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Adaptive Reputation-Based PBFT Algorithm With VRF-Driven View Changes
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AI
DOI：10.1002/cpe.70610.png)
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摘要
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近期研究将声誉机制融入实用拜占庭容错（PBFT）中，通过基于节点历史表现评估其声誉——表现优异的节点获得更高声誉，而表现较差的节点获得较低声誉。通常，选择声誉最高的节点作为主节点以减少耗时视图变更的频率（一种用于纠正故障主节点问题的协议）。然而，此类基于声誉的方法面临两大挑战：维护实时声誉准确性需要每轮共识后更新节点声誉，导致计算开销巨大；选择最高声誉节点使其成为恶意攻击的主要目标。为解决这些挑战，我们提出基于自适应声誉的PBFT算法，结合可验证随机函数（VRF）驱动的视图变更（ARVPBFT）。ARVPBFT采用自适应声誉机制，根据视图变更动态调整声誉更新频率，显著降低计算开销。此外，通过将VRFs整合到视图变更协议中，ARVPBFT确保在高声誉节点间进行不可预测且公平的选择，从而进一步增强系统安全性。理论分析与仿真结果表明，ARVPBFT显著优于现有算法，最终实现更稳定高效的共识机制。
Keyword:
practical byzantine fault tolerance
reputation mechanism
verifiable random functions
view-change protocol
期刊
C
IF:
1.5
论文数:
473
被引数:
0
机构
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