一种基于哈希图的移动自组网区块链模型

针对移动自组网存在的网络覆盖范围有限、连接不稳定、节点协同时易遭受恶意攻击等问题,结合区块链技术增加数据的安全性与完整性,提出一种基于哈希图的移动自组网区块链模型。首先,提出一种分簇算法,将节点划分为不同的簇,选举簇首统计簇内节点数量,并写入事件中进行传播,以保证共识的顺利进行;其次,对Gossip协议进行优化,提出FS-Gossip(fast spreading Gossip)协议,减少邻居节点选择的盲目性,提高传播效率,增大新入簇节点的检测速度;最后,改进哈希图中复杂的共识计算,并提出一种基于簇首优先的传播机制,在簇内节点应用轻量级共识与传播机制,以加快事件确认速度,降低时延,提升吞吐量。仿真实验结果验证了模型在时延、吞吐量与传播效率方面的优势。

基于哈希图的虚拟机实时迁移方法

跨广域网的虚拟机实时迁移是多数据中心云计算环境的重要技术支撑。当前跨广域网的虚拟机实时迁移受到带宽小和无共享存储的限制而面临着技术挑战,如镜像数据迁移的安全性和一致性问题。为此,该文提出基于哈希图(HashGraph)的跨数据中心虚拟机实时迁移方法,运用去中心化的思想,实现数据中心之间可靠和高效的镜像信息分布式共享。通过HashGraph中Merkle DAG存储结构,改善了重复数据删除在跨数据中心迁移虚拟机镜像时的缺陷。与现有方法相比,该文方法缩短了总迁移时间。

基于哈希图的建筑物联网数据管理方法

针对区块链应用于建筑物联网场景时存在的吞吐量严重不足和响应时延高的问题,提出一种基于哈希图的建筑物联网数据管理方法。该方法使用有向无环图(DAG)存储数据,从而利用图式结构的高并发特性提高区块链的吞吐量性能;引入哈希图算法对存储在DAG内的数据达成共识,从而减少共识所需时间;设计智能合约实现访问权限控制,以防止未授权用户对数据的操作。使用区块链性能测试工具Caliper进行的性能测试的结果表明:在由32个节点构成的中等规模仿真环境下,与现有边缘计算方法和跨链方法相比,所提方法的吞吐量为每秒处理1063.1笔交易,分别为对比方法吞吐量的6倍和3倍;该方法的数据存储时延和控制时延分别为4.57 s和4.92 s,响应速度优于对比方法;该方法在尖峰冲击测试中的交易成功率为87.4%;同时基于该方法的原型系统在稳定性测试中可以平稳运行120 h。可见,所提方法可以有效提高区块链的交易吞吐量和响应速度,满足建筑物联网场景的实际使用需求。

基于区块链的冷链物流数据共享机制研究

冷链物流行业当前面临着多重挑战,诸如透明度不足、无纸化流程效率偏低以及供应链各方之间信任管理的难题等。本研究深入探讨了区块链技术在冷链物流领域的研究背景与当前应用情况。通过分析冷链物流中的数据共享现状,本文创新性地提出了一种基于Hashgraph区块链平台的冷链物流数据共享机制,并设计了数据交易中心架构。同时,充分利用该平台Gossip协议的高效、安全及公平共识机制特性,成功实现了高效且可信的冷链物流间数据共享业务场景,从而有力推动了我国冷链物流企业的数字化转型进程。

分布式账本技术的发展历程研究综述

物联网、人工智能、大数据等众多领域缺乏量身定制的安全隐私技术保障,基于分布式账本技术(DLT)的系统作为一种分散的数据管理方法可以很好地满足其安全需求,因此基于分布式账本技术的系统层出不穷。为了帮助后续的研究者更全面快速地了解分布式账本技术,梳理了近年来基于分布式账本的研究成果,分别从数据结构、技术原理、共识机制和性能等多个角度对区块链进行深入分析,并且基于当前研究现状详细比较分析了分布式账本技术的一些最新进展,如哈希图(Hashgraph)、全链(Holochain)和初链(Truechain)等。最后总结了该领域未来的发展前景。

基于Merkle树的起源完整性解决方案

分析了数据起源需要满足的完整性要求和可能遭受到的完整性威胁,制定了通过电子签名和哈希图等技术手段来保证数据起源完整性的方案.阐述了该方案的安全性,并提出了安全起源的下一步研究内容.

基于深度哈希算法的云计算虚拟机迁移模型

云计算中跨数据中心虚拟机迁移存在带宽小与无共享存储功能问题,导致迁移过程数据的安全性受到威胁。为降低带宽开销,提升抵御攻击能力,研究基于深度哈希算法的云计算虚拟机迁移模型。利用深度哈希算法获取需要迁移虚拟机基本镜像的类似程度,根据类似程度构建哈希图,依据哈希图构建云计算虚拟机迁移模型;通过上述模型中迁移代理主机实现虚拟机迁移时的信息传递;存储单元利用哈希图存储虚拟机基本镜像及镜像间的相似度;通过迁移单元迁移存储单元中需要迁移的基本镜像数据块,完成虚拟机迁移。实验证明,上述模型在不同负载时跨数据虚拟机迁移时间最短,带宽开销最低,并具备较优的抵御攻击能力,其SLA违反率既低又平稳。

基于遗传算法的高校智能排课系统

新形势高校的发展，高校教务管理中的排课问题显得更为复杂。排课问题是一个典型的组合优化和不确定性调度问题，也是一个完全问题。该文根据高校实际情况，从遗传算法的基本理论着手，研究如何利用遗传算法解决高校排课中的资源冲突、课表优化等问题，并引用了哈希表和时间粒度的概念，对传统遗传算法染色体的编码模式进行了有益修正，增强了模式的灵活性。实验证明．遗传算法能够简化程序的复杂度和减少生成最佳课表的时间。达到了较高的师生满意度。

HashMap优化及其在列存储数据库查询中的应用

HashMap在基本字典操作中具有常数级别的平均算法时间复杂度,广泛应用于大数据的检索。Block_HashMap(BHMap)基于C++HashMap,其优化包括三方面:哈希函数选取,冲突解决和关键字匹配。优化核心在于冲突解决时,以链地址法为基础,提出了一种高效利用高速缓存的存储结构Block_List来存储冲突的数据,并且预先缓存哈希值,节省匹配时间。实验证明,在桶数目充足的情况下,BHMap会多消耗少部分内存,但在桶数目有限,数据重复率比较低的情况下,时间性能上相对C++标准模板库中的Map提升10倍以上,比unordered_map快3.5倍以上,且消耗的内存与unordered_map相差不大。在列存储数据库分组和连接查询中,关键字的分桶、解决冲突和匹配操作也都涉及到基于哈希的技术,最终把BHMap应用到列存储数据库的关键查询中。

基于区块链的村镇污水处理监测系统设计

本文针对村镇污水处理监测场景客观存在高并发的数据存储与数据查询,区块链相关性能较低,实际应用时会出现存储受限、高查询时延的情况,论文引入了哈希图共识,并设计了基于时序数据库的链下查询方案。实验证明该论文方案下的村镇污水处理监测系统的存储效率和查询效率均得到了有效提高。