【摘 要】
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提出了一种基于信用模型的共识协议。首先,该共识协议借鉴了个人信用风险评估的思想,设计了一种基于BP神经网络的节点信用度模型。其次,构造了一种分片轮转模型,它可以根据节
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州省公共大数据重点实验室（贵州大学）,贵州大学密码学与数据安全研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61662009,No.61772008);贵州省教育厅科技拔尖人才基金资助项目(No.[2016]060);贵州省科技重大专项计划基金资助项目(No.20183001);贵州省科技计划基金资助项目(No.[2017]5788);教育部—中国移动科研基金研发资助项目(No.MCM20170401);贵州大学培育基金资助项目(No.[2017]5788);贵州省联
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提出了一种基于信用模型的共识协议。首先,该共识协议借鉴了个人信用风险评估的思想,设计了一种基于BP神经网络的节点信用度模型。其次,构造了一种分片轮转模型,它可以根据节点的信用度高低分割搜索空间产生新区块,同时对协议所面临的可能攻击进行分析,修复了协议存在的漏洞。最后,仿真实验表明共识协议既能有效地降低新区块产生过程中重复计算的巨大资源消耗,也能抑制大型矿池的产生,使整个区块链系统变得更加安全可靠。
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