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基于聚类算法的PBFT共识优化措施分析
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作者 单伯瑜 《信息与电脑》 2025年第1期4-6,共3页
文章对基于聚类算法的实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)共识优化改进的理论基础进行分析,并从聚类模型构建与共识流程分工两个维度,重点阐述了具体的优化措施;同时,采用实验仿真的方式,论证了优化措施的科学... 文章对基于聚类算法的实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)共识优化改进的理论基础进行分析,并从聚类模型构建与共识流程分工两个维度,重点阐述了具体的优化措施;同时,采用实验仿真的方式,论证了优化措施的科学性与可行性,旨在提高区块链技术的共识质量和效率,促进区块链模型的广泛应用,为从业人员提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 区块链 聚类算法 PBFT共识优化 改进措施
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基于联邦学习的加密流量分析研究
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作者 崔又文 冯千烨 +3 位作者 何云华 高健桐 单伯瑜 刘馨妍 《网络安全与数据治理》 2025年第1期9-14,36,共7页
当今信息化时代背景下,加密流量呈爆炸式增长,其在保障了信息传输的安全性的同时,也给了不法分子可乘之机,对流量的分类、识别提出了前所未有的挑战,尽管传统的基于规则的识别方法和流级行为特征等方案能实现较高准确率的分类、识别,但... 当今信息化时代背景下,加密流量呈爆炸式增长,其在保障了信息传输的安全性的同时,也给了不法分子可乘之机,对流量的分类、识别提出了前所未有的挑战,尽管传统的基于规则的识别方法和流级行为特征等方案能实现较高准确率的分类、识别,但在数据隐私和安全方面仍有待提升。着重研究基于联邦学习技术的网络加密流量识别系统,针对使用SSL/TLS进行加密的流量特征,提出了一种高效加密流量识别模型,主要通过特征提取和模型训练来实现对加密流量的准确分类,可以在不接触原始数据的前提下,进行信息共享和模型训练,通过加权平均策略获得准确的加密流量分析模型,有效监测夹杂在海量数据中的高危流量。在加密数据集上的实验有效验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 加密流量 联邦学习 网络安全 网络流量分类
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一种基于信誉值的多层委托权益证明共识机制
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作者 徐刚 姚腾锴 +2 位作者 孟祥飞 高天昊 单伯瑜 《北方工业大学学报》 2024年第1期118-125,共8页
针对委托权益证明共识机制(Delegated Proof of Stake,DPoS)中存在的节点选举不合理、中心化风险增加、节点投票不积极等问题,本文提出一种基于信誉值的多层委托权益证明共识机制(Reputation-based Multilayer Delegated Proof of Stake... 针对委托权益证明共识机制(Delegated Proof of Stake,DPoS)中存在的节点选举不合理、中心化风险增加、节点投票不积极等问题,本文提出一种基于信誉值的多层委托权益证明共识机制(Reputation-based Multilayer Delegated Proof of Stake,RM-DPoS)。首先,提出基于信誉值的节点投票票据评估模型,计算节点信誉值,确定节点的投票权重。其次,引入多层委托投票机制,将投票节点分为不同层次,并允许投票节点将投票权重委托给更高一级的代理节点,防止权力过于集中,化解中心化风险。最后,设计了节点激励方案,依据信誉值和沙普利值进行代币奖励和惩罚,鼓励节点积极投票,维护系统稳定性。实验结果表明,RM-DPoS能够有效解决DPoS共识机制中的问题,能够防范中心化风险,增强系统的稳定性和安全性,具有广泛的应用潜力。 展开更多
关键词 委托权益证明共识机制 信誉值 多层委托投票 沙普利值
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