果不同意大多数人的意见，可信度就会下降；值得注意的是，如果投票结果不一致，可信度将直接降至零；

在所述S4中，针对网络中的恶意节点的预估概率，计算出最大的安全分片数量k，并结合贪心算法和最大最小公平算法，提出S-NA算法，该算法在保证整个系统安全性的前提下，有效的降低系统时延，提高吞吐量，并降低了雾计算网络中的恶意节点比例；优化模型如下所示：

其中，S_j和分别表示分片j和分片j中的节点信誉值总和。