面向6G 的區塊鏈物聯網數據共享和存儲機制

蔣宇娜，葛曉虎，楊旸，王承祥，李頡

（1.華中科技大學電子信息與通信學院，湖北 武漢 430074；2.上海科技大學信息科學與技術學院，上海 201210；3.鵬城實驗室網絡通信研究中心，廣東 深圳 518000；4.東南大學移動通信國家重點實驗室，江蘇 南京 210096；5.紫金山實驗室，江蘇 南京 211111；6.上海交通大學電子信息與電氣工程學院，上海 200240）

1 引言

6G 移動通信將促進物聯網時代的全面實現。6G 移動通信網絡不僅連接人，還連接計算資源、車輛、設備、傳感器和機器人代理等，以滿足完全互聯、智能數字世界的需求[1-4]。物聯網是一種將現實世界中的物體與網絡連接起來的網絡范式[5]。物聯網允許設備在無人干預的情況下進行數據的收集、處理和通信[6-7]。在6G 移動通信系統中，物聯網的全面部署使網絡接入數快速增長。根據愛立信的預測，到2025 年將會有超過249 億臺設備連接到網絡。智能設備量的增長使網絡數據量呈現爆炸式增長態勢[8-10]。通過對物聯網數據的收集和分析，可以進一步挖掘物聯網數據的潛在價值[11]。但是因為不同的物聯網系統之間存在數據壁壘，使數據的價值被抑制。例如在新冠肺炎疫情暴發階段，為了盡可能準確地找到潛在的病毒攜帶者，很多互聯網公司推出了確診患者的全國同乘查詢服務，但是這些服務無法覆蓋一些公共場所，如商場、廣場、公園等，從而無法獲得確診患者的完整軌跡。在萬物互聯時代，如何集合不同物聯網系統采集的數據，例如公共場所的攝像頭、不同的應用程序等，實現多個物聯網系統之間的數據共享，從而確定確診患者的完整軌跡是一個難題。

如果將所有的數據都發送到集中式云平臺進行處理，會帶來巨大的挑戰。首先，如果中央服務器出現故障，整個網絡服務器都會面臨癱瘓風險，例如對集中式服務器進行拒絕服務攻擊可能導致單點故障問題。其次，用戶對個人數據如何使用以及被誰使用的控制是有限的，存儲在集中式服務器中的數據可能會泄露個人隱私。最后，存儲在集中式云中的數據缺乏可靠性和可跟蹤性。集中式物聯網基礎設施要求信任第三方進行數據處理，而存儲在集中式服務器上的數據有被刪除或篡改的風險[12]。區塊鏈技術因分散自治、不可篡改、可溯源等特點在近些年被廣泛關注。區塊鏈技術被認為是簡化網絡管理并提升6G 網絡性能的關鍵去中心化技術[13]。區塊鏈上存儲的數據需由全網共同維護，可以在缺乏信任的節點之間有效地傳遞價值[14]。利用區塊鏈技術，以前只能通過可信第三方平臺進行的物聯網數據共享現在可以通過去中心化的方式運行[15]。但是，基于區塊鏈技術的物聯網數據共享研究仍然面臨很多挑戰，其中一個關鍵問題是共享數據的存儲問題。

目前，很多基于區塊鏈的數據共享研究都忽略了共享數據的存儲問題。文獻[16]為了解決無信任環境中醫療數據的共享問題，使用區塊鏈技術為大數據實體間的共享醫療數據提供數據來源、審計和控制。文獻[17]針對多云平臺中的數據安全共享問題，提出一個基于區塊鏈和智能合約的可靠協作模型，同時分析了參與者之間的拓撲關系，并在收益分配過程中建立了由簡單到復雜的Shapley 值模型。文獻[18]提出了一種基于區塊鏈的高效數據收集和安全共享方案，結合以太坊區塊鏈和深度強化學習創建一個可靠和安全的環境，其中深度強化學習實現收集數據量的最大化，區塊鏈技術用來保證數據共享的可靠性和安全性。文獻[19]將區塊鏈和支持向量機結合，提出一種可以保護物聯網數據隱私的數據訓練方案。通過區塊鏈技術，可以在多個數據提供商之間構建一個安全可靠的數據共享平臺。在文獻[16-19]提出的數據共享方案中，數據擁有者將需要共享的數據加密后發送到區塊鏈上進行存儲。區塊鏈分布式賬本記錄在每個全節點中，如果將共享的數據存儲在區塊鏈上將會造成存儲資源的極大浪費。另外，如果交易包含的數據量過大，對于整個區塊鏈網絡的性能也會產生消極影響。除此之外，區塊鏈的透明性很容易泄露共享數據的隱私性。所以，在基于區塊鏈的物聯網數據共享中，將共享的數據存儲在區塊鏈上并不是一種可行的方案。另外，還有一些數據共享的研究中將星際文件系統（IPFS,inter planetary file system）用于共享數據的存儲。文獻[20]研究了分布式存儲系統的數據存儲與共享方案，提出了將IPFS、以太坊和基于屬性的加密技術相結合的架構。文獻[21]基于區塊鏈技術和IPFS 提出了一個新型電子醫療數據共享框架，并使用智能合約設計了一個可靠的訪問控制機制，以實現不同患者和醫療供應商之間安全的電子醫療數據共享。文獻[22]為了在IPFS 存儲環境下實現電子病歷的安全存儲和高效共享，構造了一種基于屬性的加密方案。通過將加密的電子醫療數據存儲在分布式的IPFS 中，保證了存儲平臺的安全性，避免了單點失效的問題。通過IPFS 將共享的數據轉化成哈希值，然后將哈希值存儲在區塊鏈上，從而避免了大量共享數據的鏈上存儲。但是IPFS 網絡要想穩定運行，需要用戶貢獻存儲空間和網絡帶寬，如果沒有恰當的獎勵機制，那么巨大的資源開銷很難維持網絡的持久運行。由此可見，基于區塊鏈技術的數據共享和存儲是一個值得研究的課題。

在物聯網中，使用區塊鏈技術實現數據的去中心化共享和存儲對物聯網本身來說是一個巨大的挑戰。因為物聯網中的大多數設備為低功耗設備，不具備參與區塊鏈網絡分布式共識的能力。在區塊鏈的共識機制中，參與共識過程的節點需要負責共識的形成、交易驗證以及區塊的驗證和打包。區塊鏈網絡中設備的能力是設計共識機制時需要考慮的主要因素之一。物聯網中資源受限的節點，如傳感器，無法承擔共識任務。而對于設備能力比較強的節點（如網關等），仍然可以在區塊鏈的共識過程中發揮著重要的作用。除此之外，共識節點的比例會對區塊鏈網絡的性能產生影響，如果共識節點的比例過小，則整個區塊鏈網絡的分散化程度較小，不利于整個系統的安全；如果共識節點的比例過大，則區塊傳播時延就會很大，在需要大量數據交互的場景下，不能滿足服務需求，例如，在新冠肺炎疫情暴發時，需要不同的物聯網系統之間共享大量的確診患者數據，較大的共識時延會直接導致數據共享效率低下。

基于上述問題，本文提出了一種基于區塊鏈技術的物聯網數據共享和存儲方案，主要貢獻如下。

1) 提出一種基于區塊鏈技術的數據共享和存儲框架，實現6G 時代物聯網數據的去中心化共享和存儲。通過存儲證明（PoS,proof of storage）的共識機制，將區塊共識和共享數據的分布式存儲相結合。

2) 基于Gossip 協議提出區塊的分層傳播機制。通過對物聯網設備能力的分析，推導了區塊傳播時延模型和區塊鏈網絡的去中心化評估模型。

3) 仿真分析表明，本文提出的基于Gossip 協議的分層傳輸方案相較于傳統的Gossip 協議傳輸在區塊傳播時延上有大幅降低。區塊傳播時延、區塊鏈網絡去中心化程度隨著共識節點的能力最小值增大而減小。當共識節點計算能力閾值為0.535 ×104Hz 或1.015 ×104Hz、共識節點存儲能力閾值為106 GB 或315 GB 時，區塊鏈網絡去中心化程度與區塊傳播時延達到均衡。

4) 針對確診患者軌跡數據共享場景，基于以太坊開發平臺進行數據共享智能合約的實現和測試。

2 系統模型

2.1 基于區塊鏈的物聯網數據共享和存儲框架

基于區塊鏈技術的6G 時代物聯網數據共享和存儲系統框架如圖1 所示。本文根據物聯網設備的計算能力和存儲能力將設備分為共識節點、驗證節點和其他節點。共識節點參與交易的廣播、驗證，區塊的打包和共識中，驗證節點負責交易的廣播和驗證。在共識節點和驗證節點上都保存了完整的分布式賬本。系統框架主要包括智能合約、區塊鏈網絡、分布式賬本和物聯網設備。

1) 智能合約。智能合約是運行在區塊鏈上模塊化、可重用、自動執行的腳本。智能合約允許節點以可驗證的方式在區塊鏈網絡上執行腳本。由于智能合約保存在區塊鏈上，因此每個節點都可以查看和執行其指令，并查看與智能合約交互的日志[23]。通過智能合約，物聯網中的數據擁有者可以將數據存儲在去中心化的網絡中，數據需求者和數據擁有者可以自動進行數據共享交易。

2) 區塊鏈網絡。區塊鏈網絡中主要包括共識節點和驗證節點。共識節點在去中心化網絡中具有重要作用，除了需要驗證數據共享交易或者數據存儲交易，執行共識算法，還需要為數據擁有者提供存儲空間以存儲共享數據。驗證節點需要驗證交易和區塊，幫助共識節點執行共識過程。

3) 分布式賬本。區塊鏈本質上是一個不可篡改的去中心化數字賬本，并且由區塊鏈網絡中的共識節點和驗證節點共同維護。區塊鏈分布式賬本上記錄了物聯網不同節點間的交互日志。

4) 物聯網設備。物聯網設備主要包括數據擁有者進行數據收集的設備。6G 時代將會實現空-天-地一體化，從而會有更多的物聯網設備接入網絡，包括無人機、多樣化的智能設備、自動駕駛汽車和深海潛水艇等。數據擁有者可以通過多樣化的物聯網設備進行數據的采集。當數據需求者在區塊鏈上提交數據需求后，數據擁有者根據數據需求方的數據需求將采集到的數據提供給數據需求者。

圖1 系統框架

物聯網設備間數據的共享和存儲流程如下：當數據需求者需要從其他的設備獲得數據時，數據需求者會通過智能合約在區塊鏈上發布數據請求的交易。數據擁有者在區塊鏈網絡上監聽到數據需求者的交易后，如果有符合要求的數據，則會執行下述操作：1)通過智能合約向共識節點租用存儲資源；2) 得到提供存儲資源的共識節點的響應后，將加密后的數據、對數據的描述、存儲的時間和需要存儲的副本數發送給共識節點，共識節點將共享數據的地址以及數據的描述發送到區塊鏈上。通過共享數據存儲地址鏈上存儲、數據鏈下存儲的方式，數據擁有者可以根據實際需求決定共享數據存儲在共識節點處的時間。數據需求者從數據擁有者那里獲取數據密鑰后，就可以從相應的數據地址獲取需求的數據。數據需求者獲取數據后，對數據進行分析使用，從而更好地挖掘數據的潛在價值。

2.2 共識機制

區塊鏈中一個核心概念就是去中心化，區塊鏈網絡中沒有和傳統數據庫系統一樣的中心數據庫。每個節點都是對等的，從而需要共識機制保證所有對等節點之間可以有效地協作[24]。共識機制是區塊鏈事務達成分布式共識的算法。比特幣和以太坊都采用對計算強依賴的工作量證明（PoW,proof of work）算法。物聯網中存在大量的低功耗設備，計算資源的匱乏使高難度的PoW 算法不再適用于物聯網數據共享場景。Hyperledger Fabric 采用傳統的拜占庭容錯算法，如實用拜占庭容錯（PBFT,practical Byzantine fault tolerance）算法。在存有大量節點的物聯網場景中，PBFT 的通信復雜度將會大幅增加[25]。

考慮到數據共享中的存儲需求，本文采用PoS共識機制[26]。共識節點成功在區塊鏈上添加區塊的概率是由當前共識周期內的存儲空間占全網存儲空間的比值決定的。令Nc為網絡中共識節點的數量，為第t個共識周期內共識節點i為網絡提供的時空證明容量，則共識節點i在t個共識周期內為網絡提供的有效存儲空間占比，即存儲算力為

2.3 區塊傳播機制

區塊的傳播機制如圖2 所示。當共識節點i產生一個新的區塊blocki時，共識節點i需要將區塊blocki傳輸給其他的共識節點進行驗證，同時還需要招募一部分的驗證節點進行驗證。接收到這個區塊的其他共識節點也需要分別招募驗證節點進行驗證。本文的區塊傳播采用基于Gossip 協議的分層傳播，包括共識節點層和驗證節點層，即共識節點之間、共識節點和驗證節點之間以及驗證節點之間都采用Gossip 協議進行區塊傳播。Gossip 協議最早在文獻[27]中被提出，主要用在分布式數據庫系統中各個副本節點之間的數據同步，其基本思想是節點隨機地選擇一些節點進行信息傳遞，接收到信息的節點會采用同樣的方式把信息傳遞給其他節點。節點間區塊的傳播都采用無線多播的方式。區塊blocki傳播過程如下：1) 共識節點之間：共識節點i將區塊blocki傳輸給其他共識節點；2) 共識節點和驗證節點之間：共識節點i將區塊blocki傳輸給其所招募的驗證節點；3) 驗證節點之間：區塊blocki在共識節點i招募的驗證節點間進行傳輸。令共識節點集合為，驗證節點的集合為，其中Nv>Nc。假設每個共識節點招募的驗證節點的個數相等，且等于αNv(0<α<1)，則區塊blocki需要被驗證的總次數為Nc(αNv+1)? 1。

圖2 區塊的傳播機制

3 區塊傳播時延

本節結合物聯網節點的計算能力和存儲能力，分析區塊鏈網絡中的區塊傳播時延。

在基于區塊鏈的物聯網數據共享和存儲中，區塊鏈的分布式共識由共識節點和驗證節點共同完成。本文使用帕累托分布[28]描述物聯網設備的計算能力和存儲能力。帕累托分布最初用來描述社會的財富狀況，現在帕累托分布被拓展到更廣泛的范圍，可以用來描述使用傳輸控制協議的網絡流量的文件大小分布（即多數較小的文件以及少數較大的文件）、人類居住區的大小（即少數的城市以及多數的小村莊）等。考慮到物聯網中存在大量的低功耗設備以及少量能力較強的設備，本文使用帕累托分布來描述物聯網設備的能力。令物聯網設備計算能力為{X1,X2,…,XN}，且Xi服從參數為ζ和σc的帕累托分布，其中σc=min{Xi}；令物聯網設備的存儲能力為 {Y1,Y2,…,YN}，且Yi服從參數為ζ和σs的帕累托分布，其中σs=min{Yi}；N為物聯網設備的總數量（N?Nc+Nv），則物聯網設備計算能力X的生存函數為

物聯網設備計算能力X的概率密度函數為

物聯網設備存儲能力Y的生存函數為

令共識節點計算能力閾值為Xc，共識節點存儲能力閾值為Yc。當節點計算能力大于Xc且存儲能力大于Yc時，物聯網節點可作為共識節點，則物聯網節點為共識節點的概率為

其中，參數ζ越大，物聯網設備中共識節點的比例就越小。共識節點的數量為

共識節點計算能力的期望為

令驗證節點計算能力閾值為Xv，驗證節點存儲能力閾值為Yv。當節點的計算能力大于閾值Xv且小于閾值Xc、存儲能力大于閾值Yv且小于閾值Yc時，物聯網節點可作為驗證節點，則物聯網節點為驗證節點的概率為

驗證節點計算能力的期望為

X=β1fm為物聯網節點的計算能力，其中fm是節點的CPU 頻率。Y=β2e為物聯網節點的存儲能力，其中e是節點的內存大小。驗證節點的數量為

在區塊傳播過程中，節點A 和節點B 之間區塊的傳輸協議采用傳統塊傳播協議[29]，實現過程如圖3 所示。在發送區塊之前，節點A 發送一個Inventory 的信息給節點B，驗證節點B 是否已經擁有區塊，如果節點B 沒有該區塊，則區塊B 會回復給節點A 一個Getdata 的信息，并等待接收區塊block 的信息。通過塊傳播協議，節點可以減少不必要的信息傳輸[30]。

圖3 區塊在節點A 和節點B 之間的傳輸

區塊的傳播時延包括3 個部分：區塊的傳輸時延、區塊的驗證時延以及節點之間交換Inventory 和Getdata 信息的時延。交換Inventory 和Getdata 信息的平均往返時間表示為τRTT[31]。節點之間的區塊傳輸采用Gossip 協議。對于一個N個節點的網絡，假設在每個Gossip 周期，接收到區塊的節點都能至少再將區塊傳輸給一個節點，那么區塊傳輸到N個節點的周期數為log(N)。當區塊大小為s時，區塊的傳輸時延可以表示為[32]

其中，c是各鏈路的平均有效信道容量。對于區塊，單個節點的驗證時延為

其中，U表示每比特信息所需要的CPU 周期數。令共識節點的CPU 頻率為fm,c，驗證節點的CPU頻率為fm,v，則區塊在全網中傳播時的總驗證時延為

因此，區塊block 的平均傳播時延可以表示為

4 區塊鏈網絡去中心化程度

去中心化是區塊鏈網絡的重要特性之一，即在理想情況下任何一個或者少數實體都不具備操控、顛覆整個區塊鏈網絡的權力。現有研究中提出將中本系數作為一種衡量區塊鏈網絡去中心化的指標。基于經濟學中衡量國民財富分布的基尼系數和洛倫茲曲線，本文首先把區塊鏈系統拆分成多個關鍵的子系統，然后分別計算出能夠操縱每個子系統的最少實體數量，最后把需要實體數量的最小值作為整個系統的去中心化指數。數值越高的系統去中心化程度越高。文獻[33]使用信息熵的方法衡量區塊鏈系統的分散化程度，并分別計算了比特幣和以太坊系統中挖掘到的區塊以及賬戶余額的熵。計算結果表明，比特幣的分散化程度高于以太坊的分散化程度。

在本文基于區塊鏈技術的物聯網數據共享和存儲中，參與共識過程和驗證過程的節點對于區塊鏈網絡的去中心化影響要強于其他未參與共識過程和驗證過程的節點。共識節點負責將交易進行打包、廣播并形成共識，同時需要存儲共享的數據，在區塊鏈網絡的共識過程擔任重要的角色。驗證節點需要對共識節點打包的交易進行驗證，只有通過一定比例節點驗證的區塊才會被添加到區塊鏈上。因此，驗證節點同樣影響著區塊鏈網絡的去中心化程度。共識節點存儲數據量的差異性也影響著區塊鏈網絡的去中心化程度。存儲數據量的差異性越大，區塊鏈網絡越趨向于集中化，因此，本文主要從共識節點之間數據存儲的差異性、共識節點的比例和驗證節點的比例這3 個方面進行區塊鏈網絡的去中心化建模分析。

共識節點之間數據存儲的差異性主要需要考慮共享的數據文件如何在共識節點之間進行存儲。假設在一個共識周期內，需要共享的數據文件為。本文假設數據文件的大小相等，使用參數xc,f∈{0,1}表示數據文件f∈F是否會存儲在共識節點c∈C上，xc,f=0表示數據文件f沒有存儲在共識節點c上，xc,f=1表示數據文件f存儲在共識節點c。在一個共識周期內，共享數據文件在共識節點上的存儲情況表示為

則存儲在共識節點ci處的數據文件份數為

為了防止存儲的數據文件丟失，數據文件fj可以在多個共識節點上進行存儲，則數據文件fj存儲的副本數量為

共識節點之間存儲數據量的差異性使用共識節點之間存儲數據文件數的方差var表示。var越大，表明共識節點之間存儲的共享數據文件數差異越大。var 表示為

區塊鏈網絡的去中心化程度D為

其中，β3和β4為系統參數，κ2為誤差參數。D越大，區塊鏈網絡的去中心化程度越大。

為了對去中心化程度D與區塊傳播時延τ進行均衡化分析，需要對區塊傳播時延τ和去中心化程度D進行min-max 歸一化處理。區塊傳播時延τ進行歸一化處理后為

其中，τmean是區塊傳播平均時延，τmax是區塊傳播時延最大值，τmin是區塊傳播時延最小值。去中心化程度D進行min-max 歸一化處理后為

其中，Dmean是D的平均值，Dmax是D的最大值，Dmin是D的最小值。令φ=τ→1?D→1，可以根據系統的具體性能需求對參數φ的數值進行調整。對于時延要求較高的場景，取φ> 0；對于去中心化程度要求較高的場景，取φ< 0。

5 實驗結果

本節首先仿真分析了共識節點的能力與區塊鏈網絡中的區塊傳播時延以及網絡去中心化程度的關系。然后，針對確診患者軌跡數據共享場景，基于以太坊開發平臺進行數據共享智能合約的實現和測試。

5.1 數值仿真結果

本節首先仿真比較了本文提出的基于Gossip協議與傳統Gossip 協議在區塊傳播時延上的差異，同時分析了在驗證節點比例α不同的情況下區塊大小s與區塊傳播時延τ的關系；然后仿真分析了參數ζ和共識節點能力閾值對區塊傳播時延τ和網絡去中心化程度D的影響；最后給出了區塊傳播時延τ和網絡去中心化程度D的均衡化分析。本文的仿真參數設置如表1 所示[34-35]。

表1 仿真參數設置

圖4 展示了在共識節點招募的驗證節點比例α不同的情況下區塊傳播時延τ與區塊大小s的關系。同時將本文提出的基于Gossip 協議的分層區塊傳播方案與傳統Gossip 協議的區塊傳播方案進行對比。其中，ζ=2，Xc=10 000 Hz，Xv=8 000 Hz。區塊大小s是指每個區塊存儲的字節數。從圖4中可以看出，在區塊大小s一定的情況下，相較于傳統的區塊傳播方案，本文提出的方案區塊傳播時延大幅降低。在本文提出的區塊傳播方案中，共識節點不僅要負責共識節點層的區塊傳輸，還要負責驗證節點層的區塊傳輸，從而使區塊傳播時延降低。同時，區塊的傳播時延τ隨著α的增大而增大。因為當α增大時，共識節點在驗證區塊時招募的驗證節點數增多，區塊被驗證的次數增多，從而導致區塊的傳播時延增大。在α一定的情況下，區塊的傳播時延τ隨著區塊大小s的增大而增大。

圖4 區塊傳播時延τ 與區塊大小s 的關系

圖5 展示了在參數ζ不同的情況下區塊傳播時延τ與共識節點能力閾值關系，其中驗證節點能力閾值與共識節點計算能力閾值同幅增長。從圖5(a)中可以看出，在ζ一定的情況下，區塊的傳播時延τ隨著共識節點計算能力閾值Xc的增大而減小。因為當節點計算能力閾值Xc與Xv增大時，網絡中共識節點以及驗證節點的比例減小，區塊的共識需要得到的驗證次數減少，從而使區塊的總傳播時延減小。在Xc一定的情況下，區塊的傳播時延τ隨著ζ的增大而減小。因為當ζ增大時，網絡中共識節點和驗證節點的比例減小，區塊的共識需要得到的驗證次數減少，從而使區塊的總傳播時延減小。從圖5(b)中可以看出，在ζ一定的情況下，區塊的傳播時延τ隨著共識節點存儲能力閾值Yc的增大而減小。在Yc一定的情況下，區塊傳播時延τ隨著ζ的增大而減小。

圖5 區塊傳播時延τ 與共識節點能力的關系

圖6 展示了在參數ζ和方差var 不同的情況下去中心化程度D與共識節點能力的關系，其中驗證節點能力閾值與共識節點計算能力閾值同幅增長。從圖6(a)中可以看出，在ζ和var 一定的情況下，區塊鏈去中心化程度D隨著共識節點計算能力閾值Xc的增大而減小。因為當節點計算能力閾值Xc與Xv增大時，區塊鏈網絡中共識節點以及驗證節點的比例減小，使網絡的去中心化程度D減小。在Xc和var 一定的情況下，區塊鏈網絡去中心化程度D隨著ζ的增大而減小，因為當ζ增大時，網絡中共識節點以及驗證節點的比例減小，使網絡的去中心化程度D減小。在Xc和ζ一定的情況下，區塊鏈網絡去中心化程度D隨著var 的增大而減小。從圖6(b)中可以看出，在ζ和var 一定的情況下，區塊鏈去中心化程度D隨著共識節點存儲能力閾值Yc的增大而減小。

圖6 去中心化程度D 與共識節點能力的關系

圖5 和圖6 表明，隨著共識節點計算能力閾值和存儲能力閾值的增加，物聯網中共識節點的比例減小，區塊傳播時延和去中心化程度也隨之減小。

圖7 展示了在參數ζ不同的情況下，參數φ與共識節點能力的關系。從圖7 中可以看出，ζ對φ的影響較小。在圖7(a)中，Yc=100 GB，當共識節點計算能力閾值為0.535 ×104Hz 或1.015 ×104Hz 時，φ≈ 0，即去中心化程度D與區塊總的傳播時延τ達到均衡。在圖7(b)中，Xc=5 000 Hz，當共識節點存儲能力閾值為106 GB 或315 GB 時，φ≈ 0，去中心化程度D與區塊總的傳播時延τ達到均衡。

5.2 數據共享智能合約實現

本節針對新冠肺炎疫情期間確診患者軌跡數據共享場景，設計數據共享智能合約并進行實現。基于以太坊的Solidity 語言以及truffle 框架實現智能合約的編寫和編譯，并將智能合約部署到以太坊的Geth 節點集群上，實現對智能合約的測試。同時，借助IPFS 實現本文提出的共享數據地址鏈上存儲而共享數據鏈下分布式存儲的機制，并建立了由3 個Geth 節點組成的節點集群。Geth 節點硬件參數和賬戶信息如表2 所示。

圖7 φ 與共識節點能力的關系

節點1 分別與節點2、節點3 相互連接搭建區塊鏈節點集群，在geth 節點中使用admin.peers()來獲取與節點1 相連的節點信息，包括節點2 和節點3 的IP 地址、端口號和支持的協議等。當節點1 需要發布某確診病患的唯一標識碼patientID 和肖像數據patientphoto 時，節點1 通過調用智能合約中發布數據需求的函數進行信息的發布。節點2 和節點3 通過監聽函數事件PatientInfocreated，獲得該確診病患的信息。在監聽日志中，節點2 和節點3 可以得到節點1 發布的數據，其中patientID 為4131479，patientphoto 為確診病患肖像的Base64 編碼在IPFS上的地址。

節點2 和節點3 收到節點1 發布的確診患者信息后，開始在自己的攝像頭數據采集系統或者云端數據庫中查找是否有該確診病患的數據，包括確診病患出現的時間和地點等。如果存在關于該確診病患的數據，則將相關數據通過IPFS 獲得哈希值，然后將該數據文件的哈希值上傳到區塊鏈上。節點2 將測試文件test1.txt 的哈希值上傳到區塊鏈上，節點3 將測試文件test2.txt 的哈希值上傳到區塊鏈上，哈希值就是文件在IPFS 網絡的地址。節點1 調用智能合約中的函數File_Find()，通過輸入確診病患的唯一識別碼獲得文件test1.txt 和文件test2.txt 的哈希值。節點1的查詢結果如圖8 所示，其中，test1.txt 的存儲地址為QmYMQDn2UnoZ5vy82EzoxpkrjuBtnGXfNLRvwo YwXrbkGn，test2.txt 的存儲地址為 QmcJQCNtn x1vWDvQNkvzKrDbP9Udsv5kZJXyK5jpBnYQjT。

表2 Geth 節點硬件參數和賬戶信息

圖8 數據需求者查詢獲得需要的數據文件

6 結束語

本文基于區塊鏈技術提出一種面向6G 的物聯網數據共享和存儲框架，從而實現物聯網數據的去中心化共享和存儲。根據物聯網設備的能力，將物聯網中部分節點選為共識節點和驗證節點。通過PoS 的共識機制，將區塊共識和共享數據的分布式存儲相結合。基于Gossip 協議提出針對共識節點層和驗證節點層的分層傳播機制，同時推導了區塊傳播時延模型和區塊鏈網絡的去中心化評估模型。仿真分析表明，分層的傳播方案相較于傳統方案在區塊傳播時延方面有大幅降低，而且隨著共識節點和驗證節點的能力閾值增加，即共識節點和驗證節點的比例減小，區塊傳播時延和區塊鏈網絡去中心化程度隨之減小。當共識節點計算能力閾值為0.535 ×104Hz 或1.015 ×104Hz、共識節點存儲能力閾值為106 GB 或315 GB 時，去中心化程度與區塊的總傳播時延達到均衡。最后，以確診患者軌跡數據共享場景為例，借助以太坊開發平臺進行數據共享智能合約的實現和測試。本文設計的數據共享和存儲方案實現共享數據鏈下存儲，即共享數據是存儲在共識節點組成的分布式存儲網絡，而不是存儲在區塊鏈的分布式賬本。數據擁有者可以根據需要控制共享數據存儲的時間，從而改善了由于區塊鏈的透明性和不可篡改性帶來的數據隱私泄露問題。未來的工作將進一步探討時變信道對區塊傳播時延的影響和基于區塊鏈技術的數據共享去中心化問題。