Nghiên cứu phát triển cơ chế đồng thuận cho các hệ thống phi tập trung

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu phát triển chế đồng thuận cho hệ thống phi tập trung HOÀNG MINH TRỊ 20146730@student.hust.edu.vn Ngành Khoa học máy tính Giảng viên hướng dẫn: TS Đào Thành Chung Viện: Công nghệ thông tin truyền thông Chữ ký GVHD Hà Nội, 4/2021 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 : Hoàng Minh Trị Đề tài luận văn: Nghiên cứu phát triển chế đồng thuận cho hệ thống phi tập trung Chuyên ngành: Khoa học liệu Mã số SV: CB180058 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 24/04/2021 với nội dung sau: STT Yêu cầu hội đồng Nội dung chỉnh sửa, bổ sung Chỉnh sửa lại cách trình bày Đã thay đổi lại cách bố trí thuật toán thuật toán Event-link phần cho hợp lý hơn, thuật tốn trình bày 3.3.3 từ tổng qt đến chi tiết Viết phần 5.1 kết luận cụ thể hơn, Đã chỉnh sửa lại phần 5.1, gồm phần tóm tắt lại tồn luận văn đặt vấn đề, đề xuất kết Ưu nhược nghiên cứu Đã bổ sung vào bảng phần liên quan 2.2 2.3 Giải thích khả chịu lỗi Đã bổ sung thêm vào phần 2.1.9 Byzantine 3.3.4 4.2.4 Giáo viên hướng dẫn Ngày tháng năm Tác giả luận văn TS Đào Thành Chung Hoàng Minh Trị CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TS Nguyễn Kiêm Hiếu ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Mã đề tài: 2018BKHDL-KH06 Theo QĐ số 1702 /QĐ-ĐHBK-ĐT-SĐH Hiệu trưởng Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội ký ngày 16 tháng 10 năm 2019 Họ tên học viên: Hoàng Minh Trị SHHV: CB180058 Chuyên ngành: Khoa học máy tính Lớp: 18BKHDL.KH Người hướng dẫn: TS Đào Thành Chung Đơn vị: Viện Công nghệ Thông tin - Truyền thông, Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội Tên đề tài (tiếng Việt): Nghiên cứu phát triển chế đồng thuận cho hệ thống phi tập trung Tên đề tài (tiếng Anh): Research and develop consensus mechanism for decentralized system Giảng viên hướng dẫn TS Đào Thành Chung Lời cảm ơn Trong suốt 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 TS Đào Thành Chung, giảng viên Bộ môn Hệ Thống Thông 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 q trình nghiên cứu, thực đề tài Đặc biệt, tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thành viên BKC Lab động viên, tạo môi trường thuật lợi giúp tơi hồn thành luận văn cách tốt Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn gia đình bạn bè, ln tạo điều kiện, quan tâm, giúp đỡ, động viên suốt q trình học tập hồn thành khố luận tốt nghiệp thạc sĩ Tóm tắt nội dung luận văn Hiện nhu cầu sử dụng hệ thống vạn vật kết nối Internet – Internet of Things (IoT) ngày tăng mạnh nhà máy sản xuất, bệnh viện, nhà thơng minh,… Cùng với đó, tiềm mà công nghệ chuối khối mang lại cho IoT quan tâm nhiều năm gần Vì luận văn này, tơi đề xuất chế đồng thuận cho mạng chuỗi khối áp dụng cho IoT, gọi Event-link Tôi sử dụng Vector Clock – thuật tốn gán nhãn trình tự tiến trình vector – cho đồ thị tri thức (knowlegde graph) triển khai tất nút mạng chuỗi khối Từ đồ thị tri thức này, nút suy luận trạng thái kiện nút khác Event-link có khả triển khai chuỗi phụ (Sidechain) mang chuỗi khối áp dụng cho hệ thống IoT Nhờ vào khả thu thập thông tin kiện nhanh chế Event-link, số lượng giao dịch xác nhận Sidechain tăng lên đáng kể so với chế đồng thuận phổ biến có Ngồi ra, chế đề xuất có khả ngăn chặn lỗi Byzantine giúp nâng cao an ninh cho hệ thống Kết thử nghiệm cho thấy chế đồng thuận đề xuất có khả xử lý khối lượng giao dịch lớn chế: Proof of Work (PoW), Proof of Escape Time (PoET), Practical Byzantine Fault Tolerant (PBFT) Raft tương ứng lên tới 129, 64, 28 5.2 lần Cụ thể, luận văn thực công việc sau: Tìm hiểu hệ thống phi tập trung, IoT, công nghệ chuỗi khối, công nghệ sidechain, chế đồng thuận, thuật toán vector-clock, giao thức gossip Những nghiên cứu công việc liên quan IoT sử dụng công nghệ chuỗi khối, chế đồng thuận sử dụng hệ thống phi tập trung Thiết kế hệ thống chế đồng thuận Event-link Thử nghiệm, đánh giá hướng phát triển Luận văn bao gồm chương sau: Giới thiệu đề tài: Lý chọn đề tài, tính cấp thiết đề tài Cơ sở lý thuyết nghiên cứu liên quan: Những sở lý thuyết nghiên cứu liên quan sử dụng để giải vấn đề Thiết kế hệ thống chế đồng thuận: Trình bày kiến trúc hệ thống, luồng liệu, cách hoạt động chế đồng thuận Event-link Thử nghiệm đánh giá: Xây dựng kịch thử nghiệm đánh giá tính khả thi chế đồng thuận so với chế khác Kết luận hướng phát triển: Trình bày kết luận, từ đề xuất kế hoạch cải tiến phát triển chế đồng thuận MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 12 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 12 1.2 TỔNG QUAN VỀ CƠ CHẾ ĐỒNG THUẬN EVENT-LINK 16 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 17 2.1 CÁC KHÁI NIỆM, KIẾN THỨC LIÊN QUAN 17 2.1.1 Hệ thống phi tập trung 17 2.1.2 Vạn vật kết nối Internet (Internet of Things) 18 2.1.3 Công nghệ chuỗi khối 19 2.1.4 Công nghệ Sidechain 21 2.1.5 IoT dựa chuỗi khối sidechain 22 2.1.6 Cơ chế đồng thuận 24 2.1.7 Thuật toán vector clocks 25 2.1.8 Giao thức Gossip 27 2.1.9 Hệ thống chịu lỗi Byzantine 28 2.2 CÁC NGHIÊN CỨU CHO HỆ THỐNG IOT DỰA TRÊN CÔNG NGHỆ CHUỖI KHỐI 30 2.3 CÁC CƠ CHẾ ĐỒNG THUẬN CHO MẠNG CHUỖI KHỐI 36 CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG VÀ CƠ CHẾ ĐỒNG THUẬN 43 3.1 KIẾN TRÚC TỔNG THỂ 43 3.2 LUỒNG HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG 45 3.3 CƠ CHẾ ĐỒNG THUẬN EVENT-LINK 46 3.3.1 Các thuật ngữ 46 3.3.2 Mục tiêu nguyên lý hoạt động chế đồng thuận 48 3.3.3 Các bước hoạt động cụ thể thuật toán 49 3.3.4 Khả chịu lỗi byzantine thuật toán 52 CHƯƠNG THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 54 4.1 THÔNG TIN MÔI TRƯỜNG THỬ NGHIỆM 54 4.2 KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 54 4.2.1 Độ trễ giao dịch 55 4.2.2 Thông lượng giao dịch 58 4.2.3 Độ trễ kiện 62 4.2.4 Các kịch bị công 63 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 64 5.1 KẾT LUẬN 64 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Các báo nghiên cứu kiến trúc cho IoT dựa chuỗi khối 30 Bảng 2: Các báo nghiên cứu cải thiện hiệu suất cho IoT dựa chuỗi khối 32 Bảng 3: Bài báo nghiên cứu bảo mật tính riêng tư IoT dựa chuỗi khối 34 Bảng 4: Các báo nghiên cứu chế đồng thuận phổ biến cho mạng chuỗi khối 36 Bảng 5: Các báo nghiên cứu chế đồng thuận cho IoT dựa chuỗi khối 38 Bảng 6: Các báo nghiên cứu chế đồng thuận gần 40 Bảng 7: Độ trễ giao dịch trung bình chế đồng thuận Event-link bốn chế đồng thuận khác 56 Bảng 8: Thông lượng giao dịch Event-link loại chế đồng thuận khác 60 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1: Thống kê số lượng thiết bị IoT thiết bị thường (Non-IoT) qua năm toàn giới 13 Hình 2: Các kiểu hệ thống 17 Hình 3: Vạn vật kết nối Internet - Internet of Thing (IoT) 18 Hình 4: Kiến trúc chuỗi khối 19 Hình 5: Cơng nghệ Sidechain 22 Hình 6: Kiến trúc sidechain mainchain cho IoT 23 Hình 7: Cơ chế đồng thuận chuỗi khối 24 Hình 8: Nguyên lý hoạt động vector-clock 26 Hình 9: Giao thức Gossip mạng lưới 27 Hình 10: Kiến trúc tổng thể 44 Hình 11: Mơ hình lưu trữ liệu luồng lưu trữ liệu hệ thống 45 Hình 12: Đồ thị Knowledge nút 47 Hình 13: Nguyên lý hoạt động chế đồng thuận Event-link nút đồng với nút mạng 49 Hình 14: Thuật tốn chế đồng thuận Event-link 50 Hình 15: Tạo kiện Event-link 51 Hình 16: Cách hoạt động chế Event Reasoning (ER) 52 Hình 17: Độ trễ giao dịch Event-link với 1KB kích thước giao dịch 55 Hình 18: Độ trễ giao dịch Event-link với 10KB kích thước giao dịch 56 Hình 19: Độ trễ giao dịch Event-link với gossip interval 58 Hình 20: Thơng lượng giao dịch Event-link với 1KB kích thước giao dịch 59 Hình 21: Thơng lượng giao dịch Event-link 61 Hình 22: Độ trễ kiện Event-link với thời gian gossip khác 62 Hình 23: Event Knowledge nút sau đồng với nút 63 10 PoET 0,04s 0,05s 0,05s PoW 342s 394s 457s Raft 0,15s 0,2s 0,28s Event-link 0,32s 0,65s 1,34s Bảng hiển thị kết mà so sánh độ trễ giao dịch trung bình chế đồng thuận đề xuất với chế đồng thuận khác Các giao dịch sử dụng thử nghiệm có hai kích thước tương ứng 1KB 10KB Vì giới hạn phần cứng, thuật tốn đồng thuận (PBFT, PoET, PoW, Raft) chạy với 10 nút, chúng đánh giá với 4, 10 nút Tuy nhiên, chế đồng thuận Event-link tơi tận dụng phần cứng máy để chạy trơn tru cho thử nghiệm cho 13 16 nút hình 14 hình 15 Có thể thấy từ bảng chế đồng thuận PoW có độ trễ trung bình lớn tất trường hợp thử nghiệm Tốc độ xử lý giao dịch PoW chậm nhiều so với Event-link, đặc biệt với liệu giao dịch 10kb, độ trễ giao dịch PoW 342 giây, gấp 300 lần so với Event-link Event-link cải thiện nhược điểm PoW tiêu thụ lượng lớn u cầu nút khai thác có cấu hình mạnh Hơn nữa, PoW cần phải đợi thêm số khối xác nhận để nối vào chuỗi khiến độ trễ cao nhiều So với PBFT, độ trễ giao dịch Event-link ban đầu tốt hơn, sau khác biệt hai phương pháp giảm dần số lượng nút tăng lên Điều giải thích mục tiêu thuật tốn PBFT nhằm tìm kiếm giao dịch nhanh chóng khơng cần xác nhận Điều giúp độ trễ giao dịch ổn định số lượng nút tăng lên Đổi lại, PBFT yêu cầu tin tưởng nút lãnh đạo bầu chọn khiến trở nên tập trung So với thuật toán khác (PoET Raft), độ trễ giao dịch Event-link hơn, giải nhược điểm thuật toán Sự đồng thuận PoET, tương tự PBFT, yêu cầu người dùng đặt niềm tin họ vào Intel khiến hệ thống phải tập trung không bị tin cậy Raft phụ thuộc vào nút lãnh đạo chịu trách nhiệm định Nó dễ bị công khối lượng giao dịch lớn dẫn đến tắc nghẽn hệ thống Với đồng thuận liên kết kiện, hệ thống cần đợi kiện cam kết đồng nghiệp xác nhận, điều dẫn đến độ trễ cao Tuy nhiên, Event-link, tất nút tham gia bình đẳng, khơng u cầu phải tin tưởng đồng nghiệp cụ thể nào, làm cho hệ thống phi tập trung Ngoài ra, khoảng thời gian gossip ảnh hưởng đến thời gian giao dịch cam kết, đặt thời gian gossip thành giây để giữ cho hệ thống chạy ổn định 57 Hình 19: Độ trễ giao dịch Event-link với gossip interval Tuy nhiên độ trễ giao dịch nhanh hay chậm phụ thuộc vào số lượng node tham gia cịn phụ thuộc vào thời gian gossip mà chọn Kết độ trễ giao dịch mơ tả hình 19, tơi đo với goosip interval 0.1s, 0.5s, 1s, 2s, 3s liệu nội dung giao dịch rỗng Độ trễ giao dịch tăng lên thời gian gossip tăng dần lên Đối với goossip interval 0.1s, độ trễ giao dịch thấp năm trường hợp số nút khác nhau, sau 0,1s nút hệ thống lại đồng event với nút khác Do đó, giao dịch nhanh chóng xác nhận Ngược lại, tăng thời gian gossip lên độ trễ giao dịch cao hệ thống chạy ổn định tránh nút tham gia bị tải số lượng giao dịch lớn 4.2.2 Thông lượng giao dịch Về thông lượng giao dịch, đẩy số lượng lớn giao dịch đến nút mạng Cụ thể, đẩy 1024 giao dịch tương ứng với nút, có nghĩa mạng có N nút, tơi đẩy Nx1024 giao dịch Trong kịch thử nghiệm vậy, tơi đo lượng giao dịch giây (TPS), từ tìm thấy TPS tối đa TPS tối thiểu Cuối cùng, có tất giá trị TPS cho giây, lấy tổng giá trị TPS chia tổng thời để tính TPS trung bình 58 Hình 20: Thơng lượng giao dịch Event-link với 1KB kích thước giao dịch Hình 20 cho thấy thông lượng giao dịch chế đồng thuận Event-link với kích thước giao dịch 1KB khoảng thời gian gossip giây Có thể thấy từ hình giao dịch tối thiểu, tối đa trung bình giây (TPS) có xu hướng giảm dần số lượng nút tăng lên Cũng lưu ý TPS trung bình nhỏ khoảng 10% so với TPS tối đa, điều cho thấy hầu hết trường hợp, thông lượng đo khác xa với thông lượng tối thiểu Do ban đầu bắt đầu bắn giao dịch, lúc nút bắt đầu xử lý nên lượng TPS chưa cao nhiều giao dịch trạng thái “pending” Càng sau hệ thống dần ổn định nên lượng TPS trung bình gần với TPS max Tôi thử nghiệm với 10000 lần để đạt lượng TPS trung bình sai lệch 59 Bảng 8: Thông lượng giao dịch Event-link loại chế đồng thuận khác Kích thước giao dịch KB 10 KB Giao thức Số lượng nút tham gia mạng đồng thuận Nút Nút 10 Nút PBFT 99,28 TPS 49,92 TPS 30,8 TPS PoET 43,6 TPS 39,3 TPS 29,8 TPS PoW 21,63 TPS 14,38 TPS 9,08 TPS Raft 535,5 TPS 407,6 TPS 374,3 TPS Event-link 2802,07 TPS 1937,85 TPS 1122,5 TPS PBFT 50,52 TPS 28,68 TPS 18,9 TPS PoET 11,8 TPS 9,9 TPS 7,25 TPS PoW 1,45 TPS 1,05 TPS 0,74 TPS Raft 364,8 TPS 289,6 TPS 204,8 TPS Event-link 637,6 TPS 512,43 TPS 395,56 TPS Bảng so sánh giá trị TPS đồng thuận đề xuất với chế đồng thuận tình huống: kích thước giao dịch 1KB 10KB với 4, 10 nút Đối với hai quy mô giao dịch khác nhau, liên kết kiện đạt TPS cao đáng kể so với đồng thuận khác Có thể thấy từ bảng Event-link đề xuất cung cấp tới 2802,07 giao dịch giây (với giao dịch 1KB nút) Trong trường hợp đó, giá trị TPS Event-link cao PBFT 28 lần, cao PoET 64 lần, cao PoW 160 lần cao lần so với chế đồng thuận Raft Thông lượng giao dịch nhỏ quy mô giao dịch tăng lên số lượng nút mạng tăng lên Tại thời điểm EventLink đạt thông lượng giao dịch nhỏ 395,56 TPS (trong bối cảnh giao dịch 10KB 10 nút), cao PBFT 20,9 lần, cao 54 lần so với PoET, cao 179 lần so với PoW, cao 1,9 lần so với đồng thuận Raft Trong Event-link, nút dựa Event Knowledge riêng chúng chế Event Reasoning, lý kiện cam kết nhanh chóng Điều cho phép hệ thống xử lý khối lượng giao dịch lớn so với chế đồng thuận khác khoảng thời gian Ngoài ra, đáng ý TPS Raft cao, có nhược điểm phụ thuộc vào nút dẫn đầu giải thích phần độ trễ giao dịch Cơ chế đồng thuận Event-link giải vấn đề giữ thơng lượng mức cao 60 Hình 21: Thông lượng giao dịch Event-link Để đánh giá số lượng nút ảnh hưởng đến TPS nào, đo giá trị thông lượng tăng số lượng nút từ lên 16 hình 21 Tơi liên tục gửi giao dịch đến nút hệ thống tải Nói chung, đồ thị TPS có xu hướng giảm dần số lượng nút tăng lên, khơng phải đường giảm tuyến tính Ở phần đầu biểu đồ, TPS giảm đáng kể (khoảng 1700 TPS) từ 5891 TPS xuống 4185 TPS có bước nhảy từ nút lên nút Tuy nhiên, số lượng nút tăng từ 15 lên 16, TPS giảm nhẹ (khoảng 90 TPS) Trong Event-link, tất nút có Event Knowledge riêng để chúng “committed” đồng hóa với nút khác lúc Do đó, hệ thống xử lý số lượng lớn giao dịch khoảng thời gian Bên cạnh đó, thời gian gossip yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến TPS Khoảng thời gian gossip ngắn cho phép nút gửi thông tin đồng cập nhật kiến thức kiện nhanh Kết là, TPS tăng lên nhờ chuyển đổi nhanh chóng trạng thái giao dịch từ “pending” sang “committed” 61 4.2.3 Độ trễ kiện Trong phần này, tham số thời gian đóng kiện trung bình thử nghiệm Giá trị kiện tính dựa kiện liền kề trước Tơi tính tốn tất thời gian kết thúc kiện, sau chia cho số lượng kiện để nhận giá trị trung bình Trong phần này, kiểm tra kết độ trễ event Event-link triển khai với số lượng nút tham gia khác Với chế đồng thuật khác, đo thời gian tạo khối mạng blockchain cách rõ ràng Thời gian tạo khối developer tự định với hệ thống họ Đối với chế đồng thuận PBFT PoET, triển khai tảng Hyperleger Sawtooth nên thời gian đóng khối tuỳ chọn người dùng Người dùng có tuỳ chỉnh thời gian tạo block chế Tương tự Raft consensus Hyperledger Fabric Với đồng thuận PoW, khối tạo phụ thuộc vào độ khó (difficult), nên độ khó thấp nút tạo khối nhanh Tương tự với Event-link, thời gian để event committed phụ thuộc vào gossip Hình 22 thể độ trễ kiện committed qua trường hợp cụ thể Hình 22: Độ trễ kiện Event-link với thời gian gossip khác Có thể thấy khoảng thời gian gossip ảnh hưởng đáng kể đến độ trễ kiện Với lý thuyết này, điều chỉnh khoảng thời gian gossip để phù hợp với mục đích khác Ví dụ, hệ thống yêu cầu có tốc độ cam kết kiện nhanh, giảm khoảng thời gian gossip xuống ngược lại Tăng khoảng thời gian gossip làm chậm thời gian cam kết kiện, đổi lại, điều giữ cho hệ thống an tồn tránh q tải có q số lượng giao dịch đến 62 4.2.4 Các kịch bị cơng Hệ thống có nút tham gia kịch với nút phản bội trường hợp khác Kịch khơng có nút độc hại giới hạn để chịu lỗi 3f+1 với f số nút độc hại hệ thống, tức n nút độc hại ln phải f Hình 23: Event Knowledge nút sau đồng với nút • Trường hợp 1: Nút nút tạo kiện nút độc hại Nút sau đồng thuận với nút tạo kiện có vector clock (3,2,3,3) hình 23 Nút cố tình sửa sai số chiều vector-clock kiện Điều bị nút khác phát đồng tới nút Các nút lại dễ dàng phát số chiều vector kiện cha không khớp với kiện mà nút tạo Kết kiện khơng chấp nhận nút lại dừng việc đồng với nút tồn kiện sai Các nút báo đồng thất bại với nút • Trường hợp 2: Nút nút độc hại sửa lại liệu kiện nút khác Đều khơng thể kiện mã hoá Nên nút độc hại có sửa lại liệu kết mã hố bị thay đổi Các nút khác đồng phát liệu bị thay đổi từ chối đồng với nút • Trường hợp 3: Ít 1/3 số nút hệ thống bị chết kết nối, nút khơng thể đồng tạo kiện với nút khác khoảng thời gian Hệ thống đảm bảo chạy 2/3 tổng số nút cịn lại tiếp tục đồng với Dựa vào Event Knowledge, nút hoạt động đủ để kiện đồng 2/3 tổng số nút Tương tự hệ thống có từ nút độc hại trở lên mà đảm bảo với 3f +1 hệ thống hoạt động đảm bảo chịu lỗi Ngoài với trường hợp số nút độc hại 1/3 tổng số nút mạng, hệ thống mạng có cách giải riêng khác triển khai thực tế 63 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết luận Ngày nay, với phát triển mạnh mẽ công nghệ chuỗi khối (blockchain), chế đồng thuận liên tục đời nhằm giải đề tồn tốc độ xử lý, tính bảo mật, tính mở rộng Với liệu ngày lớn, đặc biệt áp dụng vào toán IoT, tốc độ xử lý giao dịch phải nhanh đạt số lượng giao dịch lớn để đáp ứng kịp yêu cầu ngày tăng Ngoài ra, liệu phải an toàn lên hệ thống, tránh sửa, xoá hay thay đổi liệu Do vậy, cần có chế đồng thuận cho mạng chuỗi khối áp dụng vào IoT Trong luận văn này, đề xuất chế đồng thuận mạnh mẽ cho mạng Sidechain hệ thống IoT dựa chuỗi khối gọi Event-link Các ứng dụng IoT hoạt động sidechain độc lập với chuỗi Các sidechains chia sẻ liệu tới chuỗi thơng qua giao thức hai chiều lấy liệu chuỗi Cơ chế đồng thuận Event-link cho phép nút xử lý số lượng lớn giao dịch cách đồng hệ thống IoT Các bên tham gia tự động xác nhận kiện cam kết thông qua chế Event Reasoning Event Knowledge Mỗi nốt tham gia có đồ thị tri thức khơng giống nút khác có xướng tiến đến giống tương lai Event Knowledge giúp nút biết thứ tự kiện thông qua số chiều vector-clock Các nút kích hoạt chế Event Reasoning nhằm xác định trạng thái kiện trọng Event Knowledge Tất nút nói chung có quyền ngang giúp tăng tính phi tập trung cho hệ thống Event-link tương thích với hệ thống IoT dựa blockchain Để đánh giá hệ thống tối tiến hành ba thử nghiệm Thử nghiệm đánh giá độ trễ giao dịch để xác định tốc độ xử lý giao dịch trung bình Event-link Đạt kết 0,25s tốt so với chế đồng thuận phổ biến Thử nghiệm thứ hai đánh giá thông lượng giao dịch, chế đồng thuận xử lý lên đến 2802, cao 129 lần so với PoW, 64 lần so với PoET, cao 28 lần so với PBFT cao 5,2 lần so với Raft cấu hình phần cứng Cuối độ trễ kiện, kết cho thấy tốc độ xử lý kiện nhanh, đạt 1s để thời gian gossip thấp Tóm lại, chế đồng thuận Event-link có khả đáp ứng cho hệ thống IoT sử dụng công nghệ chuỗi khối 5.2 Hướng phát triển Trong tương lai, mong muốn cải tiến thêm cho chế đồng Event-link, chẳng hạn giảm độ trễ giao dịch xuống thấp cải thiện thuật toán để tăng số lượng giao dịch Ngoài ra, cần phải thực nhiều thử nghiệm để đánh giá chế 64 đồng thuận nhiều khía cạnh khác chống lại công 1/3 vào hệ thống vấn đề mở rộng để số lượng nút tham gia tăng số lượng giao dịch khơng bị giảm nhiều • Độ trễ giao dịch: So với chế đồng thuận so sánh chương 5, độ trễ giao dịch Event-link có lâu nút tham gia có quyền ngang hàng nhau, giúp tăng tính phi tập trung cho hệ thống • Thơng lượng giao dịch: Mặc dù lượng giao dịch giây tốt nhiều cho với chế đồng thuận khác, phải tiếp tục cải thiện thêm vấn đề thông lượng bị giảm tăng số nút tham gia lên nhiều Điều góp phần cho khả mở rộng mạng • Bảo mật: Tơi áp dụng toán chịu lỗi byzantine vào chế đồng thuận Eventlink Tuy nhiên với số lượng nút tham gia khả bị cơng cao có vài nút gian lận ảnh hưởng tới kiện hệ thống Tương lai tiếp tục cải thiện hiệu suất, khả mở rộng bảo mật chế đồng thuận Event-link 65 Tài liệu tham khảo [1] B L Risteska Stojkoska and K V Trivodaliev, “A review of internet ofthings for smart home: Challenges and solutions,” Journal of Cleaner Production, vol 140, pp 1454 – 1464, 2017 [Online] Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095965261631589X [2] M Abdel-Basset, G Manogaran, and M Mohamed, “Internet of things(iot) and its impact on supply chain: A framework for building smart, se-cure and efficient systems,”Future Generation Computer Systems, vol 86,pp 614–628, 2018 [3] M Elhoseny, G Ramírez-González, O M Abu-Elnasr, S A Shawkat,N Arunkumar, and A Farouk, “Secure medical data transmission modelfor iot-based healthcare systems,”Ieee Access, vol 6, pp 20 596–20 608,2018 [4] Z Zhang, M C Y Cho, C Wang, C Hsu, C Chen, and S Shieh,“Iot security: Ongoing challenges and research opportunities,” in 2014 IEEE 7th International Conference on Service-Oriented Computing and Applications, 2014, pp 230–234 [5] M Conti, A Dehghantanha, K Franke, and S Watson, “Internet of thingssecurity and forensics: Challenges and opportunities,” 2018 [6] S Nakamoto, “Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system,”Cryptog-raphy Mailing list at https://metzdowd.com, 03 2009 [7] J Golosova and A Romanovs, “The advantages and disadvantages ofthe blockchain technology,” in2018 IEEE 6th workshop on advances ininformation, electronic and electrical engineering (AIEEE) IEEE, 2018,pp 1–6 [8] A Back, M Corallo, L Dashjr, M Friedenbach, G Maxwell, A Miller,A Poelstra, J Timón, and P Wuille, “Enabling blockchain innovations with pegged sidechains, ” URL: http://www.opensciencereview.com/papers/123/enablingblockchaininnovations-with-pegged-sidechains, vol 72, 2014 [9] S King and S Nadal, “Ppcoin: Peer-to-peer crypto-currency with proof-ofstake,”self-published paper, August, vol 19, p 1, 2012 [10] D Larimer, “Delegated proof-of-stake (dpos),”Bitshare whitepaper, 2014 [11] K Olson, M Bowman, J Mitchell, S Amundson, D Middleton, andC Montgomery, “Sawtooth: An introduction,”The Linux Foundation,2018 [12] A Kiayias, A Russell, B David, and R Oliynykov, “Ouroboros: A prov-ably secure proof-of-stake blockchain protocol,” inAnnual InternationalCryptology Conference Springer, 2017, pp 357–388 [13] F Yang, W Zhou, Q Wu, R Long, N N Xiong, and M Zhou, “Dele-gated proof of stake with downgrade: A secure and efficient blockchainconsensus algorithm with downgrade mechanism,”IEEE Access, vol 7,pp 118 541–118 555, 2019 66 [14] L Chen, L Xu, N Shah, Z Gao, Y Lu, and W Shi, “On securityanalysis of proof-of-elapsed-time (poet),” inInternational Symposium onStabilization, Safety, and Security of Distributed Systems Springer, 2017,pp 282–297 [15] M Castro, B Liskovet al., “Practical byzantine fault tolerance,” inOSDI,vol 99, no 1999, 1999, pp 173–186 [16] X Hao, L Yu, L Zhiqiang, L Zhen, and G Dawu, “Dynamic practicalbyzantine fault tolerance,” in2018 IEEE Conference on Communicationsand Network Security (CNS) IEEE, 2018, pp 1–8 [17] R Baldoni and M Raynal, “Fundamentals of distributed computing: Apractical tour of vector clock systems,”IEEE Distributed Systems Online,vol 3, no 2, p 12, 2002 [18] A Reyna, C Martín, J Chen, E Soler, and M Díaz, “On blockchain andits integration with iot challenges and opportunities,”Future generationcomputer systems, vol 88, pp 173–190, 2018 [19] G Woodet al., “Ethereum: A secure decentralised generalised transactionledger,”Ethereum project yellow paper, vol 151, no 2014, pp 1–32, 2014 [20] G.S.RamachandranandB.Krishnamachari,“A reference architecture for blockchainbased peer-to-peer iotapplications,” CoRR, vol.abs/1905.10643,2019 [Online] Available: http://arxiv.org/abs/1905.10643 [21] M A Rahman, M M Rashid, M S Hossain, E Hassanain, M F.Alhamid, and M Guizani, “Blockchain and iot-based cognitive edgeframework for sharing economy services in a smart city,”IEEE Access,vol 7, pp 18 611–18 621, 2019 [22] G Wang, Z Shi, M Nixon, and S Han, “Chainsplitter: Towardsblockchain-based industrial iot architecture for supporting hierarchi-cal storage,” in2019 IEEE International Conference on Blockchain(Blockchain) IEEE, 2019, pp 166–175 [23] I Sestrem Ochôa, L Augusto Silva, G de Mello, N M Garcia, J F.de Paz Santana, and V R Quietinho Leithardt, “A cost analysis ofimplementing a blockchain architecture in a smart grid scenario usingsidechains,”Sensors, vol 20, no 3, p 843, 2020 [24] Z Liu and Z Li, “A blockchain-based framework of cross-border e-commerce supply chain,”International Journal of Information Manage-ment, vol 52, p 102059, 12 2019 [25] O Novo, “Blockchain meets iot: An architecture for scalable accessmanagement in iot,”IEEE Internet of Things Journal, vol 5, no 2, pp.1184– 1195, 2018 67 [26] R Casado-Vara, P Chamoso, F De La Prieta, J Prieto, and J Cor-chado Rodríguez, “Non-linear adaptive closed-loop control system forimproved efficiency in iot-blockchain management,”Information Fusion,vol 49, 01 2019 [27] B Jo, R Khan, and Y Lee, “Hybrid blockchain and internet-of-thingsnetwork for underground structure health monitoring,”Sensors, vol 18,p 4268, 12 2018 [28] N Szabo, “Formalizing and securing relationships on public networks,”First Monday, 1997 [29] S Singh, S Rathore, and J Park, “Blockiotintelligence: A blockchain-enabled intelligent iot architecture with artificial intelligence,”FutureGeneration Computer Systems, 09 2019.14 [30] Z Xiong, Y Zhang, C Nguyen, D Niyato, P Wang, and N Guizani,“The best of both worlds: A general architecture for data management inblockchainenabled internet-of-things,”IEEE Network, 01 2020 [31] J Guruprakash and S Koppu, “Ec-elgamal and genetic algorithmbasedenhancement for lightweight scalable blockchain in iot domain,”IEEEAccess, vol 8, pp 141 269–141 281, 2020 [32] M Li, H Tang, A R Hussein, and X Wang, “A sidechain-based decentral-ized authentication scheme via optimized two-way peg protocol for smartcommunity,”IEEE Open Journal of the Communications Society, vol 1,pp 282–292, 2020 [33] V Dedeoglu, R Jurdak, G D Putra, A Dorri, and S S Kanhere, “A trustarchitecture for blockchain in iot,” p 190–199, 2019 [Online] Available:https://doi.org/10.1145/3360774.3360822 [34] B Shala, U Trick, A Lehmann, B Ghita, and S Shiaeles, “Blockchainand trust for secure, end-user-based and decentralized iot service provi-sion,”IEEE Access, vol 8, pp 119 961–119 979, 2020 [35] A Dwivedi, G Srivastava, S Dhar, and R Singh, “A decentralizedprivacypreserving healthcare blockchain for iot,”Sensors, vol 19, p 326,01 2019 [36] L Zhou, L Wang, Y Sun, and P Lv, “Beekeeper: A blockchain-based iotsystem with secure storage and homomorphic computation,”IEEE Access,vol 6, pp 43 472– 43 488, 2018 [37] T Gleisberg, S Hoeche, F Krauss, A Schälicke, S Schumann, and J.-C.Winter, “Sherpa 1.α, a proof-of-concept version,”Journal of High EnergyPhysics, vol 2004, no 02, p 056, 2004 [38] T.H.Project,Hyperledgersawtoothdocumentation1.0.4,2018,[online]Available:https://sawtooth.hyperledger.org/docs/core/ releases/1.0/contents.html 68 [39] G Wood, “Ethereum: A secure decentralised generalised transactionledger eip150 revision (759dccd–2017-08-07),” 2017 [40] J.Frankenfield,ProofofStake,2018,[online]Available:https://www.investopedia.co m/terms/p/proof-stake-pos.asp [41] J O Diego Ongaro,In Search of an Understandable Consensus Algorithm,2014, [online] Available: https://raft.github.io/raft.pdf [42] S Popov, “The tangle,”cit on, p 131, 2016 [43] L Baird, “The swirlds hashgraph consensus algorithm: Fair, fast, byzan-tine fault tolerance,”Swirlds, Inc Technical Report SWIRLDS-TR-2016,vol 1, 2016 [44] D Puthal and S Mohanty, “Proof of authentication: Iotfriendlyblockchains,”IEEE Potentials, vol 38, pp 26–29, 01 2019 [45] S Biswas, K Sharif, F Li, S Maharjan, S P Mohanty, and Y Wang,“Pobt: A lightweight consensus algorithm for scalable iot businessblockchain,”IEEE Internet of Things Journal, vol 7, no 3, pp 2343–2355, 2019 [46] D Puthal, S P Mohanty, V P Yanambaka, and E Kougianos, “Poah: Anovel consensus algorithm for fast scalable private blockchain for large-scale iot frameworks,”arXiv preprint arXiv:2001.07297, 2020 [47] S P Mohanty, V P Yanambaka, E Kougianos, and D Puthal, “Pufchain:A hardware-assisted blockchain for sustainable simultaneous device anddata security in the internet of everything (ioe),”IEEE Consumer Elec-tronics Magazine, vol 9, no 2, pp 8–16, 2020 [48] E K Wang, R Sun, C.-M Chen, Z Liang, S Kumari, and M K.Khan, “Proof of x-repute blockchain consensus protocol for iot systems,”Computers & Security, p 101871, 2020 [49] A Alkhodair, S Mohanty, E Kougianos, and D Puthal, “Mcpora: A multi-chain proof of rapid authentication for post-blockchain based security inlarge scale complex cyber-physical systems,” in2020 IEEE ComputerSociety Annual Symposium on VLSI (ISVLSI) IEEE, 2020, pp 446–451 [50] B Yu, J Liu, S Nepal, J Yu, and P Rimba, “Proof-of-qos: Qos basedblockchain consensus protocol,”Computers & Security, vol 87, p 101580,2019 [51] J Long and R Wei, “Scalable bft consensus mechanism through ag-gregated signature gossip,” in2019 IEEE International Conference onBlockchain and Cryptocurrency (ICBC) IEEE, 2019, pp 360–367 [52] X Fu, H Wang, P Shi, and H Mi, “Popf: A consensus algorithm forjcledger,” in2018 IEEE Symposium on Service-Oriented System Engineer-ing (SOSE) IEEE, 2018, pp 204–209 69 [53] S Andreina, J.-M Bohli, G O Karame, W Li, and G A Marson, “Pots-asecure proof of tee-stake for permissionless blockchains.”IACR Cryptol.ePrint Arch., vol 2018, p 1135, 2018 [54] G G Gueta, I Abraham, S Grossman, D Malkhi, B Pinkas, M Reiter,D.-A Seredinschi, O Tamir, and A Tomescu, “Sbft: a scalable and decen-tralized trust infrastructure,” in2019 49th Annual IEEE/IFIP internationalconference on dependable systems and networks (DSN) IEEE, 2019, pp.568–580 [55] H Guo, W Li, M Nejad, and C.-C Shen, “Proof-of-event recordingsystem for autonomous vehicles: A blockchain-based solution,”IEEEAccess, vol 8, pp 182 776–182 786, 2020 [56] M Karakus and A Durresi, “Quality of service (qos) in software definednetworking (sdn): A survey,”Journal of Network and Computer Applica-tions, vol 80, pp 200– 218, 2017 [57] J.-E Ekberg, K Kostiainen, and N Asokan, “The untapped potentialof trusted execution environments on mobile devices,”IEEE Security &Privacy, vol 12, no 4, pp 29–37, 2014 [58] Cosmos Network, 2019, [online] Available: https://cosmos.network/ [59] A Dorri, S S Kanhere, R Jurdak, and P Gauravaram, “Blockchain foriot security and privacy: The case study of a smart home,” in2017 IEEEinternational conference on pervasive computing and communicationsworkshops (PerCom workshops) IEEE, 2017, pp 618–623 [60] M Shen, Y Deng, L Zhu, X Du, and N Guizani, “Privacy-preservingimage retrieval for medical iot systems: A blockchain-based approach,”IEEE Network, vol 33, no 5, pp 27–33, 2019 [61] J Wan, J Li, M Imran, and D Li, “A blockchain-based solution forenhancing security and privacy in smart factory,”IEEE Transactions onIndustrial Informatics, vol 15, no 6, pp 3652–3660, 2019 [62] J Huang, L Kong, G Chen, M.-Y Wu, X Liu, and P Zeng, “Towardssecure industrial iot: Blockchain system with credit-based consensusmechanism,”IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol 15, no 6,pp 3680–3689, 2019 [63] B L R Stojkoska and K V Trivodaliev, “A review of internet of thingsfor smart home: Challenges and solutions,”Journal of Cleaner Production,vol 140, pp 1454– 1464, 2017 [64] G Hwang, J Lee, J Park, and T.-W Chang, “Developing performancemeasurement system for internet of things and smart factory environment,”International journal of production research, vol 55, no 9, pp 2590–2602, 2017 70 [65] S Misbahuddin, J A Zubairi, A Saggaf, J Basuni, A Sulaiman, A Al-Sofiet al., “Iot based dynamic road traffic management for smart cities,”in2015 12th International conference on high-capacity optical networksand enabling/emerging technologies (HONET) IEEE, 2015, pp 1–5 [66] F Wuhib, R Stadler, and M Spreitzer, “A gossip protocol for dynamicresource management in large cloud environments,”IEEE transactions onnetwork and service management, vol 9, no 2, pp 213–225, 2012.VOLUME 4, 201615 [67]Dan Bieler 2018 Blockchain and the Internet of Things: the IoT Blockchain Opportunity and Challenge Retrieved February 27, 2019 from https://www.iscoop.eu/blockchain-distributed-ledger-technology/blockchain-iot/ [68] Hyperldger Caliper Documentation, [online] Available: https://github.com/hyperledger/caliper [69] Swan, Melanie Blockchain: Blueprint for a new economy " O'Reilly Media, Inc.", 2015 [70] Yli-Huumo, Jesse, et al "Where is current research on blockchain technology? — a systematic review." PloS one 11.10 (2016): e0163477 [71] Koteska, Bojana, Elena Karafiloski, and Anastas Mishev "Blockchain implementation quality challenges: a literature." SQAMIA 2017: 6th Workshop of Software Quality, Analysis, Monitoring, Improvement, and Applications 2017 [72]Kwon, Jae "Tendermint: Consensus without mining." Draft v 0.6, fall 1.11 (2014) [73]Lamport, Leslie, Robert Shostak, and Marshall Pease "The Byzantine generals problem." Concurrency: the Works of Leslie Lamport 2019 203-226 71 ... 2.1.9 Hệ thống chịu lỗi Byzantine 28 2.2 CÁC NGHIÊN CỨU CHO HỆ THỐNG IOT DỰA TRÊN CÔNG NGHỆ CHUỖI KHỐI 30 2.3 CÁC CƠ CHẾ ĐỒNG THUẬN CHO MẠNG CHUỖI KHỐI 36 CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG... đồng thuận với Để giải điều đó, việc nghiên cứu chế đồng thuận cho hệ thống phi tập trung vơ cần thiết, giúp đáp ứng thách thức giúp giảm chi phí cho hệ thống Trong luận văn này, đề xuất chế đồng. .. phi tập trung thường có dạng máy tính nối mạng Ví dụ, Internet hệ thống phi tập trung, ngày trở nên tập trung theo thời gian Hình 2: Các kiểu hệ thống Như hình trên, có ba kiểu hệ thống: hệ thống