一种基于可信度计算的联盟链跨链数据融合方法技术

一种基于可信度计算的联盟链跨链数据融合方法，属于区块链跨链技术领域。将本发明专利技术应用于域名的跨组织访问，并进行实验测试，证明了方案的可行性、高效性及准确性。本发明专利技术不仅能有效的实现两个区块链之间的跨链数据融合，还能保证在数据融合后依然可信可靠。使用这种方法能够有效的解决两个区块链数据融合的可靠可信问题，并且对两个以太坊区块链之间的可信度进行了设定，方便了以后区块链之间的跨链数据传输。数据传输。数据传输。

【技术实现步骤摘要】
一种基于可信度计算的联盟链跨链数据融合方法


[0001]本专利技术属于区块链跨链
，具体涉及一种基于可信度计算的联盟链跨链数据融合方法。

技术介绍

[0002]当前已有的跨链技术主要有四种主流方式：公证人机制、侧链/中继、哈希锁定、分布式私钥控制。其中，公证人机制是指两个不同的记账系统可以通过第三方“连接器”或“验证器”互相自由地传输货币，利用传输协议，让中间的连接器为这两个记账系统创建资金托管，当所有参与方对交易达成共识时，便可相互交易。侧链技术是指侧链和主链之间通过双向锚定的方式连接，进行价值转移的时候，主链锁定一定数量的货币，侧链释放等量代币即可。哈希锁定技术是指利用区块链外预设的支付通道，进行多次、高频、快速的小数额点对点支付。分布式私钥控制是通过私钥生成与控制技术，把加密货币资产映射到基于区块链协议的内置资产模板的链上，根据跨链交易信息部署新的智能合约，创建出新的加密货币资产。这些跨链方式所面向的问题是交易的跨链，也就是账户的价值跨链转移，不能解决数据的跨链融合问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于可信度计算的联盟链跨链数据融合方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤一：将以太坊区块链进行建模，对可信度及相关参数进行设定；步骤二：评审委员会的选取：将评审节点的数量设置为两个链的节点总数的十分之一，并随机选取；步骤三：节点可信度计算模型的建立：基于logistic回归模型的节点信任度度量算法；步骤四：社区可信度计算模型的建立：社区可信度由当前社区可信度和历史交互质量两部分组成；步骤五：两个社区之间进行数据传输：将评审节点作为首领节点进行点对点传输，并且针对不同的可信等级进行全可信数据传输或部分可信数据传输。2.根据权利要求1所述的一种基于可信度计算的联盟链跨链数据融合方法，其特征在于：所述步骤一具体为：将每个以太坊区块链定义成一个社区，其中包括多个节点，并对社区可信度等级进行了定义，社区可信度具体分为以下三个等级：(1)零可信：两个社区彼此的信任度处于最低状态；在此种情况下，社区A对B的可信度完全取决于社区B的运行状态；社区B中的运行状态由社区A在社区B中设置的评审委员会Jury
A
‑
>B
进行评估；社区B中的各个节点需要经过5个周期的评审，在评审结束后计算社区A对社区B的信任度trust(A，B)，如果可信度高于指定阈值0.66，则认为B是全可信的，进行数据整合，否则认为与B发生数据合并是存在风险的，拒绝合并请求；(2)半可信：两个社区发生过高质量的交互，但又不处于完全可靠状态，则处于此等级；调整β为0.5，使用可信评估模型计算社区A对B的可信度，调整社区B中节点评审时间为3个周期，如果可信度高于指定阈值0.66，则进行完全可信数据合并；否则进行部分可信数据合并同时跳转到零可信状态；(3)全可信：两个社区处于完全可信状态；此等级下社区信任度计算公式中的β调整为0，同时社区A对社区B的节点只需经过一个周期的评审，如果可信度高于指定阈值0.66，则进行完全可信数据合并；否则拒绝本次合并请求，并且B跳转到零可信状态。3.根据权利要求1所述的一种基于可信度计算的联盟链跨链数据融合方法，其特征在于：步骤二中，评审委员会随机产生的步骤为：(1)对区块链中的所有节点进行1到节点数编号，每个节点的编号唯一保密；(2)每个节点在本地生成随机数并计算随机数对应的哈希值；(3)将随机数拆分为n份匹配其他的节点，将每份片段使用对应节点的公钥采用secp256k1进行加密；(4)将哈希值和加密后的拆分信息一起广播到区块链网络中；(5)当节点收到大部分节点的哈希值与碎片信息时，把自己产生的随机数广播到区块链网络中；(6)每个节点检查是否有节点没有进行(3)的操作，如果有，解密自己对应的拆分部分并发布，根据大家发布的拆分信息恢复该节点的随机数(7)将所有节点的随机数异或得到结果；(8)将(6)中结果映射到1到节点数之间，所得结果为评审节点编号。
4.根据权利要求1所述的一种基于可信度计算的联盟链跨链数据融合方法，其特征在于：所述步骤三具体为：可信度计算公式定义如下：其中，是当前周期结束时，系统根据节点i之前的行为计算出的节点的信任度；ω表示节点i在当前周期参与的区块验证次数；τ表示周期产生的区块总数；v
x
表示节点i在第x轮投票是否正常投票，正常为1，反之为0；σ表示对于恶意投票的惩罚权重，由用户设置，该值越大，对节点恶意投票的惩罚越大；μ
x
表示节点i在第x轮是否恶意投票，恶意为1，反之为0；对公式(1)信任度模型进行修正，根据节点当前信任度和上一周期的信任度，对当前周期信任度进行权重均衡，最终信任度度量公式如下：其中，trust(i)
cur
当前周...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨茹，翟健宏，刘奕彤，韩璐，
申请(专利权)人：黑龙江工程学院，
类型：发明
国别省市：