基于改进凝聚型层次聚类的PBFT共识方法

    公开(公告)号:CN114978684B

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202210555917.2

    申请日:2022-05-20

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了基于改进凝聚型层次聚类的PBFT共识方法,属于区块链技术领域。首先利用改进的凝聚型层次聚类算法对所有网络共识节点进行目标划分和聚类,在区块链节点共识分层模型的下层形成聚类簇;然后,各个簇内从节点通过三阶段PBFT共识算法达成共识,并推举出每个簇的共识主节点;最后,所有共识主节点构成区块链节点共识分层模型的上层共识集合,所有节点通过三阶段PBFT共识算法达成消息一致。本发明有效地克服了现有的基于划分聚类算法的缺陷,且针对凝聚型层次聚类方法可伸缩性差、适应能力较弱以及聚类效果难以评价等问题进行改进,不仅进一步提升了聚类准确度和系统共识效率,且可灵活应用于各种规模的节点共识场景。

    一种基于超混沌系统与遗传粒子群算法的S盒设计方法

    公开(公告)号:CN114912614A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210563082.5

    申请日:2022-05-18

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于超混沌系统与遗传粒子群算法的S盒设计方法,属于混沌加密技术领域。通过提出一个基于Chebyshev映射和ICMIC映射的二维级联调制耦合混沌系统,分析表明该混沌系统在参数范围内是超混沌的,所生成的混沌序列具有更好的遍历性,且其混沌行为更加难以预测。在改混沌系统的基础之上,采用区间划分法和序列索引的方法生成性能良好的S盒,最后使用遗传粒子群优化算法对S盒进行的优化可获得了非线性度更高的S盒。与现有方案相比,本申请所构造的S盒在非线性度、差分均匀性、输出比特间独立性方面均具有良好表现,抵抗线性攻击的能力更强,在数据及图像加密领域有着广泛的应用前景。

    基于改进凝聚型层次聚类的PBFT共识方法

    公开(公告)号:CN114978684A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210555917.2

    申请日:2022-05-20

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了基于改进凝聚型层次聚类的PBFT共识方法,属于区块链技术领域。首先利用改进的凝聚型层次聚类算法对所有网络共识节点进行目标划分和聚类,在区块链节点共识分层模型的下层形成聚类簇;然后,各个簇内从节点通过三阶段PBFT共识算法达成共识,并推举出每个簇的共识主节点;最后,所有共识主节点构成区块链节点共识分层模型的上层共识集合,所有节点通过三阶段PBFT共识算法达成消息一致。本发明有效地克服了现有的基于划分聚类算法的缺陷,且针对凝聚型层次聚类方法可伸缩性差、适应能力较弱以及聚类效果难以评价等问题进行改进,不仅进一步提升了聚类准确度和系统共识效率,且可灵活应用于各种规模的节点共识场景。

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