【摘 要】
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基于区块链的新一代智能合约系统具有更高的执行效率和可信性,在各行业显现出巨大的应用价值和潜力。区块链预言机（Oracle）是链上智能合约与链外数据的接口,可以为智能合约的执行条件判断提供关键的链外数据。现有的区块链预言机系统只适用于读取简单的结构化数据,难以通过去中心化的方式利用AI（Artificial Intelligence,人工智能）技术实现对海量数据的处理并针对处理结果达成共识。这极大限
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基于区块链的新一代智能合约系统具有更高的执行效率和可信性,在各行业显现出巨大的应用价值和潜力。区块链预言机（Oracle）是链上智能合约与链外数据的接口,可以为智能合约的执行条件判断提供关键的链外数据。现有的区块链预言机系统只适用于读取简单的结构化数据,难以通过去中心化的方式利用AI（Artificial Intelligence,人工智能）技术实现对海量数据的处理并针对处理结果达成共识。这极大限制了区块链预言机的应用场景。为了克服上述缺陷,本文提出一种基于AI模型共识的智能区块链预言机设计。与基于结果共识的传统设计相比,新设计在高通量数据处理和应用场景迁移方面具有突出的优势,但也存在AI模型分布式共识、数据存储及隐私保护这两个有待解决的关键问题。本文针对这两个问题分别开展了探索性的研究。首先,针对AI模型共识问题,本文将经典共识算法PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance,实用拜占庭容错算法）和AI模型训练验证的各个环节进行了有机的融合,提出一种新的模型共识算法 M-PBFT（Model-based Practical Byzantine Fault Tolerance,基于模型的实用拜占庭容错）。本文论证了该算法的收敛特性,并建立了概率模型用于评估该算法在非理想通信条件下的健壮性等性能。理论与数值结果表明本文提出的模型共识算法具有较高的健壮性和执行效率。其次,针对数据存储与隐私保护问题,本文提出了一种基于互信息神经网络特征提取的数据预处理方法。该方法不依赖于特定的AI模型和任务,能够基于互信息最大化原则用无监督的方式实现数据特征的提取,从而实现压缩数据量、保护原始数据的隐私细节等效果。本文在2个公开数据集上通过对比实验验证了该方法的有效性和优越性。本文提出的智能区块链预言机设计实现了区块链预言机技术与AI技术的有机融合,扩展了区块链智能合约的数据处理能力,具有广阔的应用前景。
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