研究人员提出FT‑DPP框架 保障5G车联网区块链安全与性能

盖世汽车讯 据外媒报道，根据发表在期刊《Cluster Computing》上的一项研究，研究人员提出了一种区块链框架，旨在确保第五代（5G）车载网络既能保持高速运行，又具备可信度。该框架被称为“联邦式信任感知行列式点过程”（Federated Trust-Aware Determinantal Point Process，简称 FT-DPP），它结合了两种机制：一种是将网络划分为多个分片（shard）的“信任感知”方法，另一种是用于验证跨分片交易的安全通道。在模拟测试中，与基于行列式点过程（DPP）和 K-means 聚类算法的基准方案相比，该方法使分片负载均衡度提升了高达 28%，并将整体共识延迟降低了 20% 至 25%。

图片来源：期刊《Cluster Computing》

这项研究旨在解决互联车辆系统中存在的一对矛盾。智能交通领域要求 5G 车载网络具备海量连接能力和超低延迟，而区块链则为数据完整性和访问控制提供了去中心化的基础。然而，现有的车载区块链框架在可扩展性方面仍存在局限，且缺乏完善的集成安全机制。特别是一些启发式分片方法（如基于行列式点过程 DPP 的划分方式），虽然提升了系统吞吐量，却忽略了参与节点的可信度以及跨分片交易的安全性。

FT-DPP 将三种信号整合至分片核心机制（sharding kernel）中：节点信任度、通信质量以及交易负载。该方案的创新之处在于引入了一种“信任调节型 DPP 核心”，它能够改变分片形成过程中的概率选择行为。与以往将信任度和多样性视为独立因素的方法不同，该框架将信任度融入核心结构中，从而实现了“具备安全感知能力的概率选择”；据研究人员所述，这种机制能够从理论上证明可有效减少对抗性聚类（adversarial clustering）现象。

该框架内的共识机制依赖于“信任证明”（Proof-of-Trust）机制，它根据节点的声誉来分配投票权，而非对所有参与者一视同仁。声誉较高的节点在验证决策中拥有更大的影响力；这种设计旨在提高攻击成本——特别是针对那些试图通过在网络中充斥虚假身份来实施攻击的行为。

跨分片交易带来了另一项挑战，因为处于交易链路一端的恶意参与者可能会伪造或篡改传输中的消息。为此，该方案提出了“跨分片安全交易通道”（Cross-Shard Secure Transaction Channel，简称 CS-STC），利用与默克尔根（Merkle roots）绑定的零知识证明来验证跨分片交易，从而将每一笔跨分片交易与该分片状态的可验证摘要关联起来。

这些性能数据源自综合模拟和理论分析，而非实际部署环境，这一点值得注意。在此设定下，该框架将攻击成功率降至 5% 以下；研究人员认为，这证明了该框架能够有效抵御“女巫攻击”（即攻击者伪造多个身份）以及跨分片欺骗攻击，展现出良好的稳健性。在负载均衡和延迟方面的性能提升，是基于该研究中采用的基准方案——即基于 DPP（行列式点过程）的方案和 K-means 聚类方案——进行对比测量的。

研究人员指出，研究结果表明，将信任管理与可扩展的分片技术相结合，能够为支持 5G 的车联网区块链构建一个统一的基础，从而实现安全、高效且可信的系统。该研究目前提供了一种具体的设计模式，能够在不让权力集中于串通节点手中的前提下，实现去中心化验证机制的扩展。