抗攻擊區塊鏈框架下穩定性測評仿真

徐 琴，黨曉圓

(重慶郵電大學移通學院，重慶 401520)

1 引言

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

文獻[1]提出基于量化控制的穩定性測評方法。結合網絡系統特征，構建一個靜態量化模型，針對該模型提出Lyapunov-Krasovskii(L-K)穩定分析理論；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合；通過逆凸技術與具有自由權值矩陣的恒零不等式，得到一個穩定性判據，從而實現區塊鏈的穩定性測評。文獻[2]設計一種基于貝葉斯方法的網絡安全態勢感知模型，離散化處理在網絡環境中采集的網絡態勢指標數據，建立態勢分級評價模型，運用貝葉斯網絡將分級模型中的底層態勢融合至態勢層，從而得到網絡態勢評定結果。

文獻[1]與文獻[2]方法雖然得到的測評結果能夠為區塊鏈維護提供參考依據，但是測評所需時間較長，由于網絡具有多變性特征，無法獲得實時測評結果。為此，本文設計一種抗攻擊區塊鏈框架下穩定性測評系統。該系統可以為區塊鏈網絡提供信息穩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，實現區塊鏈框架下穩定性測評。

2 橢圓曲線密碼機制下抗攻擊區塊鏈框架研究

2.1 區塊鏈特性分析

區塊鏈作為科技高速發展的產物，通常表示為數據區塊利用某種形式進行連接，其結構示意圖如圖1所示。

圖1 區塊鏈網絡結構示意圖

由圖1可知，區塊通過連接構成數據網，其中數據均通過共享方式呈現出來。從全局出發，區塊鏈能夠看作一個分布式共享的大型數據庫[3]，但是和傳統數據庫存在如下區別：

1)數據安全性：安全性主要體現在一旦錄入區塊內就無法修改，只可以在新增加的區域模塊中進行適當修正。

2)匿名性：匿名性表現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：區塊鏈中信息通過驗證后，可以永久保存，因此，單個節點對其是無效的。

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，且自動執行數據條款[4]。

2.2 區塊鏈層次結構模型

區塊鏈具有清晰的層次性，其基礎架構模型如圖2所示。

圖2 區塊鏈層次結構模型

數據層：包括實際所使用的所有結構數據；

網絡層：作為最基本的網絡結構，核心為P2P，用來進行信息傳播與驗證；

共識層：代表區塊鏈中全部節點構成的統一狀態，包含工作、權益、授權股份等證明機制；

激勵層：在不同節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：取決于區塊鏈的實際應用，與電子伙伴、資產管理[5]以及物聯網等因素相關。

2.3 抗攻擊區塊鏈框架結構

基于區塊鏈網絡結構和層次結構構建抗攻擊區塊鏈整體框架結構，抗攻擊區塊鏈框架是結合區塊鏈特性與網絡層次，并利用橢圓曲線密碼體制構建的。

2.3.1 標量乘倍點與倍加的功耗模型

在區塊鏈操作的真實環境中，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據依賴分量，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模乘、模加、模減以及位移等。每種方式都將大整數乘法劃分成多個小整數后再進行計算。通常情況下，由于Pop特性不同，每種操作都不統一。數據操作的位跳變越多，功耗差距越大，結合Pop功耗特征，模乘的功耗越高，數據取讀的功耗越小。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、位移與數據取讀依次計作：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系，可通過PHigh出現次數對倍點與倍加進行區分。

2.3.2 橢圓標量乘算法的抗攻擊

根據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，循環直到i>n為止。

4)結合獲取的NAF(k)值，計算出最終的正整數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、位移以及數據取讀等方面達到功耗相同，避免不同操作的功耗特征產生時間差異

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

(4)

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

(5)

式中，Rand表示隨機數函數。

為實現等功耗目的，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量相同，且三種功耗特征的功耗數量也相同，實現了等功耗，使攻擊者不能區分運算類型。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 測評系統設計

3.1 系統硬件組成

以構建的抗攻擊區塊鏈框架為基礎，設計穩定性測評系統，系統硬件主要由接口模塊、采樣模塊與用戶端控制三部分構成。

1)節點接口

該硬件部分用以獲得節點內部變量、通信信息等數據。當區塊鏈中數據在節點轉發時，通過偵聽接口能得到節點通信數據，還可以在待測節點中根據固定格式調用接口命令，以此得到節點內部數據。

2)采樣模塊

此部分支持USB端口與串口當作數據傳輸口的節點，其發揮的作用等同于數據收集與控制網關。能夠一邊利用USB或串口實現節點連接，一邊利用總線與用戶控制模塊連接。采樣模塊可利用節點接口獲得節點內部變量與通信數據，并將這些數據再傳輸到用戶控制模塊中，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)工具構成。

3.2 軟件功能實現

根據測評系統硬件結構，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據，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，實現對區塊鏈框架的穩定性測評。詳細算法描述如下：

結合用戶接收數據與系統響應情況[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，檢測全部用戶數據，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)

經過匹配濾波后，能夠得到用戶d(k)=(diag(C(k)*TC(k)))-1傳輸的數據。

采用Cholesky矩陣分解對用戶傳輸數據進行簡化運算，如果無法得出簡化結果，則表明此區塊鏈不穩定，反之輸出如下結果

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

(16)

根據輸出結果判斷抗攻擊區塊鏈框架下網絡的穩定狀態，由此完成穩定性測評。

4 仿真數據分析與研究

為證明所提穩定性測評方法的優越性，設置仿真。仿真在一臺配置為8G內存、1.8GHz CPU的Iinux服務器上實現，攻擊力度設定在10%～60%之間。整個區塊鏈框架由130個節點構成，節點平均度為10。

要實現區塊鏈框架下穩定性的全方位測評，需分析各層存在的安全隱患與薄弱環節，具體如表1所示。

表1 區塊鏈框架下薄弱環節

上述不同層次中的薄弱環節都會對區塊鏈穩定性造成一定影響，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]算法測評過程對網絡穩定性產生的影響進行對比，實驗結果如圖3所示。

圖3 不同方法測評穩定性對比圖

由圖3可知，本文方法可消除系統超調量，而其它兩種方法超調量較高。在系統調節時間上，該算法能夠在較短時間內達到測評狀態。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絡影響降到最低，保證區塊鏈網絡在測評過程中不會對網絡造成穩定性影響。

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，對比結果如圖4和5所示。

圖4 不同方法穩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塊鏈薄弱環節分析較為全面，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據，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。這是由于本文系統在軟件算法設計中采用Cholesky矩陣分解對數據傳輸狀況進行簡化處理的計算量較小，減少測評時間。

5 結論

隨著區塊鏈技術的蓬勃發展，區域鏈穩定性問題不容忽視。為此，本文設計一種抗攻擊區塊鏈框架下穩定性測評系統。該系統由接口、采樣與用戶端控制三個模塊構成。在仿真中該系統表現出較好的超調性能，且大大縮短測評時間。通過測評結果分析區塊鏈面臨的風險，并提出相關維護方案，進一步提高區塊鏈的穩定性能。