基于改進型PBFT 共識算法的區塊鏈高校精準資助認證模型

王 慧， 王 蕾， 郭博建

（1 甘肅建筑職業技術學院， 蘭州 730050； 2 北京華晟經世信息技術股份有限公司， 北京 101100）

0 引 言

近幾年，隨著高校學生數量的增長，政府對高校學生資助認定信息的可信度及安全性成了高校關注的重點。 時下，大部分高校都將數據集中化地存儲在本地數據庫中，但在當前環境下，依然存在資助申請信息造假、信息泄露以及服務器宕機等問題，從而無法保證資助認定信息的可信度和數據存儲的完整性，即使得準確、快速地核實資助認定信息的需求將很難得到滿足。 為此，有效保證高校學生資助認定信息的真實性、安全性和完整性成了高校管理者研究的重點。

隨著區塊鏈技術的不斷發展，區塊鏈的去中心化、安全性強、可溯源等優勢對高校學生資助認定具有重大意義。 近幾年，區塊鏈也從1.0 飛速發展到3.0，其應用場景也不斷豐富起來，區塊鏈已經應用到金融［1-2］、醫療［3-4］、農業［5-6］、游戲［7-8］、食品安全［9-10］等各個領域。 區塊鏈將密碼學、共識算法、智能合約等技術進行融合，很好地實現了在互不信任的環境下對同一交易達成共識。

作為區塊鏈的核心算法之一，共識算法可以使節點之間達成一致性協議，有助于區塊鏈安全穩定的運行。 常用的共識算法有工作量證明算法、股權權益證明算法以及PBFT 算法等。 其中，PBFT 算法存在共識效率低、通信壓力大等問題。 為了解決上述問題，本文提出一種基于改進型PBFT 共識算法的區塊鏈高校學生資助認定模型。

1 基于動態評價模型的PBFT 共識算法

1.1 傳統PBFT 算法

PBFT 算法是為了解決拜占庭將軍問題，也就是保證存在拜占庭節點惡意攻擊時，全網節點仍能達成一致性共識，保持交易穩定進行。 但PBFT 的容錯率只有1/3，也就是整個網絡中的拜占庭節點數不能超過總節點的1/3，如果拜占庭節點數超過總節點的1/3，那么就很難使正常節點達成共識。而且PBFT 采用預準備、準備、提交的三段式通信，當全網節點數較多時，通信壓力會很大，導致共識時延增大，影響共識效率。 PBFT 主節點的選取隨機性太強，不可避免拜占庭節點成為主節點，需要多次切換視圖，不僅嚴重浪費通信成本，而且造成共識效率下降，系統可用性變差。 PBFT 共識算法通信流程如圖1 所示。

圖1 PBFT 共識算法通信流程Fig. 1 PBFT consensus algorithm communication process

1.2 改進型PBFT 共識算法

針對傳統PBFT 算法主節點選取無法剔除拜占庭節點，本文提出基于PBFT 算法的節點動態評價模型，可以通過節點整體歷史信任度篩選出共識節點集合參加主節點選舉，有效地避免了拜占庭節點成為主節點，提高了共識效率。

1.2.1 動態評價模型

信任度模型是指參與共識的節點之間可以通過彼此的歷史共識行為進行信任度評價，相互通信的節點之間可以進行標記，節點n在參與歷史共識時能夠按時、準確地向節點m傳遞消息，則節點n標記為有效節點，共識行為為有效行為；若節點n未在規定時間內向節點m傳遞消息，或者節點m接收的消息有缺失，或節點n拒絕接收節點m的消息，則節點n視為宕機節點，其行為為宕機行為；如果節點n在共識過程中向節點m傳遞的信息與向其它節點傳遞的信息不一致，則節點n標記為惡意節點，其行為視作惡意行為。 惡意節點的標記在后續的節點互評中將無法更改。 動態評價模型主要受節點往期信任度和節點近期信任度影響。 對此擬做研究分述如下。

（1）節點整體歷史信任度計算。 節點整體歷史信任度值可以通過節點參與共識的歷史行為得出，主要由往期信任度值和近期信任度值計算，其中近期信任度值是評價整體歷史信任度值的關鍵指標。往期信任度值主要體現的是節點參與上一輪共識之前的信任度，可以衡量節點在共識過程的參與程度及預測節點在接下來的共識中的活躍度。 節點i的往期信任度P（i） 可以表示為：

其中，m為節點i共識總次數；sj（i） 為節點i參與第j次共識的有效行為標識，第j次共識為有效行為則sj（i）為1，否則為0；ej（i）為節點i參與第j次共識的惡意行為標識，若第j次共識行為為惡意行為則ej（i） 為1，否則為0；k為惡意行為懲罰因子。

在節點整體歷史信任度模型建立過程中，主要考慮節點上一輪共識表現，即節點的近期信任度值。 將上一輪共識表現量化建模可以得出節點i的近期信任度L（i） 為：

其中，m為節點i共識總次數；dm（i）為節點i參與第m次共識的宕機行為標識，若第m次共識行為為宕機行為則dm（i）為1，否則為0；其余參數上述已說明，不再贅述。

根據前述往期信任度值和近期信任度可以確定出節點i的整體歷史信任度Q（i）：

其中，P（i） 為節點i的往期信任度值；L（i） 為節點i的近期信任度值；x為往期信任度權重因子；y為近期信任度權重因子；權重因子的取值范圍為（0，1），且x＋y＝1。 權重因子越大，表示對應的往期信任度或近期信任度就越重要，x越大說明參與共識的節點集合中往期信任度高的節點較多，往期信任度往往可以反映節點的可信度，但x過高會導致節點選舉的公平性，出現壟斷行為，因此往期信任度權重因子的選取應滿足x ＜y。

節點整體歷史信任度作為節點參與主節點選舉和共識過程的重要指標，能夠實現對共識過程中的有效節點進行獎勵，對宕機節點和惡意節點進行懲罰，且惡意節點的懲罰呈現指數級，即惡意行為的出現對節點整體歷史信任度值的影響極大。 整體信任度也成為視圖更新后，節點動態評價模型建立的重要依據。

（2）節點動態評價模型建立。 在每次視圖更新后需要對所有節點的信任度進行更新，更新操作主要是基于整體歷史信任度和節點初始化信任度。 節點i的動態評價模型如下：

其中，M（i） 表示節點i更新后的動態信任度值；Hinit為節點的初始化信任度；Q（i）為節點的整體歷史信任度值。 節點動態評價模型可以作為節點等級劃分的重要依據，通過為評價模型設置不同閾值區分節點等級，并為不同等級設置不同行為，從而提升共識效率，減少通信損耗。

1.2.2 評價等級劃分

為了優化主節點選舉方式，提升共識效率和系統安全性，根據上述節點評價模型計算的動態信任度值，設置不同閾值區間， 劃分節點評價等級為共識節點集合Nc、輔助節點集合Na以及同步節點集合Ns。 各個節點集合分別表示為：

這里，Mg為共識節點集合閾值，將動態信用度值Mi ＞Mg的節點集合設置為共識節點集合Nc。 節點信任度值滿足Ms ＜Mi ＜Mg的節點集合設置為輔助節點集合Na，其中Ms為輔助節點集合閾值。最后，把信任度值滿足Mi ＜Ms的節點集合設置為同步節點集合Ns。 選擇共識節點集合中信任度值最大的節點作為主節點，且集合中的所有節點參與共識過程。 輔助節點集合中的節點也參與共識過程，但不參與主節點選舉。 同步節點集合中的節點只負責共識信息的同步，不參與共識過程。 節點等級劃分及權限操作見表1。

表1 節點等級劃分及權限Tab. 1 Node level classification and permissions

1.2.3 算法整體流程

改進型PBFT 算法通過分析節點參與歷史共識的行為，構建節點動態評價模型，將節點往期信任度和近期信任度作為節點等級劃分的重要依據，通過初始化閾值區間，將節點劃分成有效節點集合、輔助節點集合以及惡意節點集合。 節點等級劃分完成后，在有效節點中進行主節點選舉，選擇出信任度值最高的當選為本次視圖的主節點。 如果判斷出有惡意節點，則設置惡意節點不允許參加共識。 節點標記完成后，對請求進行共識，若節點未達成一致共識，則切換視圖更新節點信任度，重新進行節點等級劃分。 反之，則生成新的區塊直至請求完成。 算法整體流程圖如圖2 所示。

圖2 改進型PBFT 算法流程Fig. 2 Process of improved PBFT algorithm

2 基于聯盟鏈的高校學生資助認證模型

2.1 模型架構設計

本文針對高校學生資助認證信息存在信息篡改失真、信息易泄露、信息存儲中心化、信息存儲孤島化等問題，結合聯盟區塊鏈技術，采用改進后的PBFT 算法，設計出數據存儲安全可靠、認證過程留痕、信息篡改可追溯的高校學生資助認證模型，以此來保證高校學生資助認證數據的真實性和完整性，提高資助認證信息的可信度。 基于聯盟鏈的高校學生資助認證模型如圖3 所示。

圖3 基于聯盟鏈的高校學生資助認證模型Fig. 3 Subsidy funding and certification model for university students based on alliance chain

為了緩解數據存儲壓力，鏈下采用IPFS 存儲數據完整信息，鏈上只需存儲數據摘要信息。 基于聯盟鏈的高校學生資助認證模型主要用戶為學生用戶、教師用戶、學院用戶和學校用戶，其中學生用戶作為資助對象，需要上傳和更新需要認證的信息，首先將需要認證的信息上傳至IPFS 進行存儲，上傳完成后IPFS 返回文件Hash 地址到管理員用戶，管理員用戶構造存證信息并打包上鏈，上鏈請求發送后各節點開始對上鏈信息進行共識，共識通過、則該資助認證信息上鏈成功再返回數據ID 到客戶端。 若學生用戶發起查詢數據請求后依然需要各節點進行共識，共識通過即向管理員用戶返回簽名信息和數據唯一標識，管理員用戶獲取到唯一標識就會向IPFS 發送查詢請求，IPFS 接到請求則向學生用戶返回需要查詢的完整數據。

2.2 核心功能模塊設計

2.2.1 資助認定信息上傳模塊

資助認定信息上傳用戶大多是學生用戶，實現鏈下數據IPFS 存儲，且鏈上/鏈下數據同步更新，將IPFS 儲存產生的唯一標識打包上鏈，不僅鏈上鏈下數據進行關聯，而且保證了唯一標識不可被篡改。具體流程如下：首先學生通過平臺填寫資助認定信息并提交，提交后系統校驗數據格式是否合格，若不合格系統提醒學生修改。 校驗合格后，服務器將數據進行加密并存儲在IPFS 中，實現數據的鏈下存儲。 數據鏈下存儲完成后，返回數據的Hash 地址。管理員用戶將返回的Hash 地址、用戶簽名以及數據主鍵等重要屬性統一打包，構造出存證信息并發送上鏈請求。 鏈上主節點接收到請求后，各個共識節點發起共識，若共識成功則返回上鏈數據唯一標識，并向學生用戶發出提醒資助認定系統上鏈成功。 反之，返回資助信息提交頁面重新修改認定信息。 資助認定信息上傳模塊流程如圖4 所示。

圖4 資助認定信息上傳模塊流程Fig. 4 Process of uploading module for subsidy recognition information

2.2.2 資助認定信息共識模塊

資助認定信息共識模塊主要是對信息上鏈請求進行共識，主要步驟如下：首先設置節點規模、節點初始化信任度值、節點等級劃分閾值等參數，然后按照一致化協議進行主節點廣播交易請求，各輔助節點依次進入預準備階段、準備階段以及確認階段。在每個階段，輔助節點之間相互驗證收到的共識信息，在共識時間范圍內收到多數節點返回的一致信息則進入下一階段。 達成共識后，對共識信息進行密鑰簽名同時提醒共識成功。 資助認定信息共識模塊流程如圖5 所示。

圖5 資助認定信息共識模塊流程Fig. 5 Process of the consensus module for funding recognition information

2.2.3 資助認定信息查詢模塊

資助認定信息查詢模塊主要是為不同用戶提供可信的資助認定信息，主要流程如下：首先對用戶的身份信息進行認證，認證通過后接收查詢請求并進行共識，共識成功則向管理員返回信息Hash 地址及查詢人簽名信息，然后管理員用戶將文件的Hash 地址發送到IPFS 進行查詢，IPFS 查詢成功后根據簽名信息向查詢人返回完整的數據信息，至此整個查詢流程終止。 資助認定信息查詢模塊流程如圖6 所示。

圖6 資助認定信息查詢模塊流程Fig. 6 Flow of the funding confirmation information query module

3 結束語

本文提出一種基于改進型PBFT 共識算法的區塊鏈高校學生精準資助認定模型，通過建立動態評價模型有效地抑制了傳統PBFT 在主節點選擇上的隨機性，改進了共識效率的同時提升了吞吐量。 高校學生資助認定模型將聯盟鏈與IPFS 結合起來，鏈下通過IPFS 加密存儲完整資助認證信息，將鏈下信息摘要構造成存證信息打包上鏈，既緩解了鏈上數據儲存壓力，又提升了數據上鏈效率。 總體來說，基于改進型PBFT 共識算法的區塊鏈高校學生資助認定模型可以解決高校學生資助認證過程困難、信息篡改失真、信息存儲中心化等問題，基本滿足高校學生資助認證的實際需要。