Nghiên cứu xây dựng giao thức đồng thuận dựa trên đánh giá các tiêu chí trong mạng chuỗi khối

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu xây dựng giao thức đồng thuận dựa đánh giá tiêu chí mạng chuỗi khối NGUYỄN ĐỨC THẮNG Thang.NDCA190043@sis.hust.edu.vn Ngành Khoa học máy tính Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Nguyễn Bình Minh Viện: Cơng nghệ Thông tin Truyền thông Hà Nội, 12/2021 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc ——————————– BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ • Họ tên tác giả luận văn: Nguyễn Đức Thắng • Đề tài luận văn: Nghiên cứu xây dựng giao thức đồng thuận dựa đánh giá tiêu chí mạng chuỗi khối • Chuyên ngành: Khoa học máy tính • Mã số HV: CA190043 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 24/12/2021 với nội dung sau: Nội dung điều chỉnh Vị trí điều chỉnh Mơ tả q trình đồng thuận, tính tồn vẹn kết thúc đồng thuận 32, 34 Điều chỉnh cấu trúc chương 15 Bổ sung khả ứng dụng MPoC thực tế 30 Bổ sung mô tả lưu đồ 3.1: Luồng liệu trình tối ưu 36, 37 Bổ sung mô tả giá trị khởi tạo, ý nghĩa công thức 35 Bổ sung mô tả lý xây dựng công thức xác định mức độ phi tập trung 38, 39 Hà Nội, ngày 21 tháng năm 2021 Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn Nguyễn Bình Minh Nguyễn Đức Thắng CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG Tóm tắt Trong năm gần đây, công nghệ chuỗi khối (Blockchain) phát triển mạnh mẽ nhờ ưu điểm tính phi tập trung (decentralized), tính minh bạch (transparent) tính bất biến (immutability) Các tảng chuỗi khối thường sử dụng giao thức đồng thuận nhằm đạt tính qn nút mạng tồn mạng lưới phi tập trung Nhiều giao thức đồng thuận nghiên cứu phát triển rộng rãi Proof-of-work, Proof-of-stake, Giao thức Bằng chứng cổ phần ủy quyền (Delegated Proof of stake - DPoS) nhiều tảng lớn EOS, Steemit, lựa chọn nhờ ưu điểm tốc độ chi phí so với giải pháp truyền thống Tuy nhiên, cách sử dụng DPoS, nút mạng có xu hướng bỏ phiếu cho nút có nhiều khả trở thành nhà sản xuất khối sau số vịng bỏ phiếu Do đó, với DPoS, số lượng nhà sản xuất khối lựa chọn chiếm tỉ lệ nhỏ so với tổng số nút mạng blockchain Nhằm khắc phục nhược điểm DPoS, luận văn đề xuất giao thức đồng thuận gọi Meta-heuristic Proof of Criteria (MPoC) MPoC cho phép áp dụng nhiều tiêu chí hoạt động khác để đánh giá vai trò tất nút mạng lưới blockchain trình lựa chọn nhà sản xuất khối Nghiên cứu áp dụng thuật tốn meta-heuristic để tối ưu hóa mức độ phi tập trung trình lựa chọn nút dựa trọng số tiêu chí hoạt động để tăng tính dân chủ mạng blockchain Kết đạt cho thấy giao thức MPoC cải thiện mức độ phi tập trung trình lựa chọn nhà sản xuất khối so sánh với DPoS Thực nghiệm tính khả thi việc áp dụng thuật toán meta-heuristic khác nhằm giải vấn đề tối ưu mức độ phi tập trung MPoC Từ khóa: Chuỗi khối, Giao thức đồng thuận, DPoS, Giải thuật tối ưu hoá metaheuristic, MPoC PHỤ LỤC 1: GIẤY XÁC NHẬN ĐỒNG TÁC GIẢ CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc ——————————– GIẤY XÁC NHẬN CỦA ĐỒNG TÁC GIẢ CHO PHÉP HỌC VIÊN ĐƯỢC SỬ DỤNG BÀI BÁO "NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG GIAO THỨC ĐỒNG THUẬN DỰA TRÊN ĐÁNH GIÁ CÁC TIÊU CHÍ TRONG MẠNG CHUỖI KHỐI" Là đồng tác giả với Nguyễn Đức Thắng báo Nghiên cứu xây dựng giao thức đồng thuận dựa đánh giá tiêu chí mạng chuỗi khối, tơi xác nhận đóng góp tác giả bao gồm: • Đóng góp phân tích, đánh giá giao thức đồng thuận có đề xuất cải tiến cho giao thức MPoC • Đóng góp thiết kế, phát triển triển khai mơ hình cho giao thức đồng thuận MPoC • Thực nghiệm, đánh giá so sánh giao thức đồng thuận MPoC giao thức DPoS • Tham gia phác thảo, viết trình bày nội dung báo hội nghị ICBC, 2021 [24] Tơi hồn tồn đồng ý cho tác giả Nguyễn Đức Thắng sử dụng nội dung báo vào mục đích nghiên cứu, viết báo cáo luận văn tốt nghiệp Trường đại học Bách Khoa Hà Nội Hà Nội, ngày tháng 12 năm 2021 Tác giả liên hệ Nguyễn Bình Minh ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Mã đề tài: 19AKHDL-KH13 Theo QĐ số 1025/QĐ-ĐHBK-ĐT Hiệu trưởng Trường Đại học Bách khoa Hà Nội ký ngày 26/4/2021 Họ tên học viên: Nguyễn Đức Thắng SHHV: CA190043 Chuyên ngành: Khoa học máy tính Lớp: 19AKHDL Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Bình Minh Đơn vị: Viện Cơng nghệ Thông tin Truyền thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tên đề tài: Nghiên cứu xây dựng giao thức đồng thuận dựa đánh giá tiêu chí mạng chuỗi khối Hà Nội, ngày tháng 12 năm 2021 Chữ ký giảng viên hướng dẫn PGS TS Nguyễn Bình Minh Lời cảm ơn Trong suốt q trình nghiên cứu hồn thiện luận văn thạc sĩ, vinh dự xúc động nhận nhiều giúp đỡ, đóng góp ý kiến bảo nhiệt tình từ thầy cơ, gia đình bạn bè Lời xin gửi lời tri ân cảm ơn sâu sắc đến PGS TS Nguyễn Bình Minh, giảng viên Bộ mơn Hệ Thống Thơng Tin – viện Công nghệ thông tin Truyền thông, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, người tận tình hướng dẫn, bảo, động viên, khích lệ tơi suốt trình nghiên cứu, thực đề tài Đặc biệt, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thành viên BKC Lab động viên, tạo mơi trường thuật lợi giúp tơi hồn thành luận văn cách tốt Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình bạn bè, tạo điều kiện, quan tâm, giúp đỡ, động viên tơi suốt q trình học tập hồn thành khoá luận tốt nghiệp thạc sĩ Mục lục Giấy xác nhận đồng tác giả Tóm tắt Giấy xác nhận đồng tác giả Lời cảm ơn Giới thiệu đề tài 1.1 Đặt vấn đề toán 1.2 Bố cục luận văn Tổng quan nghiên cứu kiến thức sở 2.1 Hệ thống phi tập trung 2.2 Công nghệ chuỗi khối 2.3 Các giao thức đồng thuận cho mạng chuỗi khối 13 2.4 Giao thức đồng thuận DPoS 15 2.5 Các giải thuật tối ưu Meta-heuristic 17 Thiết kế giao thức MPOC 20 3.1 Giao thức đồng thuận MPoC 20 3.2 Quá trình lựa chọn nhà sản xuất khối dựa mức độ phi tập trung 26 Thực nghiệm đánh giá 31 4.1 Cài đặt thực nghiệm 31 4.2 Thực nghiệm đánh giá thông lượng mạng 34 4.3 Thực nghiệm tối ưu hoá mức độ phi tập trung nhóm giải thuật MHAs 35 4.4 Thực nghiệm đánh giá chất lượng phi tập trung mạng lưới 36 Kết luận hướng phát triển 41 Tài liệu tham khảo 42 Danh sách bảng 3.1 Các tiêu chí đánh giá nút mạng MPoC 22 4.1 Các tham số thử nghiệm cho giải thuật tối ưu hoá MHAs 33 4.2 Thông lượng mạng lưới sử dụng DPoS MPoC (tps) 34 4.3 Các tham số thử nghiệm 37 4.4 Tổng số lần (TT) trở thành nhà sản xuất khối nút mạng 38 Danh sách hình vẽ 2.1 Các kiểu hệ thống thơng tin 2.2 Quá trình xác thực giao dịch mạng chuỗi khối 2.3 Biểu đồ so sánh tỉ lệ tạo khối nút mạng EOS, Ethereum Bitcoin 16 3.1 Luồng liệu q trình tối ưu hố 28 4.1 Kiến trúc mạng chuỗi khối thử nghiệm 32 4.2 Thực nghiệm đánh giá trình tối ưu hoá mức độ phi tập trung 36 4.3 Số lượng nhà sản xuất khối 37 4.4 Tỉ lệ nút trở thành nhà sản xuất khối 39 Node Client API Block Factory Mem Pool State Peer Communication Peer To Peer Network Hình 4.1: Kiến trúc mạng chuỗi khối thử nghiệm khối đến Block Factory để kiểm tra tính hợp lệ Nếu khối hợp lệ, Peer Communication tiếp tục quảng bá khối cho nút mạng khác Chúng sử dụng libp2p để triển khai chế dịch vụ Peer Communication service Mỗi nút mơ trình điều khiển phát triển vùng định dạng Docker Container chạy hệ thống máy chủ Cấu hình máy chủ sau: Intel E5-2698V3 với 32 core CPU 128 GB RAM Với chế bầu cử, thành phần liên quan thường có xu hướng bầu cho nút nằm nhóm k nút đứng đầu Do đó, nút mạng có hội cao để trở thành nhà sản xuất khối vòng Vào cuối vòng, nút tự đánh giá phiếu bầu họ dựa số tiền thưởng trả từ nhà sản xuất khối (đã nhận phiếu bầu họ trước đó) Bằng cách này, nút thay đổi phiếu bầu họ họ nhắm mục tiêu bỏ phiếu nhiều cho nút nhóm nút ứng cử viên Nhóm ứng cử viên có (k + c) nút, có hội cao để trở thành nhà sản xuất khối vòng Đối với https://github.com/libp2p/go-libp2p 32 DPoS, nhóm (k +c) nút ứng cử viên nút có số phiếu bầu cao tồn mạng Trong đó, MPoC, nhóm (k + c) nút ứng cử viên nút có giá trị criteria_total_value cao cuối vịng Lưu ý k số nút trở thành nhà sản xuất khối vịng c số lượng ứng cử viên tiềm Các giá trị đa dạng c kiểm tra thử nghiệm kịch Chúng thực thử nghiệm với n = 75, 100, 125 k = 18, 21, 24 Như trình bày phần trước, n số lượng nút hoạt động tích cực chọn từ mạng lưới vòng k số lượng nút sản xuất khối có giá trị criteria_total_value cao cho vịng Để mơ lại hoạt động thực tế mạng blockchain, đặt 10% m nút không liên tục tham gia ổn định vào hệ thống Nói cách khác, nút ngẫu nhiên rời khỏi tham gia vào mạng lưới trình hoạt động blockchain Để kiểm tra thông lượng mạng lưới, sử dụng wrk để gửi nhiều giao dịch đến nút mạng Bên cạnh đó, việc tìm kiếm tiêu chí tốt thử nghiệm với GA (thuật tốn dựa q trình tiến hóa); PSO WOA (dựa thuật toán bày đàn); HGSO NRO (thuật toán dựa tượng vật lý) QS (thuật toán dựa sở hành vi người) Ban đầu, giá trị trọng số khởi tạo ngẫu nhiên phạm vi [0, 1] Tất thuật tốn có kích thước tập dân số ps = 50 số lượng hệ tối đa gmax = 200 Các thông số khác thuật toán hiển thị bảng 4.1 Bảng 4.1: Các tham số thử nghiệm cho giải thuật tối ưu hoá MHAs Thuật toán Các tham số GA Crossover rate = 0.9, mutation rate = 0.05 PSO Local and global c1=c2=1.2, velocity weight w=0.9 ->0.4 HGSO Number of clusters = WOA, NRO QS cần ps gmax https://github.com/tsliwowicz/go-wrk 33 Bảng 4.2: Thông lượng mạng lưới sử dụng DPoS MPoC (tps) k=18 k=21 k=24 M ean 1216.1 1217.5 1229.5 M ax 3918 4117 4066 DPoS m=200 n 75 100 125 75 100 125 75 100 125 MPoC M ean 1105.5 1094 1069.2 1031.5 1092.4 1072.7 1090.6 1124.8 1090.2 M ax 3594 6649 4474 4275 3762 5109 3944 3306 M ean 1094.2 1192.0 1015.2 M ax 2793 3191 3235 3722 DPoS m=300 4.2 n 75 100 125 75 100 125 MPoC M ean 981.4 973.6 1046.2 1066.3 1003.9 981.7 M ax 3664 3530 3049 2606 3457 2870 75 100 125 1042.6 1012.2 1028.6 3221 3882 3023 Thực nghiệm đánh giá thông lượng mạng Mục tiêu q trình thực nghiệm đánh giá thơng lượng mạng với điều kiện hoạt động tương tự mạng chuỗi khối, MPoC hoạt động tốt Với mục tiêu vậy, triển khai hai giao thức đồng thuận MPoC DPoS cho mạng chuỗi khối thử nghiệm ghi nhận giá trị số lượng giao dịch giây (transaction-per-second - tps) để đánh giá chất lượng thông lượng mạng lưới với điều kiện khác Kết thực nghiệm trình bày bảng 4.2 Chúng tơi thực thử nghiệm cách sử dụng mạng chuỗi khối với cấu hình m = 200, 300 nút k = 18, 21, 24 Đối với MPoC, đánh giá thơng lượng mạng với n có giá trị 75, 100 125 mô tả phần trước Giá trị n k đặt dựa cấu hình EOS [37] Trong đánh giá này, hai giá trị ghi nhận kịch khác nhau, bao gồm: số lượng giao dịch trung bình đưa vào khối (M ean) mười lần đánh giá, số lượng giao dịch tối đa đưa vào khối 10 lần thử (M ax) Kết thử nghiệm chứng minh chất lượng thông lượng DPoS MPoC tương đồng đánh giá chúng tơi Ví dụ, trường hợp mạng lưới có 200 nút, giá trị M ean mà DPoS đạt với k = 21 1217, 46 Kết 34 tốt so sánh với MPoC Tuy nhiên, giá trị M ax MPoC đạt trường hợp 5109, tốt so với giá trị 4117 mà DPoS đạt Trong trường hợp mạng lưới có 300 nút, kết thông lượng MPoC tốt so sánh với DPoS Các thí nghiệm chứng minh mạng lưới chuỗi khối mô hoạt động tốt hoạt động với hai giao thức đồng thuận 4.3 Thực nghiệm tối ưu hoá mức độ phi tập trung nhóm giải thuật MHAs Mục tiêu thực nghiệm để đánh giá mức độ phù hợp giải thuật tối ưu MHA vấn đề tối ưu hoá tối đa dựa công thức đánh giá mức độ phi tập trung nhóm tiêu chí đánh giá đề cập bảng 3.1 Kết thu với giải thuật MHA khác Hình 4.2, đó, f itness giá trị mức độ phi tập trung mạng lưới Theo đó, giá trị mức độ phi tập trung lớn thể cơng q trình lựa chọn nhà sản xuất khối cho hệ thống Kết thử nghiệm cho thấy, hai giải thuật QS NRO đem lại kết tối ưu tốt so với giải thuật GA, HGSO, PSO WOA Đặc biệt, NRO có khả hội tụ tốt với kết hàm mục tiêu đạt 0.9822 sau 115 hệ (đường màu tím) Trong đó, giá trị hàm mục tiêu GA HGSO thay đổi chút trình tối ưu Các thuật tốn rơi vào điểu tối ưu cục Thử nghiệm cho thấy trình tối ưu mức độ phi tập trung mạng lưới chuỗi khối khả thi giải thuật MHAs chế hồn tồn áp dụng hiệu cho MPoC 35 1.00 0.98 Fitness 0.96 0.94 GA PSO WOA HGSO NRO QS 0.92 0.90 25 50 75 100 Iterations 125 150 175 200 Hình 4.2: Thực nghiệm đánh giá trình tối ưu hoá mức độ phi tập trung 4.4 Thực nghiệm đánh giá chất lượng phi tập trung mạng lưới Chúng đánh giá chất lượng phi tập trung trình lựa chọn nhà sản xuất khối cách so sánh MPoC DPoS kịch khác Như đề cập trên, chất lượng phi tập trung mạng lưới xác định dựa hai yếu tố chính: Số lượng nút tồn mạng lưới trở thành nhà sản xuất khối mức độ chênh lệch số lần mà nút trở thành nhà sản xuất khối tổng số nút tồn mạng lưới Chúng tơi lựa chọn k = 21 giá trị số lượng nốt trở thành nhà sản xuất khối vịng Chúng tơi đánh giá thử nghiệm với ba kịch khác cách thay đổi điều kiện mạng lưới, bao gồm: Số lượng nút toàng mạng, số lượng ứng cử viên cho vòng số lượng vòng Các tham số chi tiết cho kịch thử nghiệm mơ tả bảng 4.3 Hình 4.3 mơ tả tổng số nút mạng lưới trở thành nhà sản xuất khối Có thể thấy với kịch khác nhau, MPoC mang lại kết tốt 36 Bảng 4.3: Các tham số thử nghiệm Tổng số nút (m) Tổng số ứng cử viên (c) Tổng số vòng Kịch 200 20 500 Kịch 300 25 500 Kịch 500 30 500 Number of nodes become block producer 250 242 DPoS MPoC (n=75) MPoC (n=100) MPoC (n=125) 200 210 200 180 167 154 144 150 136 122 100 50 46 44 41 Scenario Scenario Scenario Hình 4.3: Số lượng nhà sản xuất khối so với DPoS Đặc biệt, kịch 1, số lượng nhà sản xuất khối MPoC (với n = 125) gấp lần so với DPoS, đạt 167 41 Do đó, MPoC cho thấy khả cao mà nút mạng trở thành nhà sản xuất khối tham gia vào mạng lưới Theo cách này, trình lựa chọn nhà sản xuất khối cho mạng chuỗi khối trở lên công cho tất nút mạng Do số vòng(round) thử nghiệm cho trình lựa chọn nhà sản xuất khối cố định 500 cho thử nghiệm chúng tôi, nên số lần tối đa tối thiểu mà nút trở thành nhà sản xuất khối 500 Chúng phân loại nút mạng cố tổng số lần (TT) trở thành nhà sản xuất khối thành sáu nhóm trình bày cột bảng 4.4 Chú ý cột (với TT=0) cột thứ sáu (với T T ∈ (400, 500]) trường 37 hợp đặc biệt Nhóm thể tổng số nút có tổng số lần trở thành nhà Bảng 4.4: Tổng số lần (TT) trở thành nhà sản xuất khối nút mạng Kịch Nhóm Kịch MPoC MPoC DPoS n = 100 n = 125 159 78 56 33 20 89 119 3) TT ∈ (100, 200] 17 4) TT ∈ (200, 300] 5) TT ∈ (300, 400] 6) TT ∈ (400, 500] 2) TT ∈ (0, 100] MPoC DPoS n = 75 1) TT = Kịch DPoS n = 75 n = 100 n = 125 n = 75 n = 100 n = 125 256 164 120 100 454 346 290 258 142 23 95 149 174 25 122 178 213 14 20 25 25 24 10 23 26 12 11 14 3 0 21 2 21 21 sản xuất khối (T T = 0) Nói khác, tất 500 vịng q trình thử nghiệm, nút không lựa chọn làm nhà sản xuất khối Do đó, giao thức đồng thuận có nhiều nút thuộc nhóm đầu tiên, điều có nghĩa sử dụng giao thức đồng thuận này, lượng lớn nút khơng có hội chọn làm nhà sản xuất khối Do đó, giao thức có mức độ phi tập trung thấp Và ngược lại, giao thức đồng thuận có tổng số nút thuộc nhóm thấp cho thấy mức độ phi tập trung cao Bên cạnh đó, nút thuộc nhóm thứ sáu (nhóm cuối bảng), thể nút lựa chọn làm nhà sản xuất khối nhiều 400 lần 500 vịng chạy thử nghiệm Do đó, nút khác có hội trở thành nhà sản xuất khối Giả sử với số lượng nút, giao thức đồng thuận có tổng số nút thuộc nhóm thứ sáu nhiều cho thấy giao thức có mức độ phi tập trung thấp Kết thực nghiệm mô tả bảng 4.4 cho thấy MPoC có nút thuộc nhóm so sánh với DPoS Đặc biệt, với kịch 1, tổng số nút MPoC (với n = 125) thuộc nhóm 33 Trong đó, giá trị với DPoS 159 Nó cho thấy DPoS lựa chọn vài nút trở thành nhà sản xuất khối suốt 500 vòng Ngươic lại, MPoC cho phép tất nút mạng lưới có hội để lựa chọn trở thành nhà sản xuất khối Trong nhóm thứ sau, 21 nút DPoS có tổng số lần trở thành nhà sản xuất khối nhiều 400 lần 38 DPoS MPoC (n=75) MPoC (n=100) MPoC (n=125) Scenario Scenario Scenario Hình 4.4: Tỉ lệ nút trở thành nhà sản xuất khối Tuy nhiên, khơng có nút lựa chọn trở thành nhà sản xuất khối nhiều 400 lần với MPoC (trong trường hợp n = 125) Điều thêm lần chứng tỏ khơng có nút đặc biệt MPoC tất nút có hội để lựa chọn trở thành nhà sản xuất khối Một quan sát khác thử nghiệm này, nhóm thứ ba, tư thứ năm DPoS bảng 4.4: Khơng có nút mạng nằm nhóm Do vậy, nút mạng lựa chọn trở thành nhà sản xuất khối DPoS, gần trở thành nhà sản xuất khối vòng Ngược lại, với MPoC, nút khác có hội để trở thành nhà sản xuất khối vịng Dưới góc nhìn khác, Hình 4.4 cho thấy tỷ lệ số nhà sản xuất khối tất nút mạng Trong hình này, phần nhỏ biểu đồ hình trịn tỉ lệ nút trở thành nhà sản xuất khối sau số lượng vòng (round) định Do đó, số phần nhỏ biểu đồ hình trịn nhiều tốt Vì vậy, số lượng nút độc lập trở thành nhà sản xuất khối lớn Bên cạnh đó, độ lớn phần nhỏ đồng tốt, thể số lần trở thành nhà sản xuất khối nút 39 mạng cân Với điều kiện này, mạng chuỗi khối có mức độ phi tập trung mạnh mẽ Thật vậy, minh họa Hình 4.4, DPoS, 40 nút (tức có 40 phần nhỏ đồ thị hình trịn DPoS) trở thành nhà sản xuất khối ba trường hợp hầu hết khối tạo 21 nút mạng Trong đó, có nhóm nhỏ nút cịn lại có quyền tạo khối với tỉ lệ thấp Đối với MPoC, vấn đề giải cách hiệu Các nút tạo khối đồng khơng có nhóm nút chiếm q nhiều quyền sản xuất khối ba trường hợp Thơng qua thực nghiệm này, thấy rằng, MPoC mang lại chất lượng phi tập trung tốt so với DPoS Việc thử nghiệm đánh giá nút mạng dựa nhiều tiêu chí đánh giá mang lại kết tốt 40 Chương Kết luận hướng phát triển Trong nghiên cứu này, đề xuất giao thức đồng thuận dựa đánh giá tiêu chí mạng chuỗi khối (Meta-heuristic Proof of Criteria - MPoC) Mục tiêu giải thuật để tăng số lượng nhà sản xuất khối cải thiện mức độ phi tập trung mạng lưới việc sử dụng đồng thời nhiêu tiêu chí đánh giá từ q trình hoạt động mạng lưới Giải thuật đề xuất hướng tới việc giải nhược điểm trình lựa chọn nhà sản xuất khối DPoS Để đánh giá nút trình lựa chọn nhà sản xuất khối mới, chúng tơi đề xuất sử dụng nhóm giải thuật metaheuristic - MHAs để tối ưu mức độ phi tập trung mạng lưới Với cách tiếp cận chúng tôi, MPoC mang lại công nút mạng vào tạo chế khuyến khích cho hệ thống chuỗi khối Thông qua thực nghiệm, giao thức đồng thuận chúng tơi tính khả thi MPoC q trình đánh giá nhiều tiêu chí hoạt động nút mạng Bằng việc sử dụng MPoC, nhiều nút tham gia đóng góp nhiều khía cạnh khác để trì mạng lưới Ngồi ra, có rủi ro việc cơng 51% DPoS Trong tương lai, tập trung vào việc giải vấn đề cho MPoC Chúng có kế hoạch đánh giá nhiều giải thuật MHAs khác cho giao thức đề xuất 41 Tài liệu tham khảo [1] Giuseppe Ateniese, Ilario Bonacina, Antonio Faonio, and Nicola Galesi Proofs of space: When space is of the essence In International Conference on Security and Cryptography for Networks, pages 538–557 Springer, 2014 [2] Qinghai Bai Analysis of particle swarm optimization algorithm Computer and information science, 3(1):180, 2010 [3] Nikola Bozic, Guy Pujolle, and Stefano Secci A tutorial on blockchain and applications to secure network control-planes In 2016 3rd Smart Cloud Networks & Systems (SCNS), pages 1–8 IEEE, 2016 [4] Lin Chen, Lei Xu, Nolan Shah, Zhimin Gao, Yang Lu, and Weidong Shi On security analysis of proof-of-elapsed-time (poet) In International Symposium on Stabilization, Safety, and Security of Distributed Systems, pages 282–297 Springer, 2017 [5] Gavriel Christofi Study of consensus protocols and improvement of the delegated byzantine fault tolerance (dbft) algorithm Master’s thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2019 [6] Swagatam Das, Arijit Biswas, Sambarta Dasgupta, and Ajith Abraham Bacterial foraging optimization algorithm: theoretical foundations, analysis, and applications In Foundations of computational intelligence volume 3, pages 23– 55 Springer, 2009 42 [7] Javier Del Ser, Eneko Osaba, Daniel Molina, Xin-She Yang, Sancho SalcedoSanz, and David Camacho Swagatam das, ponnuthurai n suganthan, carlos a coello coello, and francisco herrera Bio-inspired computation: Where we stand and what’s next Swarm and Evolutionary Computation, 48:220–250, 2019 [8] M Divya and Nagaveni B Biradar Iota-next generation block chain International Journal Of Engineering And Computer Science, 7(04):23823–23826, 2018 [9] Fatma A Hashim, Essam H Houssein, Mai S Mabrouk, Walid Al-Atabany, and Seyedali Mirjalili Henry gas solubility optimization: A novel physics-based algorithm Future Generation Computer Systems, 101:646–667, 2019 [10] Abdolreza Hatamlou Black hole: A new heuristic optimization approach for data clustering Information sciences, 222:175–184, 2013 [11] Jun-Ho Huh and Seong-Kyu Kim The blockchain consensus algorithm for viable management of new and renewable energies Sustainability, 11(11):3184, 2019 [12] A Kaveh and A Zolghadr A novel meta-heuristic algorithm: tug of war optimization Iran University of Science & Technology, 6(4):469–492, 2016 [13] Aggelos Kiayias, Alexander Russell, Bernardo David, and Roman Oliynykov Ouroboros: A provably secure proof-of-stake blockchain protocol In Annual International Cryptology Conference, pages 357–388 Springer, 2017 [14] Sunny King and Scott Nadal Ppcoin: Peer-to-peer crypto-currency with proofof-stake self-published paper, August, 19, 2012 [15] Leslie Lamport et al Paxos made simple ACM Sigact News, 32(4):18–25, 2001 [16] Daniel Larimer Delegated proof-of-stake (dpos) Bitshare whitepaper, 2014 [17] Kejiao Li, Hui Li, Hanxu Hou, Kedan Li, and Yongle Chen Proof of vote: A high-performance consensus protocol based on vote mechanism & consortium 43 blockchain In 2017 IEEE 19th International Conference on High Performance Computing and Communications, pages 466–473 IEEE, 2017 [18] David Mazieres The stellar consensus protocol: A federated model for internetlevel consensus Stellar Development Foundation, page 32, 2015 [19] Mitar Milutinovic, Warren He, Howard Wu, and Maxinder Kanwal Proof of luck: An efficient blockchain consensus protocol In proceedings of the 1st Workshop on System Software for Trusted Execution, page ACM, 2016 [20] Seyedali Mirjalili and Andrew Lewis The whale optimization algorithm Advances in engineering software, 95:51–67, 2016 [21] Satoshi Nakamoto Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system Technical report, Manubot, 2019 [22] Satoshi Nakamoto et al Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.(2008), 2008 [23] Binh Minh Nguyen, Bao Hoang, Thieu Nguyen, and Giang Nguyen nqsv-net: a novel queuing search variant for global space search and workload modeling Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, pages 1–20, 2021 [24] Binh Minh Nguyen, Thang Nguyen, Thieu Nguyen, and Ba-Lam Do Mpoca metaheuristic proof of criteria consensus protocol for blockchain network In 2021 IEEE International Conference on Blockchain and Cryptocurrency (ICBC), pages 1–8 IEEE, 2021 [25] Giang-Truong Nguyen and Kyungbaek Kim A survey about consensus algorithms used in blockchain Journal of Information processing systems, 14(1), 2018 [26] Thieu Nguyen, Nhuan Tran, Binh Minh Nguyen, and Giang Nguyen A resource usage prediction system using functional-link and genetic algorithm neural network for multivariate cloud metrics In 2018 IEEE 11th Conference on ServiceOriented Computing and Applications (SOCA), pages 49–56 IEEE, 2018 44 [27] Diego Ongaro and John Ousterhout consensus algorithm In search of an understandable In 2014 {USENIX} Annual Technical Conference ({USENIX}{ATC} 14), pages 305–319, 2014 [28] R Venkata Rao, Vimal J Savsani, and DP Vakharia Teaching–learning-based optimization: a novel method for constrained mechanical design optimization problems Computer-Aided Design, 43(3):303–315, 2011 [29] Sancho Salcedo-Sanz A review on the coral reefs optimization algorithm: new development lines and current applications Progress in Artificial Intelligence, 6(1):1–15, 2017 [30] David Schwartz, Noah Youngs, Arthur Britto, et al The ripple protocol consensus algorithm Ripple Labs Inc White Paper, 5:8, 2014 [31] S Shadravan, HR Naji, and Vahid Khatibi Bardsiri The sailfish optimizer: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm for solving constrained engineering optimization problems Engineering Applications of Artificial Intelligence, 80:20–34, 2019 [32] Yuhui Shi Brain storm optimization algorithm In International conference in swarm intelligence, pages 303–309 Springer, 2011 [33] Yung Po Tsang, King Lun Choy, Chun Ho Wu, George To Sum Ho, and Hoi Yan Lam Blockchain-driven iot for food traceability with an integrated consensus mechanism IEEE access, 7:129000–129017, 2019 [34] Eric Ke Wang, Zuodong Liang, Chien-Ming Chen, Saru Kumari, and Muhammad Khurram Khan Porx: A reputation incentive scheme for blockchain consensus of iiot Future Generation Computer Systems, 102:140–151, 2020 [35] Zhenglei Wei, Changqiang Huang, Xiaofei Wang, Tong Han, and Yintong Li Nuclear reaction optimization: A novel and powerful physics-based algorithm for global optimization IEEE Access, 7:66084–66109, 2019 45 [36] Yang Xiao, Ning Zhang, Wenjing Lou, and Y Thomas Hou A survey of distributed consensus protocols for blockchain networks IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(2):1432–1465, 2020 [37] Brent Xu, Dhruv Luthra, Zak Cole, and Nate Blakely Eos: An architectural, performance, and economic analysis, 2018 [38] Bin Yu, Joseph Liu, Surya Nepal, Jiangshan Yu, and Paul Rimba Proof-of-qos: Qos based blockchain consensus protocol Computers & Security, 87:101580, 2019 46 ... CỦA ĐỒNG TÁC GIẢ CHO PHÉP HỌC VIÊN ĐƯỢC SỬ DỤNG BÀI BÁO "NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG GIAO THỨC ĐỒNG THUẬN DỰA TRÊN ĐÁNH GIÁ CÁC TIÊU CHÍ TRONG MẠNG CHUỖI KHỐI" Là đồng tác giả với Nguyễn Đức Thắng báo Nghiên. .. Nghiên cứu xây dựng giao thức đồng thuận dựa đánh giá tiêu chí mạng chuỗi khối, tơi xác nhận đóng góp tác giả bao gồm: • Đóng góp phân tích, đánh giá giao thức đồng thuận có đề xuất cải tiến cho giao. .. luận văn: Nghiên cứu xây dựng giao thức đồng thuận dựa đánh giá tiêu chí mạng chuỗi khối • Chun ngành: Khoa học máy tính • Mã số HV: CA190043 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận