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Decentralized Dynamic Heterogeneous Redundancy Architecture Based on Raft Consensus Algorithm
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AI
DOI：10.3390/fi18010020.png)
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摘要
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动态异构冗余（DHR）架构通过结合异构性、冗余性和动态性，创建以安全为中心的框架，可用于缓解利用未知漏洞的网络攻击。然而，传统的DHR架构依赖集中式控制模块进行调度和裁决，导致严重的单点故障风险和信任瓶颈，严重限制了其在安全关键场景中的部署。为解决这些挑战，本文提出了一种基于Raft共识算法的分布式DHR架构。它将Raft共识机制深度集成到DHR执行层，构建以共识为中心的控制平面，并设计双日志流水线，确保所有安全关键决策在通过Raft实现全局一致性后才执行。此外，我们定义了一个多维攻击者模型——涵盖外部攻击者、内部执行者、内部节点和协同拜占庭对手——以在Raft的崩溃容错假设下分析架构的安全属性和明确防御边界。为评估所提架构的有效性，开发了一个由五个异构节点组成的原型进行充分评估。实验结果表明，对于非拜占庭外部和内部攻击，该架构实现了高检测和隔离率，保持了高可用性，并确保非恶意节点间的状态一致性。对于少数节点表现出拜占庭行为的压力测试，原型保持了日志一致性并阻止了错误的状态提交；然而，我们明确将这些视为受限制对手下的经验观察，而非通用的拜占庭容错保证。性能测试显示，系统在攻击场景中表现出强大的安全韧性，性能开销可控。该架构未将Raft转化为拜占庭容错共识协议，而是在共识层保留了Raft的崩溃容错保证，并通过异构冗余执行器和多数哈希验证在执行层实现拜占庭抗性。为支持同行评审期间的评估，我们提供了可运行的原型包，包含基于Docker的部署脚本、预构建的异构执行器和Raft控制平面镜像，使评审者能够在受控配置下观察和评估系统的代表性架构行为，而无需暴露内部源代码。完整实现将在符合机构知识产权要求后发布，不影响当前评估的范围或有效性。
AI总结
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