[发明专利]基于随机连续离散的区块链共识系统

摘要

本发明涉及基于随机连续离散的区块链共识系统，包括连续型随机取样和基于随机连续离散的共识算法；基于随机连续离散的区块链由传统离散型共识算法投票确认，升级成了连续型随机取样，只选取所有节点中的一部分来获得一个结果，往复多轮取样，实现全覆盖；当随机取样的结果收敛到一个可信值，共识达成；基于随机连续离散的区块链共识算法安全性高，公用性强。

主权项

1.基于随机连续离散的区块链共识系统，其特征在于，包含：客户端、低级节点、代理节点、全通态节点、离散数据查询节点、共识排序链、离散数据链；所述全通态节点的功能是用于接收数据，并且根据作用转换为不同形态的结点，每个所述全通态节点需要通过全部节点验证才能在区块链网络中运行；区块链网络中的每个全通态节点维护并记录随机连续离散数据，同时参与共识服务；所述全通态节点包括所述低级节点和所述代理节点，所述低级节点用于共识算法并产生共识，所述代理节点用接收共识结果并记账；所述共识排序链、所述离散数据链都包括所述低级节点和所述代理节点；所述全通态节点在所述共识排序链、所述离散数据链上可以有不同的角色，所述全通态节点可以作为独立的所述代理节点，所述全通态节点随时可以作为所述共识排序链的所述低级节点与所述离散数据链的所述代理节点，所述共识排序链的所述低级节点随时可以作为所述离散数据链的所述代理节点；所述客户端进行低级节点、代理节点、全通态节点的注册，注册后的低级节点、代理节点、全通态节点使用客户端的共识服务应用程序的在区块链网络中进行共识服务，并返回给应用程序；所述共识服务应用程序的代理节点根据其对应的私钥将随机连续离散数据提交到对应的组织通道内，经数字签名后广播给区块链网络中的其他节点并等待确认；所述离散数据链的网络中的低级节点对收到的随机连续离散数据的信息进行校验，校验通过后，随机连续离散数据被记录到一个区块中；一旦所述随机连续离散数据上链，新的区块就会创建，创建新区块的节点需要将消息广播给其他所有节点，所述其他所有代理节点将接受新区块，并将新区块加入到自己区块链条的最后一块区块后；随机连续离散数据产生的过程为：客户端的采样应用程序把现实中的实体数字化和令牌化，得到模拟量，所述离散数据链的网络中的低级节点获取模拟量，然后客户端的转换应用程序将模拟量离散化之后得到物理量，客户端的采样应用程序对于模拟量都不可能有完全精确的表示，在一个采样周期内，物理量的数值都是不变的，而模拟量则是变化的，这样就将模拟量离散化，从而成为离散量，客户端的测量应用程序将一天中以每小时为单位集中测量一次温度的值，得到24小时内离散的时间点上的温度值，即用集中量描述每组数据的特征，加上离散量，此时客户端的判断应用程序除了集中量和离散量的特征来获取数据的分散情况，即不同组别数据的平均数和中位数可能完全相同，但组别数据之间会存在着很大的区别，客户端的计算应用程序判断这两组数据的平均数和中位数，并计算描述数据离散趋势的统计量，即差异量；此时客户端的配置应用程序根据配置文件获取配置信息；客户端的采样应用程序创建收集实体的实例，并设置参数；客户端的权限应用程序获取负责操作客户端的管理员信息，如果不存在，则需要先初始化管理员管理员信息，获取管理员注册证书和私钥信息；管理员提交访问数据并进行后续操作的请求；客户端生成私钥和证书签名请求，调用广告传媒客户端提供的接口，并返回的注册证书和私钥给客户端的测量应用程序和客户端的计算应用程序；客户端的计算应用程序用集中量描述数据的典型情况，差异量描述数据的特殊情况，只有同时描述数据的集中量和离散量，才能更好计算数据之间的差别，客户端的计算应用程序计算差异量的方法有全距、四分位区间距、平均差、方差和标准差，全距是把每组数据按从小到大的顺序排列，用最高分减去最低分，所得的值就是全距，即最高分和最低分之间的距离，全距小说明数据的分布相对集中；全距大说明数据的分布较为分散，全距的优点是计算方法简单，但只计算到两端的数值，没有考虑中间数值的差异情况，描述数据时不太稳定，四分位区间距中位数用来表示每组数据分布的集中趋势；中位数正好把每组数据一分为二；如果把中位数左侧和右侧的分布再各分成两个部分，得到的是四个相等的分位，与全距相比，四分位区间距在表述数据的离散情况时好，但由于它没有把所有的数据都考虑在内，稳定性差，如果客户端的计算应用程序把全部数据都考虑在内来计算分布程度，平均数代表每组数据的集中趋势，每组数据中的每个数据与平均数相比较就可以得知每个数据与平均数偏离的程度，或者说与平均数差异的情况；如果把每组数据中每个数据与平均数差异的情况相加起来，那么所有数据的差异情况便一目了然；把这个值除以数据的个数，所得的值叫做平均差，平均差是数据分布中所有原始数据与平均数距离的绝对值的平均；用绝对值是为了不出现负数；由于平均差是根据分布中每一个观测值计算求得的，代表数据分布的离散程度；客户端的计算应用程序当求每个原始数据与平均数之差的绝对平均值，而是求它们之间的平方，这样就不会有负数出现；然后再把每个原始数据与平均数之差的平方的值加起来，得到每个原始数据与平均数之差的平方和：用这个平方和再除以所观测到的数据的个数，得到的值为方差；由于方差的值相对来说比较大，客户端的计算应用程序使用标准差来代表数据的离散程度；标准差是方差的平方根，反映每组数据围绕平均数分布的情况；标准差的值越大，表明每组数据的离散程度也越大，即数据越参差不齐，分布范围越广；标准差的值越小，表明每组数据的离散程度越小，即数据越集中、整齐，分布范围越小；当数据完全没有差异时，所有数值都与平均数相等，这时标准差或方差等于零；客户端的计算应用程序使用方差或者是标准差计算数据围绕平均数分布的情况；标准差的值越大，表明每组数据的离散程度也越大，即数据越参差不齐，分布范围越广；标准差的值越小，表明每组数据的离散程度越小，即数据越集中、整齐，分布范围越小；当数据完全没有差异时，所有数值都与平均数相等，这时标准差或方差等于零；基于随机连续离散的区块链共识算法生成区块的步骤包括：新一轮共识之前，管理员将转账操作委托给所述共识排序链上的所述全通态节点，受到委托的全通态节点根据所述转账操作确定参与共识的所述共识排序链上的低级节点，并将所述转账操作发送给所述参与共识的所述共识排序链上的低级节点；所述参与共识的所述共识排序链上的低级节点接收到所述转账操作后判断所述转账操作是否为跨分片操作，如果所述转账操作不是所述跨分片操作，则执行不是所述跨分片操作步骤，如果所述转账操作是所述跨分片操作，则执行是所述跨分片操作步骤；所述跨分片操作是交易中的记录分布在不同的所述共识排序链上的操作；所述参与共识的所述共识排序链上的低级节点在所述共识排序链上发起共识，执行投票操作；所述参与共识的低级节点判断出所述转账操作是所述跨分片操作后，根据所述跨分片操作和合约确定参与共识的所述离散数据链中的低级节点，并将所述转账操作发送给所述参与共识的所述离散数据链中的低级节点；所述参与共识的所述离散数据链中的低级节点在所述离散数据链上达成共识后，将共识结果发送给所述离散数据链中的普通所述全通态节点，所述离散数据链中的普通所述全通态节点就是没有参与共识的代理节点；接收到所述共识结果的所述离散数据链中的代理节点，如果也是所述共识排序链的所述低级节点，则按照智能合约将翻译后的共识结果发送给所述共识排序链中的代理节点，此时所述共识排序链中的代理节点就是所述共识排序链中除了接收到所述共识结果的所述离散数据链中的低级节点之外的所有的所述全通态节点；在区块链网络中除了提供往复多轮取样，实现全覆盖；当随机取样的结果收敛到一个可信值，共识达成功能外，还提供离散数据查询节点，每个离散数据查询节点都记录随机连续离散数据，所述共识排序链中的代理节点通过对应的私钥进行数据查询；随机连续离散查询节点发出一次数据请求时，API会返回密钥私钥给客户端的存储应用程序，客户端的存储应用程序保存管理员私钥，以便后续操作使用；客户端的计算应用程序采用对称加密算法AES对离散数据进行加密，所述共识排序链中的代理节点提交的数据会根据客户端的计算应用程序找到对应的组织、通道，提交离散数据更新计划到对应的客户端的计算应用程序，客户端的计算应用程序执行离散数据更新计划，执行完成后客户端的计算应用程序调用程序对执行结果进行签名，生成执行结果的签名；所述共识排序链中的代理节点接收已签名背书的离散数据进行连续型随机取样离散型共识算法排序，将排好序的离散数据打包到区块中，广播给所述全通态节点，并对所述全通态节点的签名进行验证，对所述全通态节点接收到区块里包含的交易的有效性，生成的区块节点广播区块信息给所述全通态节点保存区块到账本并广播给记账节点，记账节点间相互消息广播并同步账本信息，客户端的计算应用程序根据私钥可以在不同记账节点上查询数据，每个记账节点上查询的数据都一致，并且所述离散数据查询节点查询验证不同记账节点账本一致性，客户端的计算应用程序提供密钥对离散数据进行解密，其他客户端的计算应用程序没有密钥Key就不能对离散数据进行解密，保护了隐私数据安全；连续型随机取样离散型共识算法采用投票确认，选取所有全通态节点中的一部分来获得一个结果，往复多轮取样，实现全覆盖；当随机取样的离散数据结果收敛到一个可信值，连续型随机取样离散型共识达成；客户端的计算应用程序采用并行的连续型随机取样离散型共识提升异步系统的运行效率，配合异步系统多节点设计，进一步提升系统的并发性能；不需在共识过程中与大多数节点连接，并获取投票，节省系统数据传输，降低低级节点、代理节点、全通态节点对网体依赖，低级节点、代理节点、全通态节点随机选择，使用随机可计算函数，客户端的计算应用程序根据计算得知其是否被选择中，并将结果反馈和广播给其它低级节点、代理节点、全通态节点。