区块链边缘计算

       物联网由嵌入式传感器和多样化设备组成，这些设备通常处理能力有限并通过中央服务器连接。因此，物联网引入了边缘计算来解决规模扩大所导致的算力不足问题，将云端进行的计算向边缘移动，就近提供智能服务，提高资源利用率。但边缘计算与物联网结合系统的底层架构也存在数据隐私、网络安全和数据完整性等问题。将区块链与物联网边缘计算结合，能够构建一个去中心化的系统，将每个物联网设备都作为P2P网络中的节点，数据能够得到多个节点的复制，确保其完整性和防篡改性。区块链的去中心化和分布式特性解决了传统系统的单点故障和信任问题，增强了系统的可靠性和安全性。

      共识机制作为区块链的核心技术，其不仅是维护区块链系统效率与安全性的关键，也是评估区块链技术是否适用于大规模物联网应用的重要标准。因此本课题组致力于通过优化BFT（Byzantine Fault Tolerance）共识算法来解决区块链与物联网边缘计算系统中的安全性与可拓展性问题，主要研究内容包括：

• 节点分组机制：根据节点间的响应时间与多维度的衡量，将节点分成多组进行组内和组间的共识，降低共识过程中的通信复杂度。
• 分层共识算法：通过将共识过程分层，减少了每个节点参与全网共识的负担，从而提升提高共识效率和系统扩展性。
• 签名算法的改进：通过改进环签名、门限签名等底层加密算法来实现共识算法在安全性与效率上的提升。
• 节点声誉值计算：通过结合边缘计算与物联网设备的交互信息，从共识贡献与节点效率等多维度多方法评估节点的可信度，以便于后续对节点权限进行划分。
• 主节点的选取：采用多种方法兼顾主节点的可靠性与不可预测性，如结合环签名的主节点共识环组、结合可验证随机函数等。
• 分片技术：通过分片技术将区块链网络划分为多个子网络，每个子网络处理部分交易，提高整体交易处理速度。

      通过对共识算法的多方面改进并在Fabric与Goland等软件上进行仿真实验，我们从共识时延、吞吐量、CPU占用率与通信复杂度等多个角度对我们所提出的共识算法进行可拓展性的测试，同时我们采用FPD（Faulty Probability Distribution）模型与FND（Faulty Number Determined）模型以及不同类别的攻击方式对算法进行安全性测试。测试结果显示，我们所提出的不同共识算法在多个方面均实现了提升，特别是在效率和安全性方面。具体而言，这些算法不仅加快了交易处理速度，降低了系统延迟，同时也增强了系统网络的抗攻击性，从而提升了整个区块链与物联网边缘计算系统的整体性能和可靠性。课题组主要研究成果如下：
 

[1]Jiali Zheng, Yuxi Zhang, RSHS: A Blockchain Consensus Mechanism for Edge Computing-Supported Agri-IoT Systems, IEEE Transactions on Network and Service Management, 2024, 21(4): 4104-4118, doi:10.1109/TNSM.2024.3415610 (JCR一区/中科院二区TOP期刊/CCF C，IF 4.7)

[2]Minyu Feng, Jiali Zheng, Siyi He, Jincheng Xie, Yixin Chen. CRBFT: An Optimized Blockchain Algorithm for Edge-Based IoT System. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(23):23200-23208, doi:10.1109/JSEN.2022.3215152 (JCR一区/中科院二区，IF 4.325)