15、基于区块链的 Brooks–Iyengar 融合实现数据源去中心化

基于区块链的 Brooks–Iyengar 融合实现数据源去中心化

在当今数字化时代，数据的可靠性和去中心化变得越来越重要。本文将介绍一种利用区块链和 Brooks–Iyengar 算法实现数据源去中心化的新技术，以及该技术在智能电网等领域的应用。

1. 区块链结构

区块链系统中的区块存储着一批有效的交易。这些交易通过 Merkle 树编码为哈希值。每个区块包含前一个区块的哈希值，这样的链条一直追溯到区块链的第一个区块。因此，系统中的每两个区块就像链条一样相互连接，这也是区块链名称的由来。

每个区块由区块头和交易列表组成。区块头包含六个参数：
- 版本
- 前一个根的哈希值
- Merkel 根的哈希值
- 时间戳
- 位数
- 随机数

区块通过 hashPrevBlock 项相互链接。(n + 1) 个区块的 hashPrevBlock 是第 n 个区块的双 SHA - 256 哈希值。最终，所有区块都相互链接，所有历史交易都记录在区块链中。

2. 区块链中的交易流程

区块链采用的交易流程通过共识算法和复制确认阶段解决了双重花费问题。寻找有效区块的过程称为挖矿，由专门的节点（挖矿节点）完成。参与共识过程的参与者进行挖矿，具体流程如下：
1. 生成新交易并广播到网络中。
2. 挖矿节点从网络中收集这些广播的交易。
3. 挖矿节点验证所有交易，并将它们打包成一个区块，记录所有之前已经使用过的输入。
4. 选择区块链中最长链上的最新区块。这个区块将获得参与节点的最多投票。以这种方式确定的最新区块的哈希值被插入到新的区块头中。
5. 解决工作量证明（PoW）问题。如果 PoW 解决方案通过检查，表明所有交易都已验证，则该区块被验证。
6. 新验证的区块被广播到网络中。
7. 每个接收到新区块的节点将检查新区块的可用性，并验证其签名和 PoW 解决方案。如果区块通过检查并验证，节点将接受新的区块并将其插入到区块链中，使其不可变，因此不能被更改。

每个要添加到区块链的交易都需要由六个或更多节点确认和检查。这意味着，如果某个恶意节点想要更改交易，它必须重新确认新交易和相应的哈希值，此外，还需要更改该区块之后链中所有区块的 PoW 解决方案。

3. 区块链的交易来源

区块链中的历史交易和交易流程已经在许多应用中被证明是可靠的。然而，多年来最成功的讨论集中在加密货币领域。将区块链架构引入新领域需要对系统进行更多的研究和理解。

在智能电网和物联网（IoT）等系统中，交易源产生或传输的数据不可靠，因此需要使用其他算法来使系统更加健壮。例如，在未来的能源系统中，能源供应商从多个来源获取能源，包括核能、太阳能、风能、水能、煤炭等。随着物联网的出现以及它与智能电网的协作优势，我们可以预期向家庭输送能源的过程将实现自动化。在这种情况下，将使用多个传感器来监控能源供应的数量，每个供应商可能都有自己的一组传感器来完成这个过程。

但目前，交易源（即用户消耗的电量）并没有完全去中心化和健壮。例如，电量通常由传感器测量。传感器的任何问题、故障或可能受到的攻击，以及输入原始数据的更改，都会使数据源不可靠。此外，在这种情况下，将传感器读数作为数据进行伪造并报告给区块链系统可能会导致灾难。因此，我们需要一种解决方案，使交易的数据源完全去中心化和健壮。

4. Brooks–Iyengar 算法

Brooks–Iyengar 分布式传感算法对传感器技术应用产生了深远影响。该算法结合了拜占庭协议和传感器融合，弥合了传感器融合和拜占庭容错之间的差距。它本质上是将 Dolev 的近似协议算法与 Mahaney 和 Schneider 的快速收敛算法（FCA）相结合。

该算法假设存在 N 个处理元素（PEs），其中 t 个可能是有故障的并且可能恶意行为。它的输入可以是具有固有不准确性或噪声（可能未知）的实值，或者是具有先验定义不确定性的实值，或者是一个区间。算法的输出是一个具有明确指定精度的实值。该算法的时间复杂度为 O (NlogN)，其中 N 是 PEs 的数量。

最初，人们发现要准确估计一组传感器节点的值，所有传感器需要相互交换值，这是一个计算成本很高的过程。而 Brooks–Iyengar 算法利用一组感知相似环境的传感器，并将收集到的数据传递到一个虚拟传感器节点。这个虚拟节点将收集所有传感器的数据，并聚合未损坏传感器的数据。拜占庭算法及其容错方法在处理多传感器应用的实时数据时提供了必要的解决方案。这也促使了 Brooks–Iyengar 算法的出现，该算法可以提高分布式传感器网络测量的精度和准确性，即使在存在故障传感器的情况下也能很好地工作。

5. 结合 Brooks–Iyengar 算法与区块链

由于区块链没有官方节点，并且应用涉及去中心化的节点网络，因此需要一个健壮的共识算法。在智能电网的例子中，使用基于共识的方法，我们可以在用户消费的测量阶段引入多个供应商。具体来说，需要使用多个传感器来测量物理世界，进行去中心化的测量，以确保区块链交易中的值是健壮的，并且即使在网络中的所有节点之间分布时也能保持完整性。

我们可以使用来自不同供应商的多个异构传感器来测量周围的物理值。Brooks–Iyengar 算法将协同工作，尝试融合这些物理值的测量结果。不同供应商的冗余传感器根据自己的标准测量物理值，使用 Brooks–Iyengar 算法可以使传感器读数保持一致。

结合 Brooks–Iyengar 算法与区块链的步骤如下：
- 添加多个可以单独收集原始传感器数据的传感器。每个供应商都有一个独立的传感器或一组传感器来执行此操作。冗余和独立的传感器增强了容错能力，并使数据源去中心化。
- 引入工作量证明（PoW）共识机制，为每个节点提供检查和验证原始传感器数据的权限和能力。
- 在仔细验证并得到多个参与节点的同意后，来自不同供应商的原始数据被保存到区块中，并确定为区块链主链的一部分。

传感器节点测量物理值并计算原始数据的哈希值。这些哈希值随后上传到区块链。虚拟节点收集来自多个传感器的传感器数据，并计算以找到哈希值的解决方案（原始传感器数据），然后使用 Brooks–Iyengar 算法得到结果。最后，一个包含解决方案（原始数据）、哈希值和 Brooks–Iyengar 算法结果的交易将被打包成一个区块并通过网络广播。

具体流程如下：
1. 每个传感器节点将测量值编码为一个哈希值块并上传。
2. 每个节点收集来自传感器节点的数据包，并尝试识别实际测量值，然后使用 Brooks–Iyengar 算法融合多个传感器的读数。
3. 实际测量值、哈希值和 Brooks–Iyengar 算法的结果被打包成一个区块。
4. 每个节点接收新的区块，检查并验证交易的真实性，并决定是否将其添加到区块链的主链或主导链中。

6. 示例

在智能电网中使用区块链技术有很多优点。下面通过一个例子来验证 Brooks–Iyengar 算法在区块链和智能电网中的适用性。

假设使用的平台（包括智能计量模块等软硬件）是开源和去中心化的，任何人都可以设置传感器来测量用电量。每个用户都有一个账户，显示每天的电量余额和用电量记录。能源消耗被上传、验证并持久化存储在区块链中，所有历史交易都存储在其中。

假设用户有电力厂授予的 100 个单位的电量余额。用户可能会消耗一定数量的电量，与此使用相关的交易应在用户和电力供应商或电厂之间同步和验证。

由于传感器和节点的软硬件是开源的，每个测量点可能由多个传感器计量节点组成。这些多个传感器计量节点可能来自不同的制造商和供应商，或者用户可以自己放置传感器计量，这使得系统具有高度的异构性。

假设有四个传感器（假设它们没有故障）用于测量能源值并获得相应的哈希值。节点对哈希值进行解码（这是一个简化的工作量证明（PoW）机制）。解码四个传感器的哈希值后，使用 Brooks–Iyengar 算法融合这些值，并创建相应的交易。然后，这些交易像典型的区块链交易一样广播到整个网络。最后，交易存储在区块链中，用户和电力厂将就用户消耗和剩余的电量单位达成一致。

下面是一个多个传感器值的示例，其中一个传感器有故障：
| 传感器 | 感知值 |
| ---- | ---- |
| S1 | [2.7, 6.7] |
| S2 | [0, 3.2] |
| S3 | [1.5, 4.5] |
| S4 | [0.8, 2.8] |
| S5 | [1.4, 4.6] |

获取传感器值后，通过已知的哈希算法得到传感器值的哈希值，并将数据包随机广播到一些参与节点。
| 传感器 | 感知值的哈希值 |
| ---- | ---- |
| S1 | f4053cf34bb2da93 |
| S2 | 10a11f0fb5ba6e81 |
| S3 | 3713b723d0308815 |
| S4 | c695986ea057e573 |
| S5 | 8389c34490f813b0 |

节点接收哈希值，解码并尝试识别实际值。识别出传感器的初始值后，调用 Brooks–Iyengar 算法融合五个传感器的值。实际上，S1 有故障，偏离了融合值。 sr 是执行基于 Brooks–Iyengar 算法的数据融合后得到的值。
| 传感器 | 感知值 | 感知值的哈希值 |
| ---- | ---- | ---- |
| S1 | [2.7, 6.7] | f4053cf34bb2da93 |
| S2 | [0, 3.2] | 10a11f0fb5ba6e81 |
| S3 | [1.5, 4.5] | 3713b723d0308815 |
| S4 | [0.8, 2.8] | c695986ea057e573 |
| S5 | [1.4, 4.6] | 8389c34490f813b0 |

包含上述数据（交易值）的交易被广播到其他节点，并像典型的区块链交易过程一样由其他节点验证。交易过程包括创建一个新的区块，通常由矿工验证并广播到所有其他节点。最后，该区块包含要添加到区块链最长存活主链的交易值。

综上所述，通过结合区块链和 Brooks–Iyengar 算法，我们可以实现数据源的去中心化，提高数据的可靠性和安全性，为智能电网等领域的发展提供有力支持。这种技术的应用前景广阔，有望在未来的数字化世界中发挥重要作用。

基于区块链的 Brooks–Iyengar 融合实现数据源去中心化

7. 技术优势分析

将 Brooks–Iyengar 算法与区块链结合实现数据源去中心化具有多方面的显著优势，以下为您详细分析：
- 容错能力提升 ：由于采用了多个独立的传感器来收集数据，即使部分传感器出现故障或受到攻击，其他正常的传感器仍能提供准确的数据。例如在上述智能电网的例子中，多个传感器从不同供应商而来，当其中一个传感器（如 S1）出现故障时，Brooks–Iyengar 算法依然可以通过融合其他正常传感器的数据得到较为准确的结果，保证了系统的稳定性和可靠性。
- 数据去中心化 ：多个供应商的传感器独立收集数据，避免了数据被一个或少数几个主导群体垄断。每个供应商都有自己的传感器参与数据收集，使得数据源更加分散，增强了数据的公正性和客观性。
- 数据一致性 ：Brooks–Iyengar 算法能够融合多个传感器的测量结果，使传感器读数保持一致。不同供应商的传感器可能根据自己的标准进行测量，但通过该算法可以消除差异，确保区块链交易中的数据准确可靠。

8. 潜在挑战与解决方案

尽管这种结合具有诸多优势，但在实际应用中也面临一些潜在挑战，以下是具体分析及相应的解决方案：
- 计算资源消耗 ：Brooks–Iyengar 算法的时间复杂度为 O (NlogN)，当处理大量传感器数据时，可能会消耗较多的计算资源。可以通过优化算法实现、采用分布式计算等方式来降低计算成本。例如，将数据处理任务分配到多个节点上并行计算，提高处理效率。
- 传感器校准问题 ：不同供应商的传感器可能存在校准差异，这会影响数据的准确性。可以建立统一的传感器校准标准，定期对传感器进行校准和维护。同时，在数据处理阶段，可以对传感器数据进行预处理，消除校准差异的影响。
- 网络延迟 ：在数据传输过程中，网络延迟可能会导致数据不一致或处理不及时。可以采用高效的网络协议和数据传输机制，减少网络延迟。例如，使用低延迟的网络技术，如 5G 网络，提高数据传输速度。

9. 未来应用展望

基于区块链的 Brooks–Iyengar 融合技术在多个领域具有广阔的应用前景：
- 智能交通 ：在智能交通系统中，可以使用多个传感器来监测交通流量、车辆速度等信息。通过结合该技术，实现数据源的去中心化和数据的可靠传输，为交通管理和决策提供更准确的依据。例如，在路口设置多个不同供应商的传感器，实时监测交通状况，并将数据上传到区块链进行处理和分析。
- 医疗保健 ：在医疗保健领域，多个传感器可以用于监测患者的生命体征、健康状况等信息。该技术可以确保患者数据的安全和隐私，同时提高数据的准确性和可靠性。例如，患者佩戴多个健康监测设备，将数据上传到区块链，医生可以通过区块链获取准确的患者信息进行诊断和治疗。
- 工业物联网 ：在工业物联网中，大量的传感器用于监测生产设备的运行状态、环境参数等信息。通过结合该技术，可以实现工业数据的可靠传输和管理，提高生产效率和质量。例如，在工厂中安装多个传感器，实时监测设备的温度、压力等参数，并将数据上传到区块链进行分析和预警。

10. 总结与结论

基于区块链的 Brooks–Iyengar 融合技术为实现数据源的去中心化提供了一种有效的解决方案。通过结合区块链的分布式特性和 Brooks–Iyengar 算法的容错和融合能力，能够提高数据的可靠性、安全性和一致性。

在智能电网等领域的应用案例表明，该技术具有实际的应用价值和潜力。然而，在实际应用中也面临一些挑战，需要通过不断的技术创新和优化来解决。

未来，随着数字化技术的不断发展，这种技术有望在更多领域得到广泛应用，为构建更加安全、可靠、高效的数字世界做出贡献。相信在不久的将来，基于区块链的 Brooks–Iyengar 融合技术将成为数据处理和管理的重要手段。

以下为您梳理整个技术流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(传感器测量物理值):::process --> B(计算原始数据哈希值):::process
    B --> C(上传哈希值到区块链):::process
    D(虚拟节点收集传感器数据):::process --> E(计算哈希值解决方案):::process
    E --> F(使用 Brooks–Iyengar 算法融合数据):::process
    F --> G(创建包含数据和结果的交易):::process
    G --> H(打包交易成区块):::process
    H --> I(广播新区块到网络):::process
    J(节点接收新区块):::process --> K(检查和验证交易真实性):::process
    K --> L{是否添加到主链}:::process
    L -- 是 --> M(添加到区块链主链):::process
    L -- 否 --> N(丢弃新区块):::process

通过以上的分析和介绍，我们可以清晰地看到基于区块链的 Brooks–Iyengar 融合技术的优势、挑战和应用前景。希望本文能够为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。