关键词：
工业互联网
区块链
共识机制
智能合约
加密算法
摘要：
近年来,随着区块链技术的出现及其在数据安全领域的广泛应用,运用区块链技术赋能工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)系统的思路已经受到广泛关注。区块链是一种分布式的、不可篡改的数据账本,无需中心化权限即可实现数据的可靠传输和流通。在IIoT中,区块链可以用于实现数据确权、价值共享,保证工业数据安全,防止数据被窃取或滥用,以及提供工业数据的可信追溯等服务。尽管区块链可以解决IIoT的安全问题,但面向IIoT场景的区块链应用仍然面临以下挑战:(1)主流区块链系统共识效率与吞吐量较低,可扩展性差,难以应用于资源受限、接入设备多、数据量大的IIoT场景。(2)区块链上数据具有透明性,与工业数据的隐私性存在冲突。因此,针对上述挑战,本论文分别从基于哈希图的高可用性区块链框架、基于推测的改进拜占庭共识机制、基于区块链智能合约的数据隐私保护技术三个方面对IIoT中区块链可信共识与隐私保护所涉及的关键技术进行了深入研究,提出了相应的创新性解决方案,并通过理论分析和仿真实验证明了所提出的方案对区块链系统性能的提升与对工业数据隐私性的保护。本论文的主要贡献包括三个方面,总结如下:
(1)提出了基于哈希图的高可用性区块链框架。针对IIoT场景中资源受限、接入设备多、兼容性差、数据量大等问题,本论文设计了基于哈希图的分片区块链框架。首先对IIoT网络进行分层,将网络划分为传感器网络和分片哈希图网络,将简单的IIoT设备组成传感器网络并由分片哈希图网络进行管理,解决了 IIoT场景资源受限问题,提高了网络的兼容性。其次,提出节点状态综合评价机制并基于此对区块链网络内节点进行分片,仅在每个分片内部使用哈希图进行共识,而无需在全网达成共识。结果表明,本论文提出的方案在满足IIoT数据安全需求的同时提高了区块链系统50%以上的共识效率、吞吐量与可拓展性。
(2)提出了基于推测的改进拜占庭共识机制。针对区块链系统共识效率与吞吐量低、通信开销大、可拓展性差,难以应用于IIoT场景的问题,将IIoT场景划分为两大类,即性能敏感场景与安全敏感场景,并结合两种场景提出了对应的共识机制改进。针对性能敏感场景,提出了基于深度强化学习的共识机制改进。首先设计了一种推测性共识机制,将共识流程分为两种情况,根据网络情况灵活选取不同的共识流程,在保证一定安全性的前提下,将共识效率与吞吐量提高了一倍以上。其次结合深度强化学习技术,设计了网络节点筛选流程,选取一些综合性能较好的节点参与共识,从而提高区块链系统的可拓展性,降低通信开销。针对安全敏感场景,提出了基于聚类算法的共识机制改进。首先设计了一种改进的拜占庭共识机制,针对网络情况选取不同的共识流程,以在不降低共识效率的前提下保证共识流程的安全性。其次设计了改进的K-medoids聚类算法,优化了聚类算法的执行过程,提高了算法的执行效率。根据改进的聚类算法将网络划分为多个聚类,在每个聚类内部进行共识,从而提高了系统约30%的可拓展性与吞吐量,降低了通信开销。
(3)提出了基于区块链智能合约的数据隐私保护技术。针对区块链数据透明性与工业数据隐私性存在冲突的问题,本论文设计了基于公钥关键字可搜索加密的数据安全交换机制。将网络划分为用户、区块链网络等多个实体,结合智能合约技术,本论文实现了工业数据链上验证、链下加密传输的安全交换机制,保证了工业数据的隐私性。针对传统区块链系统缺乏数据完整性验证与访问控制机制等问题,结合智能合约技术,设计了基于零知识证明的访问控制和数据完整性验证机制,保护了工业数据的隐私性与数据完整性,从而实现工业数据的安全交换。结果表明,相对于其他加密算法,本论文提出的方案在计算效率上优于其他方案约20%。
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