区块链拜占庭容错共识机制优化研究综述

高迎 朱艺

[摘 要] 2008年，区块链作为比特币的底层技术从交易簿中独立出来。随着互联网的普及，如何优化区块链技术的应用引起了国内外学者的广泛关注。近年，神经网络技术常用于区块链领域的结合与优化，为其发展提供了助推剂。文章针对人工神经网络技术应用于共识机制优化的发展进程进行简单概述，并提出了对该领域的研究展望。

[关键词]区块链;PBFT;共识机制;神经网络

中图分类号： F272          文献标识码：A           文章编号：1674-1722（2021）22-0079-03

《比特币：一种点对点式的电子现金系统》[1]一书宣告了区块链技术的诞生，其作为比特币的底层技术，从交易簿中独立出来，成为当下新兴技术。

Leslie Lamport[2]等人将拜占庭军队的将军和他们的部队的作战情况，抽象表达为信息不对称问题，提出了一种算法：当有且只有三分之二以上的将军忠诚时，才能实现信息对称，拜占庭将军共识算法（Byzantine Fault Tolerance，BFT）[3]由此诞生。但该算法一直都存在运行慢、复杂度高等问题，难以广泛应用。而实用拜占庭容错算法（Practical Byzantine Fault Tolerance，PBFT）[4]的提出，为其实际应用提供了可能。然而面对无法同时满足一致性、可用性和分区容错这三个属性的问题[5]，在优化共识算法的同时就需要有所取舍。

一、共识机制的发展

随着PBFT问题的提出，1990年，Paxos算法应运而生，其在一定条件下能够解决一致性问题。但Paxos的理论化，使人们在理解和实施方面都有很大困难。2013年提出了Raft算法，Raft的效果与Paxos相同，但更便于实施和理解。

Raft集群通常包含五个服务器节点，最多允许两个节点同时出错。图1所示的服务器节点有三种状态：Leader、Follwer和Candidate。一个任期内只有一名领导，领导负责处理所有客户的请求。

二、人工智能

（一）神经网络算法理论

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），作为人工智能的重要分支，采用广泛互连的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程。通过模拟人脑神经元，从信息处理的角度组成不同连接方式的网络运算模型。神经网络运算模型，是由大量的节点之间相互联接构成的，它的组织结构能够模拟生物神经系统对真实世界所做出的交互反应，其结构如图2所示。

结构包含：输入层：输入层接收特征向量x。

输出层：输出层产出最终的预测h。

隐藏层：介于输入层与输出层之间，之所以称之为隐含层，是因为可进行数据处理。

（二）人工智能与区块链

（1）人工智能可帮助区块链降低能耗

“挖矿”工作极其困难，需要耗费大量资源。人工智能的出现则能帮助其告别传统的挖矿方式，以一种更聪明、更高效的方式管理任务。

已有很多电子设备使用人工智技术降低能耗、提升性能。如果类似方式在区块链系统中实现，将会大大降低矿工挖矿硬件的成本以及挖矿所需电力的消耗。

（2）人工智能辅助区块链检测欺诈

AI技术的学习行为，目前已广泛应用于银行和電商业务中，用以发现与防范欺诈交易。研究认为若能在区块链系统中运用人工智能技术，对保障区块链安全交易大有好处，因为这类问题也是区块链的一大重要症结。

人工智能技术为区块链提供了更强大的数据分析能力、拓展了场景并保障了信用安全，两者可以说是优势互补。尽管区块链和人工智能是两种不同的技术趋势，但两者通过优势互补迸发的巨大潜力依然值得我们去深入挖掘。

三、国内外研究现状与发展历程

针对拜占庭容错算法，国内外学者对其进行了不同角度的改进，表1为近年来人工神经网络技术相关的PBFT改进的研究成果。

（一）在PBFT共识流程中主节选取问题

Yong Wang[5]等人将原有的C/S体系结构改为P2P架构，并采用投票方式选择主节点，在选举过程中引入了信用等级和信用系数，使得每个节点被选为主节点的概率受过去的行为的影响，更可能选择一个可靠的主节点;张良嵩[11]提出了VBFT算法，通过在PBFT三阶段协议前使用随机函数（VRF）来选取每轮参与共识的节点，提高投票共识的效率;Buchman E[12]等人提出了一种新的分布式网络环境下事件排序协议Tendermint，利用节点间的对等八卦协议，对经典的学术研究进行了现代化改造，并简化了BFT算法的设计，可见这也是节点关系，即节点间信用的一种表现形式。

（二）在人工智能与区块链共识机制结合领域

Jianwen Chen[6]等人提出了基于人工智能技术的概念框架、基本理论和研究方法，改进了AlexNet网络，设计了一个特殊的卷积神经网络和一个动态阈值，得到超级节点和随机节点;王缵[7]等人利用BP神经网络，设计了一种节点信用度模型，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。

四、研究展望

研究可见，国内外许多知名大学与机构研究者都在致力于解决分布式网络中信息不对称的改进以及效率问题的提升。而在节點评估方面，目前有关PBFT的改进研究大多偏重于构建信誉模型量化节点，而现实应用中，为了更好地保证系统的安全性和鲁棒性，节点的性能往往由多方面决定，同时为了资源节约可以采用更先进的人工智能算法模型，弥补人力和电力的消耗。

五、结语

人工智能技术能提高共识机制的效率与安全性，为区块链技术提供了更广阔的发展空间。虽然神经网络并不能解决区块链技术当前遇到的所有瓶颈，但推进两者的结合，对共识机制的优化与区块链的深入发展具有现实意义。

参考文献：

[1]NAKAMOTOS.Bitcoin： a peer-to-peer electronic cash system [EB/OL]， 2009. https：//bitcoin.org/bitcoin.pdf.

[2]Leslie Lamport， Robert Shostak， Marshall Pease.The Byzantine Generals Problem[J]. Acm Transactions on Programming Languages and Systems， 1982，4（3）：382-401.

[3]Canetti， R.， Rabin， T.： Optimal asynchronous Byzantine agreement. In： 25 th Symposium on Theory of Computing， 1993， pp. 42-51.

[4]Gao S. T-PBFT： An EigenTrust-Based Practical Byzantine Fault Tolerance Consensus Algorithm[J]. China Communications， 2019， 16（12）：111-123.

[5]Wang Y，Song Z，Cheng T. Improvement Research of PBFT Consensus Algorithm Based on Credit[C].International Conference on Blockchain and Trustworthy Systems. Springer， Singapore， 2019.

[6]Chen J，Duan K，Zhang R，et al. An AI Based Super Nodes Selection Algorithm in BlockChain Networks[J]. 2018.

[7]王缵，田有亮，李秋贤，等. 基于信用模型的工作量证明算法[J].通信学报， 2018（08）：185-198.

[8]陈子豪，李强. 基于K-medoids的改进PBFT共识机制[J].计算机科学， 2019（12）：101-107.

[9]Rongfei M A . Super node selection algorithm combining reputation and capability model in P2P streaming media network[J]. Personal and Ubiquitous Computing， 2019， 23（3-4）：435-442.

[10]包振山，王凯旋， 张文博. 基于树形拓扑网络的实用拜占庭容错共识算法[J]. 应用科学学报， 2020（01）：34-50.

[11]张良嵩. 基于拜占庭容错的区块链共识算法研究[D].电子科技大学， 2020.

[12] Buchman E ， Kwon J ， Milosevic Z . The latest gossip on BFT consensus[J]. 2018.