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基于区块链的去中心化多授权机构访问控制方法 被引量:2
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作者 刘炜 李淑培 +1 位作者 田钊 佘维 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期46-53,共8页
传统的基于单一授权机构的访问控制方案存在单点故障、效率低下等问题,为此提出一种基于区块链的去中心化多授权机构访问控制方法。首先,采用基于联盟链的多授权机构取代传统访问控制方法中的中心化实体,提供可靠、细粒度的访问控制;其... 传统的基于单一授权机构的访问控制方案存在单点故障、效率低下等问题,为此提出一种基于区块链的去中心化多授权机构访问控制方法。首先,采用基于联盟链的多授权机构取代传统访问控制方法中的中心化实体,提供可靠、细粒度的访问控制;其次,智能合约允许自动化访问判决,为了解决多授权机构带来的访问效率问题,提出一种基于智能合约的数据映射算法,利用数据关键信息构建映射表实现数据快速访问;最后,实验表明,所提出的方案能够有效降低用户访问时延,实现数据访问过程中的安全共享。 展开更多
关键词 访问控制 区块链 智能合约 属性加密 数据共享
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数据生态视角下科研大数据治理成熟度模型构建与评估研究 被引量:1
2
作者 韩春花 许海云 +3 位作者 孙杰 佟泽华 王雅洁 邢敬培 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第4期22-34,共13页
[目的/意义]科研大数据治理成熟度测度是科研大数据治理的核心内容之一,其评估理论与实践的缺乏是当前科研大数据的“割裂”“沉睡”“休眠”的症结之一。构建数据生态视角下科研大数据治理成熟度评估模型,以优化科研大数据治理成熟度... [目的/意义]科研大数据治理成熟度测度是科研大数据治理的核心内容之一,其评估理论与实践的缺乏是当前科研大数据的“割裂”“沉睡”“休眠”的症结之一。构建数据生态视角下科研大数据治理成熟度评估模型,以优化科研大数据治理成熟度评估方法。[方法/过程]基于数据生态理论的视角,构建科研大数据治理成熟度模型(MM-SRBDG),研建由8个核心域、29个能力域、101个过程域构成的科研大数据治理成熟度指标体系,构建“专家打分法(E)—木桶原理法(C)—AHP法”相结合的综合评估方法(E-C-A综合评估法),并结合实际案例进行综合评估和系统性分析。[结果/结论]MM-SRBDG系统化地阐释了科研大数据治理成熟度的构成维度,形成了科研大数据治理成熟度研究的系统性治理的新视角与新范式。MM-SRBDG的治理成熟度指标体系具有系统性和纵深性,构建的针对不同维度差异性评价的成熟度综合评估方法,可为科研大数据治理成熟度评估提供理论依据和实践参考,助力科研大数据治理水平提升。 展开更多
关键词 科研大数据治理 成熟度评估 指标体系 数据生态 E-C-A综合评估法
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多目标双元闭环供应链回收连锁店选址模型及优化算法 被引量:1
3
作者 魏欣 张宇恒 +1 位作者 张惠珍 马良 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期818-824,共7页
为推进各类资源节约集约利用,提高废弃物回收和利用效率,考虑了竞争存在下的利润最优化问题,从逆向供应链视角,基于博弈理论构建了包含制造商、回收商、回收竞争商,以及消费者在内的混合竞争回收渠道双元闭环供应链系统;并同时以建设服... 为推进各类资源节约集约利用,提高废弃物回收和利用效率,考虑了竞争存在下的利润最优化问题,从逆向供应链视角,基于博弈理论构建了包含制造商、回收商、回收竞争商,以及消费者在内的混合竞争回收渠道双元闭环供应链系统;并同时以建设服务成本最小化、客户满意度最大化、回收利润最大化为目标,建立多目标双元闭环供应链回收连锁店选址模型。借鉴蘑菇繁殖生长机制的原理,以繁殖过程中菌落思想为核心,结合Pareto非支配解集算法设计了改进的蘑菇繁殖算法,对多目标选址问题进行优化求解。实验结果验证了模型的可行性和算法的有效性,并通过比较竞争者价格敏感度与交叉价格敏感度对优化目标的影响,为回收连锁店选址决策提供了参考。 展开更多
关键词 选址问题 回收连锁店 多目标优化 蘑菇繁殖算法
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基于时间序列形态的模糊聚类算法 被引量:1
4
作者 陈梅 柳博雅 +3 位作者 王钰 姚怡莹 尤远毓秀 王松 《控制与决策》 北大核心 2025年第4期1116-1126,共11页
针对现有时间序列聚类分析较少考虑到各簇时间序列的相似形态对聚类结果的影响,提出一种基于时间序列形态的模糊聚类算法.该算法使用线性时间复杂度的Jeffreys复合距离度量时间序列之间的距离,利用迭代过程中的隶属度为各簇选择能够映... 针对现有时间序列聚类分析较少考虑到各簇时间序列的相似形态对聚类结果的影响,提出一种基于时间序列形态的模糊聚类算法.该算法使用线性时间复杂度的Jeffreys复合距离度量时间序列之间的距离,利用迭代过程中的隶属度为各簇选择能够映射簇内时间序列相似形态的核心特征,并在下一次迭代中对距离进行特征加权.当隶属度不再显著变化时,算法停止迭代,根据隶属度最大原则对时间序列进行簇划分.在14个公开时间序列数据集上与10种对比算法的实验结果表明,所提算法具有精确的聚类结果和较好的鲁棒性,综合性能优于对比算法. 展开更多
关键词 时间序列 模糊聚类 相似性度量 时间序列形态 特征加权
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基于异构属性传播的网络用户画像方法 被引量:3
5
作者 李勇男 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第1期160-167,共8页
[目的/意义]为解决现有基于在线评论的用户画像维度单一问题,提出一种基于异构属性传播的网络用户画像方法。[方法/过程]基于用户、电影和标签构建图模型,从基本属性、电影偏好、情感偏好以及评分行为多个维度对用户属性初始化,作为用... [目的/意义]为解决现有基于在线评论的用户画像维度单一问题,提出一种基于异构属性传播的网络用户画像方法。[方法/过程]基于用户、电影和标签构建图模型,从基本属性、电影偏好、情感偏好以及评分行为多个维度对用户属性初始化,作为用户节点属性,并通过迭代传播的方式不断更新用户属性。[结果/结论]实验结果表明,所提出的方法能够显著丰富用户画像维度,相比现有最优深度学习模型,均方误差由0.113减小到0.083。通过属性扩增及传播,本方法能够提供丰富且准确的用户画像能力。[局限]实验数据来源于电影评论,用户画像对象为电影评分用户,场景较为单一,缺少在其他领域的验证。 展开更多
关键词 异构属性传播 图模型 用户画像 用户属性提取
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数据聚档和异常数据识别技术研究 被引量:1
6
作者 薛艺泽 王乾平 +1 位作者 王秋实 高彬 《警察技术》 2025年第1期36-40,共5页
针对每天产生的大量数据如何充分高效应用的问题,首先研究了数据聚档技术,以应用最广泛的人像数据为例来研究一维数据聚档,以时空数据为例来研究多维数据聚档,同时,提出了一种异常数据识别的算法。实验结果表明,该研究成果实现了异常数... 针对每天产生的大量数据如何充分高效应用的问题,首先研究了数据聚档技术,以应用最广泛的人像数据为例来研究一维数据聚档,以时空数据为例来研究多维数据聚档,同时,提出了一种异常数据识别的算法。实验结果表明,该研究成果实现了异常数据的快速准确识别。 展开更多
关键词 时空数据 数据聚档 数据挖掘
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基于自适应结构增强的对比协同多视图属性图聚类
7
作者 王静红 陈潇 +3 位作者 王熙照 王旭 杨宏博 王威 《模式识别与人工智能》 北大核心 2025年第9期809-819,共11页
目前多数聚类方法主要关注单视图数据,对于多视图聚类的研究相对不足,而现有的多视图聚类方法往往侧重于视图间的信息学习,忽略视图内信息的充分挖掘.对此,文中提出基于自适应结构增强的对比协同多视图属性图聚类(Contrastive Collabora... 目前多数聚类方法主要关注单视图数据,对于多视图聚类的研究相对不足,而现有的多视图聚类方法往往侧重于视图间的信息学习,忽略视图内信息的充分挖掘.对此,文中提出基于自适应结构增强的对比协同多视图属性图聚类(Contrastive Collaborative Multi-view Attribute Graph Clustering Based on Adaptive Structure Enhancement,ACCMVC).首先,设计自适应结构增强策略,结合节点重要性和节点特征复杂关系生成边权重,用于生成视图的新邻接矩阵,进而生成结构增强图.然后,将边权重引入邻域对比学习,对视图及其结构增强图使用视图内加强邻域对比学习,在多个视图间使用视图间加强邻域对比学习.最后,考虑到多视图中视图的重要性存在差别,引入注意力机制,计算每个视图的权重并进行融合.在数据集上的实验表明,ACCMVC的聚类性能较优. 展开更多
关键词 多视图学习 属性图聚类 图表示学习 对比学习 自监督聚类
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基于大数据技术的DRGs绩效评价信息分析处理系统 被引量:2
8
作者 陈立真 《自动化技术与应用》 2025年第2期80-84,共5页
当前的信息处理分析系统在处理数据时缺乏实时性,导致系统平均响应时间较长。对此,设计基于大数据技术的DRGs绩效评价信息处理分析系统。根据绩效评价信息处理要求,建立包含三层结构软件层次总体架构;采用改进烟花算法建立信息集成模型... 当前的信息处理分析系统在处理数据时缺乏实时性,导致系统平均响应时间较长。对此,设计基于大数据技术的DRGs绩效评价信息处理分析系统。根据绩效评价信息处理要求,建立包含三层结构软件层次总体架构;采用改进烟花算法建立信息集成模型,汇总DRGs绩效评价信息;采用离散化数据流对汇总的信息进行实时、快速聚类分析;最后结合内存存储模式和同步复制技术,实现信息的分布式存储。实验结果表明:所提系统在不同数据量条件下的系统操作指令平均响应时间始终保持在4 s,说明所提系统的实时性较好。 展开更多
关键词 大数据技术 绩效评价系统 信息集成 流处理 信息存储
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云原生数据库技术与系统专题前言
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作者 杜小勇 杨晓春 祝园园 《软件学报》 北大核心 2025年第3期939-940,共2页
随着信息技术的飞速发展以及智能终端的不断普及,全球数据量呈现爆发式增长,数据成为第5生产要素,这极大地扩展了数据库的应用领域和应用范围.数据库作为支撑数据处理的核心技术也在不断创新变革.云基础设施的蓬勃发展为数据库系统领域... 随着信息技术的飞速发展以及智能终端的不断普及,全球数据量呈现爆发式增长,数据成为第5生产要素,这极大地扩展了数据库的应用领域和应用范围.数据库作为支撑数据处理的核心技术也在不断创新变革.云基础设施的蓬勃发展为数据库系统领域带来了全新的发展机遇,越来越多本地部署的数据库系统已经向云端迁移. 展开更多
关键词 数据库系统 信息技术 数据处理 智能终端 原生数据库 创新变革 云基础设施 核心技术
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异构环境感知的幂律图流划分算法
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作者 杨巍 白璐 +3 位作者 宁俊义 董建军 单春海 信俊昌 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期177-182,共6页
图划分在分布式处理大规模图数据中扮演着关键的角色。通过平衡节点的工作负载和通信成本,图划分算法提高了同构集群的幂律图处理效率。然而,异构集群节点的计算能力和通信能力不一致,节点处理相同工作负载的时间成本不同,且最慢的节点... 图划分在分布式处理大规模图数据中扮演着关键的角色。通过平衡节点的工作负载和通信成本,图划分算法提高了同构集群的幂律图处理效率。然而,异构集群节点的计算能力和通信能力不一致,节点处理相同工作负载的时间成本不同,且最慢的节点会成为系统瓶颈。为了解决上述问题,提出异构感知流划分(SHAP)算法。SHAP算法采用One-pass流式邻域启发式划分策略,根据节点的性能来最小化分区间的图处理时间。通过复制因子分析,SHAP算法的划分质量被证明具有理论上界。在一个具有4个真实世界图的异构集群中进行图处理实验的结果表明,与高度优先复制(HDRF)图划分算法相比,SHAP算法的图处理时间最多可以减少67.49%,而SHAP算法的复制因子最小仅为HDRF算法的47.06%。 展开更多
关键词 异构环境 图划分 分布式计算 图计算 数据管理
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大数据使能的柔性工作流及其应用
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作者 丁维龙 田涵 +2 位作者 徐进东 杨坤峰 赵卓峰 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1806-1816,共11页
业务工作流可以提高业务执行的效率,实现业务过程的自动化,在科技服务、物联网机器人等领域得到广泛应用。当前,面向业务领域积累的海量数据,基于工作流的数据预处理,往往需要大数据技术的辅助。但是,业务工作流在处理大数据时,仍存在... 业务工作流可以提高业务执行的效率,实现业务过程的自动化,在科技服务、物联网机器人等领域得到广泛应用。当前,面向业务领域积累的海量数据,基于工作流的数据预处理,往往需要大数据技术的辅助。但是,业务工作流在处理大数据时,仍存在不支持规范化的大数据抽象,以及流程不能即时调整的局限,无法适应快速变化的业务需求。因此,基于现有工作流规范提出了一种工作流技术方案,不但在构造时支持大数据活动的建模,并且在运行时支持流程的动态变更及柔性保障。通过在科技服务领域的实际案例表明,所述的柔性工作流可提升快速响应的能力;在物联网机器人领域的案例表明,低时延的快速响应可明显提升业务运行效率。 展开更多
关键词 大数据 柔性工作流 BPMN 工作流引擎 业务流程管理
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基于区块链的纺织服装溯源方案研究 被引量:1
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作者 史爱武 李林逸 +2 位作者 袁艳丽 胡子晗 张世林 《软件导刊》 2025年第1期71-77,共7页
随着纺织服装行业的不断发展,产品溯源已成为保障服装质量和提升品牌信誉的重要环节。传统的溯源方案存在信息不对称、透明度不足以及易篡改等问题。为此,提出一种基于双链结构和Schnorr门限签名的纺织服装溯源方案。该方案通过智能合... 随着纺织服装行业的不断发展,产品溯源已成为保障服装质量和提升品牌信誉的重要环节。传统的溯源方案存在信息不对称、透明度不足以及易篡改等问题。为此,提出一种基于双链结构和Schnorr门限签名的纺织服装溯源方案。该方案通过智能合约建立私有链和联盟链之间的映射关系,简化了数据交互,有效提高了溯源数据的查询效率。引入Schnorr门限签名技术,有效应对数据篡改风险,确保溯源数据的安全上链。实验结果显示,采用Schnorr门限签名技术能够缩短私有链交易完成时间约5.13%,并且当数据量足够大时,该方案查询效率提升了87.5%,效果显著。 展开更多
关键词 区块链 溯源 门限签名 数据安全 双链结构
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面向电网调度云平台的指令数据分析与识别算法 被引量:1
13
作者 张坤 杨若朴 +1 位作者 陈兴望 张经纬 《电子设计工程》 2025年第11期54-58,共5页
针对传统机器学习算法在电网调度云平台中难以适应多源指令数据的复杂特性,导致多源化指令数据识别与分析准确度不足的问题,设计了一种BP神经网络与改进鲸鱼优化算法(WOA)相结合的神经网络数据分析算法。该算法以神经网络作为多维度数... 针对传统机器学习算法在电网调度云平台中难以适应多源指令数据的复杂特性,导致多源化指令数据识别与分析准确度不足的问题,设计了一种BP神经网络与改进鲸鱼优化算法(WOA)相结合的神经网络数据分析算法。该算法以神经网络作为多维度数据分析与识别的核心,通过利用大量电网调度数据进行训练,实现指令数据的特征学习与模式识别。通过在鲸鱼算法中引入线性收敛函数,提高搜索效率,并与BP神经网络融合,最终形成了鲸鱼改进神经网络算法,提高了对多维度数据分析与识别的适应性。实验结果表明,所提算法的辅助调度决策准确率可达95%以上,达到了设计目标。 展开更多
关键词 电网调度云平台 BP神经网络 指令数据识别 鲸鱼优化算法 收敛函数
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基于频繁模式树和深度学习的频繁项集挖掘算法 被引量:1
14
作者 李洋 李华 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2025年第1期94-98,共5页
随着数据量的急剧增长,从海量数据中挖掘有价值的信息变得尤为重要。频繁项集挖掘作为数据挖掘的一个关键领域,旨在识别数据集中频繁出现的项集,这些项集能够揭示数据间的内在联系,并为后续的高级分析提供基础。然而,传统的频繁项集挖... 随着数据量的急剧增长,从海量数据中挖掘有价值的信息变得尤为重要。频繁项集挖掘作为数据挖掘的一个关键领域,旨在识别数据集中频繁出现的项集,这些项集能够揭示数据间的内在联系,并为后续的高级分析提供基础。然而,传统的频繁项集挖掘算法在处理大规模数据集时面临准确性和效率的挑战。为了解决这些问题,本研究提出频繁模式树和深度学习的新型频繁项集挖掘算法。该算法首先利用深度置信网络提取数据的高级特征,然后基于这些特征构建频繁模式树,以高效挖掘频繁项集。实验结果表明,该算法在查全率和查准率方面均表现优异,查全率高达97.56%,查准率高达95.49%,显示出其在实际应用中的高准确性和广泛适用性。 展开更多
关键词 频繁模式树 深度学习 频繁项集 数据挖掘 挖掘算法
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基于MapReduce的分类数据增量子空间聚类研究 被引量:1
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作者 庞宁 《西南民族大学学报(自然科学版)》 2025年第1期71-76,共6页
基于细粒度属性子空间构建方法提出一种适用于分类数据的并行增量聚类算法SUC,该算法采用属性值-簇相似度度量方法,强化重要属性值对于类簇紧凑程度的正向影响力;在增量聚类阶段,更新属性权值,迭代形成增量类簇;采用MapReduce编程框架,... 基于细粒度属性子空间构建方法提出一种适用于分类数据的并行增量聚类算法SUC,该算法采用属性值-簇相似度度量方法,强化重要属性值对于类簇紧凑程度的正向影响力;在增量聚类阶段,更新属性权值,迭代形成增量类簇;采用MapReduce编程框架,实现算法SUC两阶段的并行化.在人工合成数据集、UCI数据集和真实数据集上,实验验证了算法的准确性、有效性和可扩展性. 展开更多
关键词 增量子空间聚类 细粒度属性权重 MapReduce聚类 分类数据
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试验分布式测量多源数据转发机制研究与应用
16
作者 韩涛 常亮 +1 位作者 聂小华 段世慧 《工程与试验》 2025年第1期94-96,共3页
针对结构强度试验分布式测量的数据转发问题,提出了基于蛛网拓扑形式的转发机制,改变了以往自上而下的转发机制。所提方法满足工程实践对数据实时性的要求,具有更好的适用性。在同等试验规模下数据转发更灵活、分类时间较短,能够在线打... 针对结构强度试验分布式测量的数据转发问题,提出了基于蛛网拓扑形式的转发机制,改变了以往自上而下的转发机制。所提方法满足工程实践对数据实时性的要求,具有更好的适用性。在同等试验规模下数据转发更灵活、分类时间较短,能够在线打包并打标签,更加有利于试验数据的在线监测、实时交互、数据预处理,对工程实践具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 试验测量 数据转发 拓扑形式 分布式测量
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一种实时日志数据可视化平台的研究与实现
17
作者 张宏海 刘亚宁 +3 位作者 武学成 田丰 刘硕 刘中一 《中国信息界》 2025年第5期130-133,共4页
引言随着近几年运价系统业务不断增长,系统集群规模的不断扩大,所产生的日志数据呈现几何式增长趋势,如何将实时日志数据通过可视化的方式展示出来,以便更加直观地理解和分析数据,成为近年来研究的热点~([1-2])。传统的可视化平台如Tabl... 引言随着近几年运价系统业务不断增长,系统集群规模的不断扩大,所产生的日志数据呈现几何式增长趋势,如何将实时日志数据通过可视化的方式展示出来,以便更加直观地理解和分析数据,成为近年来研究的热点~([1-2])。传统的可视化平台如Tableau是一款商业化的软件,不仅不支持自定义开发,还不是为实时数据分析而设计,因此不适合于需要实时展示的可视化场景;PowerBI虽然支持实时更新,也支持自定义开发,但对系统资源占用较大,且价格昂贵,学习曲线陡峭;FineReport不支持复杂的可视化展示,自定义功能有限,无法满足个性化需求较高的场景,同样价格昂贵。同时,Tableau、 PowerBI、 FineReport都不支持全流程的解决方案,不具备数据收集、清洗、处理、存储等功能~([3-4])。 展开更多
关键词 运价系统 实时日志数据 可视化平台 集群规模
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基于医疗保障疾病诊断相关数据的大数据分析决策管理系统设计
18
作者 唐夏 李昊昱 +2 位作者 顾宇峰 母玉清 胥志亮 《消费电子》 2025年第7期233-235,共3页
随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为推动各行各业变革的重要力量。在医疗保障领域,疾病诊断相关数据(Diagnosis Related Groups,DRGs)作为医疗大数据的重要组成部分,在提升医疗服务质量、促进资源高效配置以及显著降低医疗成本等方... 随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为推动各行各业变革的重要力量。在医疗保障领域,疾病诊断相关数据(Diagnosis Related Groups,DRGs)作为医疗大数据的重要组成部分,在提升医疗服务质量、促进资源高效配置以及显著降低医疗成本等方面具有重要意义。如何有效地利用这些数据为医疗保障决策管理提供支持,成为当前亟待解决的重要问题。本文旨在探讨基于医疗保障疾病诊断相关数据的大数据分析决策管理系统的设计与实现,以期为医疗保障领域的智能化、精细化管理提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 医疗保障 大数据分析 决策管理系统 数据质量 数据应用
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基于Sqoop的高校数据中心数据自动传输方案研究
19
作者 曹素丽 杨延广 张磊 《电脑知识与技术》 2025年第2期60-63,共4页
随着大数据技术在高校的快速应用,如何高效地在关系型数据库与Hadoop之间进行数据传输成了必须解决的问题。文章针对这一需求,设计了一种基于Sqoop的数据自动传输方案。方案首先分析了Sqoop的基本原理和安装方法,之后结合高校教务系统,... 随着大数据技术在高校的快速应用,如何高效地在关系型数据库与Hadoop之间进行数据传输成了必须解决的问题。文章针对这一需求,设计了一种基于Sqoop的数据自动传输方案。方案首先分析了Sqoop的基本原理和安装方法,之后结合高校教务系统,阐述了利用Sqoop实现数据导入、导出和增量同步的具体方法,并给出了完整的命令和Shell脚本程序。实际应用表明,该方案能够有效地实现数据自动传输,提升了数据处理效率。 展开更多
关键词 数据传输 Sqoop HADOOP 关系数据库 数据中心 大数据 高校
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基于Raft改进的拜占庭容错共识机制
20
作者 李莉 姜淼 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期108-119,共12页
随着区块链技术在金融、医疗等行业的深入应用,其面临的挑战日益凸显。其中,最为关键的便是共识机制的优化与发展。目前,联盟链主要采用的PBFT和Raft共识机制均存在一定局限性。PBFT共识机制通信量会随区块链网络中节点数量的增加而呈... 随着区块链技术在金融、医疗等行业的深入应用,其面临的挑战日益凸显。其中,最为关键的便是共识机制的优化与发展。目前,联盟链主要采用的PBFT和Raft共识机制均存在一定局限性。PBFT共识机制通信量会随区块链网络中节点数量的增加而呈指数级别上升,导致效率降低;而Raft共识机制虽然在效率上有所优化,但其抗拜占庭攻击能力弱。针对上述问题,本文提出一种基于Raft的抗拜占庭攻击的共识机制MRBFT。首先,在Raft选举过程中引入信誉值机制,选举信誉值较高的节点来提升当选节点可靠性;在选举Leader的同时,选举出总节点数量中一定比例的Monitor节点。其次,在共识过程中,由Monitor节点对其余节点的行为进行监督,提升算法抗拜占庭攻击的能力,同时对节点的信誉值进行更新,保证每轮选举都能选出最值得信赖的节点,提升算法的安全性。实验结果表明,在与PBFT抗拜占庭攻击能力相同的情况下,随着节点数量的增加,MRBFT通信量更低,通信开销为PBFT的44%,吞吐量为PBFT的1.5倍。对比同类算法,在安全性近似的场景下,吞吐量和共识时延上都具有较为明显的优化效果。 展开更多
关键词 区块链 共识机制 拜占庭攻击 监督策略 信誉值机制
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