Un mecanismo de consenso de prueba de múltiples estados para nodos móviles en Internet de los Vehículos
Autores: Zhao, Feng; Cheng, Ruimin; Li, Chunhai; Su, Zhaoyu; Liang, Guoling; Yang, Changsong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un mecanismo de consenso de prueba de múltiples estados para nodos móviles en Internet de los Vehículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Cadena de bloques
Mecanismo de consenso
Nodos de vehículos
Modelo de aprendizaje automático
Tiempo de transmisión
Calidad de comunicación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
La tecnología blockchain proporciona un entorno de acceso a la información confiable para Internet de los Vehículos, pero la alta latencia y el complejo mecanismo de consenso informático en blockchain dificultan su adaptación a dispositivos a bordo. Recientemente, existen muchos métodos para reducir el costo temporal del consenso mediante la optimización de la agrupación de nodos o la reducción de cálculos redundantes, pero esto podría disminuir el nivel de seguridad de la blockchain. Para abordar estos problemas y reducir los efectos adversos del cambio frecuente de la calidad del canal en los resultados del consenso, se propone un mecanismo de consenso basado en factores estatales integrales de vehículos para la selección de nodos (PoMS). En primer lugar, los nodos de los vehículos utilizan el modelo de aprendizaje automático para predecir parámetros de conducción locales y transmiten los resultados predichos a los demás nodos. En segundo lugar, cada nodo utiliza datos interactivos para calcular los valores de estado, y el líder evalúa exhaustivamente los nodos que participan en el consenso y selecciona los nodos como retransmisores. Finalmente, también adoptamos una estructura de blockchain de doble capa para acelerar el proceso de selección de nodos de retransmisión. Para verificar el rendimiento del algoritmo de consenso propuesto, realizamos pruebas sobre el tiempo de transmisión y la calidad de la comunicación. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con los mecanismos de consenso tradicionales, el algoritmo propuesto en este documento puede reducir la sobrecarga temporal en un promedio del 12.7% y mantener buenas tasas de transmisión bajo un cierto número de nodos maliciosos.
Descripción
La tecnología blockchain proporciona un entorno de acceso a la información confiable para Internet de los Vehículos, pero la alta latencia y el complejo mecanismo de consenso informático en blockchain dificultan su adaptación a dispositivos a bordo. Recientemente, existen muchos métodos para reducir el costo temporal del consenso mediante la optimización de la agrupación de nodos o la reducción de cálculos redundantes, pero esto podría disminuir el nivel de seguridad de la blockchain. Para abordar estos problemas y reducir los efectos adversos del cambio frecuente de la calidad del canal en los resultados del consenso, se propone un mecanismo de consenso basado en factores estatales integrales de vehículos para la selección de nodos (PoMS). En primer lugar, los nodos de los vehículos utilizan el modelo de aprendizaje automático para predecir parámetros de conducción locales y transmiten los resultados predichos a los demás nodos. En segundo lugar, cada nodo utiliza datos interactivos para calcular los valores de estado, y el líder evalúa exhaustivamente los nodos que participan en el consenso y selecciona los nodos como retransmisores. Finalmente, también adoptamos una estructura de blockchain de doble capa para acelerar el proceso de selección de nodos de retransmisión. Para verificar el rendimiento del algoritmo de consenso propuesto, realizamos pruebas sobre el tiempo de transmisión y la calidad de la comunicación. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con los mecanismos de consenso tradicionales, el algoritmo propuesto en este documento puede reducir la sobrecarga temporal en un promedio del 12.7% y mantener buenas tasas de transmisión bajo un cierto número de nodos maliciosos.