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      抗攻擊區(qū)塊鏈框架下穩(wěn)定性測評仿真

      2021-11-17 12:04:42黨曉圓
      計算機仿真 2021年9期
      關(guān)鍵詞:功耗區(qū)塊框架

      徐 琴,黨曉圓

      (重慶郵電大學移通學院,重慶 401520)

      1 引言

      區(qū)塊鏈技術(shù)作為一種新型技術(shù),可以重塑已有數(shù)據(jù)管理體系,降低網(wǎng)絡運營成本,除了在金融界廣泛應用外,在物流、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域也有廣闊的應用前景。但隨著應用普及,即便在抗干擾區(qū)塊鏈框架下,由于穩(wěn)定性導致的安全事件也頻繁發(fā)生。因此,研究一種穩(wěn)定性測評方法已經(jīng)成為急需解決的問題。

      文獻[1]提出基于量化控制的穩(wěn)定性測評方法。結(jié)合網(wǎng)絡系統(tǒng)特征,構(gòu)建一個靜態(tài)量化模型,針對該模型提出Lyapunov-Krasovskii(L-K)穩(wěn)定分析理論;建立新的增廣L-K泛函,利用貝塞爾-勒讓得積分不等式與基函數(shù)輔助積分不等式生成新的積分不等式,使該不等式與泛函相結(jié)合;通過逆凸技術(shù)與具有自由權(quán)值矩陣的恒零不等式,得到一個穩(wěn)定性判據(jù),從而實現(xiàn)區(qū)塊鏈的穩(wěn)定性測評。文獻[2]設計一種基于貝葉斯方法的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知模型,離散化處理在網(wǎng)絡環(huán)境中采集的網(wǎng)絡態(tài)勢指標數(shù)據(jù),建立態(tài)勢分級評價模型,運用貝葉斯網(wǎng)絡將分級模型中的底層態(tài)勢融合至態(tài)勢層,從而得到網(wǎng)絡態(tài)勢評定結(jié)果。

      文獻[1]與文獻[2]方法雖然得到的測評結(jié)果能夠為區(qū)塊鏈維護提供參考依據(jù),但是測評所需時間較長,由于網(wǎng)絡具有多變性特征,無法獲得實時測評結(jié)果。為此,本文設計一種抗攻擊區(qū)塊鏈框架下穩(wěn)定性測評系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以為區(qū)塊鏈網(wǎng)絡提供信息穩(wěn)定性方面的概念演示、解決方案挑選與驗證以及任務模擬等多項功能,通過Chplesky矩陣分解過程完成軟件算法設計,實現(xiàn)區(qū)塊鏈框架下穩(wěn)定性測評。

      2 橢圓曲線密碼機制下抗攻擊區(qū)塊鏈框架研究

      2.1 區(qū)塊鏈特性分析

      區(qū)塊鏈作為科技高速發(fā)展的產(chǎn)物,通常表示為數(shù)據(jù)區(qū)塊利用某種形式進行連接,其結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

      圖1 區(qū)塊鏈網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖

      由圖1可知,區(qū)塊通過連接構(gòu)成數(shù)據(jù)網(wǎng),其中數(shù)據(jù)均通過共享方式呈現(xiàn)出來。從全局出發(fā),區(qū)塊鏈能夠看作一個分布式共享的大型數(shù)據(jù)庫[3],但是和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存在如下區(qū)別:

      1)數(shù)據(jù)安全性:安全性主要體現(xiàn)在一旦錄入?yún)^(qū)塊內(nèi)就無法修改,只可以在新增加的區(qū)域模塊中進行適當修正。

      2)匿名性:匿名性表現(xiàn)在非對稱加密能夠使參與者達成共識,在價值交換過程中降低摩擦邊界,實現(xiàn)匿名性交換,對用戶隱私起到保護作用。

      3)拒絕服務攻擊性:區(qū)塊鏈中信息通過驗證后,可以永久保存,因此,單個節(jié)點對其是無效的。

      4)對智能合約的支持:此性能主要在不可篡改的信息基礎上進行,且自動執(zhí)行數(shù)據(jù)條款[4]。

      2.2 區(qū)塊鏈層次結(jié)構(gòu)模型

      區(qū)塊鏈具有清晰的層次性,其基礎架構(gòu)模型如圖2所示。

      圖2 區(qū)塊鏈層次結(jié)構(gòu)模型

      數(shù)據(jù)層:包括實際所使用的所有結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù);

      網(wǎng)絡層:作為最基本的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),核心為P2P,用來進行信息傳播與驗證;

      共識層:代表區(qū)塊鏈中全部節(jié)點構(gòu)成的統(tǒng)一狀態(tài),包含工作、權(quán)益、授權(quán)股份等證明機制;

      激勵層:在不同節(jié)點之間與共識機制作用下,促使工作與收益最大程度上得到滿足;

      合約層:取決于區(qū)塊鏈的實際應用,與電子伙伴、資產(chǎn)管理[5]以及物聯(lián)網(wǎng)等因素相關(guān)。

      2.3 抗攻擊區(qū)塊鏈框架結(jié)構(gòu)

      基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建抗攻擊區(qū)塊鏈整體框架結(jié)構(gòu),抗攻擊區(qū)塊鏈框架是結(jié)合區(qū)塊鏈特性與網(wǎng)絡層次,并利用橢圓曲線密碼體制構(gòu)建的。

      2.3.1 標量乘倍點與倍加的功耗模型

      在區(qū)塊鏈操作的真實環(huán)境中,密碼算法運行功耗曲線會受到設備等因素影響,算法全部功耗組成表示為

      Ptotal=Pop++Pdata+Pel,noise+Pconst

      (1)

      式中,Ptotal表示總功耗,Pop與Pdata分別表示操縱依賴分量和數(shù)據(jù)依賴分量,Pel,noise表示電子噪聲,Pconst表示恒定分量。

      標量乘倍點與倍加的操作包含大整數(shù)模乘、模加、模減以及位移等。每種方式都將大整數(shù)乘法劃分成多個小整數(shù)后再進行計算。通常情況下,由于Pop特性不同,每種操作都不統(tǒng)一。數(shù)據(jù)操作的位跳變越多,功耗差距越大,結(jié)合Pop功耗特征,模乘的功耗越高,數(shù)據(jù)取讀的功耗越小。因此,可以將標量乘原子操作的功耗分為PHigh、PMedium與PLow三種。

      模乘、模加、模減、位移與數(shù)據(jù)取讀依次計作:Pop-mod-mui(a,b)、Pop-mod-add(a,b)、Pop-mod-sub(a,b)、Pop-shift(a)與Pop-rw(a)。

      將橢圓曲線倍減Q=Q-P當作倍加計算[6],加數(shù)是-P=(x1,-y1),得到倍點與倍加的操作功耗計算公式如下

      Pop-double=8Pop-mod-mul+9Pop-shift+

      2Pop-mod-add+3Pop-mod-sub

      (2)

      Pop-sub=13Pop-mod-mul+

      Pop-shift+Pop-mod-add+5Pop-mod-sub

      (3)

      結(jié)合不同操作的功耗特征差異,倍點操作功耗特征包含8個PHigh與14個PMedium;倍加計算則包括13個PHigh與7個PMedium,由于倍點與倍加操作差異造成Pop功耗區(qū)別較大,從而使Ptotal功耗差異也較大。此外,PHigh功耗和模乘計算存在映射關(guān)系,可通過PHigh出現(xiàn)次數(shù)對倍點與倍加進行區(qū)分。

      2.3.2 橢圓標量乘算法的抗攻擊

      根據(jù)標量乘倍點與倍加的功耗模型,分析標量乘曲線映射[7]的倍點、倍加、倍減計算能夠得到密鑰NAF(k)值,標量乘攻擊步驟如下:

      1)結(jié)合功耗曲線PLow對其分段,獲得分段集合Seg=[Seg0,Seg1,…,Segn];

      2)對集合中每個分段內(nèi)容進行分類,獲取分類簇集合C={c0,c1,…,cn},分類原則為:運算每段Segi的PHigh功耗特征,如果存在8個PHigh,則該段Segi屬于倍點,此時ci=1;如果存在13個PHigh,則結(jié)合Segi的前后PLow功耗特征,假設Segi的前后PLow寬,此時判定該段是倍減計算,此時ci=2;Segi的前后PLow窄,則屬于倍加運算,此時ci=3;

      3)針對分類簇集合,設置初始值i=0且j=0,如果ci=1,則有ci+1=1,因此,kj=0,i=i+1,j=j+1;如果ci+1=2,則有kj=1,i=i+2,j=j+1,循環(huán)直到i>n為止。

      4)結(jié)合獲取的NAF(k)值,計算出最終的正整數(shù)k值。

      綜合分析上述攻擊過程,能夠獲得攻擊過程中倍點、倍加與倍減操作的功耗特性差異,則區(qū)塊鏈抗攻擊就可以從差異角度采取等功耗防御措施。例如下述兩個公式所示,在模加、模減、位移以及數(shù)據(jù)取讀等方面達到功耗相同,避免不同操作的功耗特征產(chǎn)生時間差異

      Rand1=(Rand(R1)Rand(R2))

      (4)

      Rand2=(Rand(R1)+Rand(R2))modq

      (5)

      式中,Rand表示隨機數(shù)函數(shù)。

      為實現(xiàn)等功耗目的,倍點與倍加分別進行模乘與模加操作,并將式(2)與(3)變換為以下形式

      Pop-double=13Pop-mod-mui+9Pop-shift+

      3Pop-mod-add+3Pop-mod-sub

      (6)

      Pop-sub=13Pop-mod-mul+Pop-shift+

      Pop-shift+9Pop-mod-add+5Pop-mod-sub

      (7)

      模乘與模加操作的引入,能夠保證倍點與倍加原子操作數(shù)量相同,且三種功耗特征的功耗數(shù)量也相同,實現(xiàn)了等功耗,使攻擊者不能區(qū)分運算類型。同時還能起到隨機延遲作用,確保明文信道同樣具有抗攻擊性能。

      3 測評系統(tǒng)設計

      3.1 系統(tǒng)硬件組成

      以構(gòu)建的抗攻擊區(qū)塊鏈框架為基礎,設計穩(wěn)定性測評系統(tǒng),系統(tǒng)硬件主要由接口模塊、采樣模塊與用戶端控制三部分構(gòu)成。

      1)節(jié)點接口

      該硬件部分用以獲得節(jié)點內(nèi)部變量、通信信息等數(shù)據(jù)。當區(qū)塊鏈中數(shù)據(jù)在節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)時,通過偵聽接口能得到節(jié)點通信數(shù)據(jù),還可以在待測節(jié)點中根據(jù)固定格式調(diào)用接口命令,以此得到節(jié)點內(nèi)部數(shù)據(jù)。

      2)采樣模塊

      此部分支持USB端口與串口當作數(shù)據(jù)傳輸口的節(jié)點,其發(fā)揮的作用等同于數(shù)據(jù)收集與控制網(wǎng)關(guān)。能夠一邊利用USB或串口實現(xiàn)節(jié)點連接,一邊利用總線與用戶控制模塊連接。采樣模塊可利用節(jié)點接口獲得節(jié)點內(nèi)部變量與通信數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)再傳輸?shù)接脩艨刂颇K中,其硬件載體是ARM11采集板[8]。

      3)用戶控制模塊

      此硬件模塊包括信息處理和人機交互等功能,由SRES(Security & Reliability Emulation System)工具構(gòu)成。

      3.2 軟件功能實現(xiàn)

      根據(jù)測評系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu),設計軟件模塊中的測評算法。利用擴頻序列濾波器獲取全部用戶接收到的數(shù)據(jù),對信道均衡器采取破零線性均衡,確保其具有最小值。采用Cholesky矩陣分解進行簡化計算,實現(xiàn)對區(qū)塊鏈框架的穩(wěn)定性測評。詳細算法描述如下:

      結(jié)合用戶接收數(shù)據(jù)與系統(tǒng)響應情況[9,10],確定接收信號的矩陣如下

      e(k)=H(k)Cd+n(k)

      (8)

      式中,n(k)表示用戶接收符號數(shù)量,C表示符號間隔時長,d描述取值范圍,H(k)表示擴頻序列。

      e(k)=H(k)S+n(k)

      (9)

      通過下述公式給出C的矩陣形式

      (10)

      式中,q=1,…,Q;n=1,…,N;k=1,…,K,c(k)表示第k個用戶的擴頻序列,通過下述公式對其表示

      (11)

      利用式(12)表示矩陣H(k)

      (12)

      式中,h(k)為第k個用戶信道沖擊響應

      (13)

      利用e(k)估計出S通道擴頻序列匹配濾波器,檢測全部用戶數(shù)據(jù),建立信道均衡器

      w=e(k)H(k)

      (14)

      對信道均衡器進行破零線性均衡,使式(15)擁有最小值

      Ss=(e(k)-H(k)SZF-BLE)H×R-1n(e(k)-H(k)SZF-BLE)

      (15)

      經(jīng)過匹配濾波后,能夠得到用戶d(k)=(diag(C(k)*TC(k)))-1傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。

      采用Cholesky矩陣分解對用戶傳輸數(shù)據(jù)進行簡化運算,如果無法得出簡化結(jié)果,則表明此區(qū)塊鏈不穩(wěn)定,反之輸出如下結(jié)果

      d(k)=(d(C(k)*T))-1

      (16)

      根據(jù)輸出結(jié)果判斷抗攻擊區(qū)塊鏈框架下網(wǎng)絡的穩(wěn)定狀態(tài),由此完成穩(wěn)定性測評。

      4 仿真數(shù)據(jù)分析與研究

      為證明所提穩(wěn)定性測評方法的優(yōu)越性,設置仿真。仿真在一臺配置為8G內(nèi)存、1.8GHz CPU的Iinux服務器上實現(xiàn),攻擊力度設定在10%~60%之間。整個區(qū)塊鏈框架由130個節(jié)點構(gòu)成,節(jié)點平均度為10。

      要實現(xiàn)區(qū)塊鏈框架下穩(wěn)定性的全方位測評,需分析各層存在的安全隱患與薄弱環(huán)節(jié),具體如表1所示。

      表1 區(qū)塊鏈框架下薄弱環(huán)節(jié)

      上述不同層次中的薄弱環(huán)節(jié)都會對區(qū)塊鏈穩(wěn)定性造成一定影響,在測評過程中,將以上因素作為測評的標準。

      首先對本文方法、文獻[1]與文獻[2]算法測評過程對網(wǎng)絡穩(wěn)定性產(chǎn)生的影響進行對比,實驗結(jié)果如圖3所示。

      圖3 不同方法測評穩(wěn)定性對比圖

      由圖3可知,本文方法可消除系統(tǒng)超調(diào)量,而其它兩種方法超調(diào)量較高。在系統(tǒng)調(diào)節(jié)時間上,該算法能夠在較短時間內(nèi)達到測評狀態(tài)。這是因為所提方法對外界影響不敏感,使一些非線性干擾對網(wǎng)絡影響降到最低,保證區(qū)塊鏈網(wǎng)絡在測評過程中不會對網(wǎng)絡造成穩(wěn)定性影響。

      為進一步證明本文方法的性能,將三種方法的測評誤差與測評完成時間進行對比,對比結(jié)果如圖4和5所示。

      圖4 不同方法穩(wěn)定性測評誤差對比圖

      由圖4可知,三種方法中,本文方法測評誤差值最小。這是因為該方法對區(qū)塊鏈薄弱環(huán)節(jié)分析較為全面,提高了測評的全面性與精準性,同時利用擴頻序列濾波器可以獲取全部用戶接收數(shù)據(jù),減小測評誤差。

      圖5 不同方法測評所需時間對比圖

      從圖5得出,隨著噪聲不斷增加,三種方法所需測評時間也不斷提高,但該方法時間增加幅度較小,在相同信噪比條件下,檢測時間明顯低于其它方法。這是由于本文系統(tǒng)在軟件算法設計中采用Cholesky矩陣分解對數(shù)據(jù)傳輸狀況進行簡化處理的計算量較小,減少測評時間。

      5 結(jié)論

      隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的蓬勃發(fā)展,區(qū)域鏈穩(wěn)定性問題不容忽視。為此,本文設計一種抗攻擊區(qū)塊鏈框架下穩(wěn)定性測評系統(tǒng)。該系統(tǒng)由接口、采樣與用戶端控制三個模塊構(gòu)成。在仿真中該系統(tǒng)表現(xiàn)出較好的超調(diào)性能,且大大縮短測評時間。通過測評結(jié)果分析區(qū)塊鏈面臨的風險,并提出相關(guān)維護方案,進一步提高區(qū)塊鏈的穩(wěn)定性能。

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