基于聯(lián)盟鏈的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲方案

張利華，張贛哲，曹 宇，萬源華，鄭 琛

(1.華東交通大學(xué) 軟件學(xué)院，江西 南昌 330013；2.華東交通大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院，江西 南昌 330013)

0 引 言

泛在電力物聯(lián)網(wǎng)(ubiquitous power internet of things，UPIoT)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，隨著泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)發(fā)展，未來的UPIoT設(shè)備數(shù)量將呈指數(shù)級增長[1]，當(dāng)面臨著數(shù)以億計的海量終端設(shè)備接入和傳輸數(shù)據(jù)時，由于電力數(shù)據(jù)價值的增長，UPIoT設(shè)備將會成為某些惡意用戶攻擊的對象[2]；云存儲方式導(dǎo)致服務(wù)器負荷過大，少部分的中心節(jié)點存儲了海量的數(shù)據(jù)，由于缺少備份的數(shù)據(jù)，保證不了數(shù)據(jù)的安全性[3]；UPIoT中各類傳感器無法對用戶的隱私數(shù)據(jù)做到完全保密，不具備抵抗諸如拒絕服務(wù)攻擊等的隱私保護能力[4]。

數(shù)據(jù)量級從最初的GB、TB逐漸發(fā)展到PB(1024 TB)或EB(1 000 000 TB)甚至更高[5]。如何安全且高效的對PB或EB級別的數(shù)據(jù)進行存儲成為UPIoT發(fā)展的一個重要難題。

1 相關(guān)研究

由于UPIoT的快速發(fā)展，集中式的數(shù)據(jù)存儲模式難以應(yīng)對日益多樣化的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲模式也由集中式向分布式轉(zhuǎn)變[6,7]。針對HBase數(shù)據(jù)庫查詢靈活性低的問題，王德文等[8]提出優(yōu)化行鍵設(shè)計，構(gòu)造二級索引，提高變電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)檢索的靈活性。但是，隨著索引文件的增加，更多的存儲空間會被這些索引文件占用。在云存儲環(huán)境下，非法用戶獲得對電子記錄的控制權(quán)時，在云中存儲的數(shù)據(jù)很容易被復(fù)制和篡改，這將給電子記錄的所有者造成無法彌補的損失。

隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)有許多的學(xué)者對數(shù)據(jù)如何安全存儲進行研究。文獻[9]采用區(qū)塊鏈技術(shù)來對電力數(shù)據(jù)進行安全存儲，提出了一種基于區(qū)塊鏈的多級加密電力營銷數(shù)據(jù)存儲機制，但是隨著節(jié)點數(shù)目的增多，系統(tǒng)的存儲效率會降低。文獻[10]提出了一種基于區(qū)塊鏈與邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理架構(gòu)來支持分布式的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理，可以為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)提供分布式存儲和訪問控制，通過引入邊緣計算，解決了區(qū)塊鏈系統(tǒng)的可擴展性瓶頸問題。文獻[11]實現(xiàn)了一個3層架構(gòu)的區(qū)塊鏈模型TBchain(three-tier architecture blockchain)，通過分割區(qū)塊鏈，將其中一部分鎖定在更高級別區(qū)塊鏈的區(qū)塊中用以提高區(qū)塊鏈的可伸縮性，以提高區(qū)塊鏈中交易的吞吐量。通過TBchain將一部分交易存儲在本地，增加了區(qū)塊鏈的存儲容量的可擴展性。文獻[12]設(shè)計了一個充電交易數(shù)據(jù)存儲方案，在電動汽車充電平臺中利用區(qū)塊鏈技術(shù)選定若干充電站作為數(shù)據(jù)中心節(jié)點。用戶對交易后的個人數(shù)據(jù)進行加密用來控制數(shù)據(jù)的使用權(quán)，每個數(shù)據(jù)中心節(jié)點都使用一致性機制來對加密數(shù)據(jù)進行去中心化同步存儲，能實現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)存儲。文獻[10]與文獻[11]都是采用增加區(qū)塊鏈的可擴展性進而提高存儲容量，文獻[12]是通過加密控制數(shù)據(jù)使用權(quán)達到數(shù)據(jù)的安全有效存儲，但是都不能實現(xiàn)既安全又高效地存儲數(shù)據(jù)。

本方案將UPIoT感知層傳輸?shù)狡脚_層的數(shù)據(jù)進行鏈上與鏈下的混合存儲，鏈下先使用加密算法將原始數(shù)據(jù)加密成密文，再將這些密文存放到數(shù)據(jù)庫中，鏈上用來存放數(shù)據(jù)所對應(yīng)的索引值與存儲IP地址，運用改進的Hot-Stuff共識算法來形成統(tǒng)一的分布式數(shù)據(jù)賬本，通過Key-Value鍵值對模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全存儲與查詢。

本文的主要貢獻如下：

(1)針對海量數(shù)據(jù)的安全存儲問題，提出了一種基于聯(lián)盟鏈的UPIoT數(shù)據(jù)存儲方案。

(2)通過認證協(xié)議建立起用戶和設(shè)備端之間的雙向可追溯，防止惡意用戶造成數(shù)據(jù)的泄露，保障了所有者數(shù)據(jù)的安全可靠。

(3)引入一種信任管理機制，確保參與共識的節(jié)點可靠，采用Hot-Stuff共識算法提高分布式一致性算法的效率，實現(xiàn)了快速響應(yīng)，同時具備高吞吐和低時延的特性，又運用簽名算法來保證物聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈中的高層次安全。

2 系統(tǒng)框架

所提出的數(shù)據(jù)存儲框架如圖1所示，UPIoT中海量數(shù)據(jù)被各類傳感器所感知，經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)層的控制網(wǎng)關(guān)進入聯(lián)盟鏈平臺上的服務(wù)器。在平臺層，區(qū)塊鏈技術(shù)被用來存儲和處理這些數(shù)據(jù)[13]。實現(xiàn)了中心節(jié)點數(shù)據(jù)在平臺層的備份，避免了中心節(jié)點故障時對整個網(wǎng)絡(luò)的重大影響。限制了存儲在聯(lián)盟鏈上的數(shù)據(jù)，只存儲數(shù)據(jù)的哈希值，然后對數(shù)據(jù)進行加密并存儲在鏈下數(shù)據(jù)庫中。系統(tǒng)框架主要包括UPIoT設(shè)備、網(wǎng)關(guān)、聯(lián)盟鏈和鏈下數(shù)據(jù)庫。

圖1 系統(tǒng)框架

(1)UPIoT設(shè)備

UPIoT設(shè)備[14]主要包括部署在電氣設(shè)備、輸電線路和附屬設(shè)施中的各種傳感器和智能電表。如溫度、濕度、聲音和紅外傳感器，還有一些傳感器可以獲取GIS局部放電、繞組變形和超聲等數(shù)據(jù)。

(2)網(wǎng)關(guān)

網(wǎng)關(guān)負責(zé)交易管理，以及轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)中終端發(fā)起的交易，驗證賬本中新交易的合法性，維護統(tǒng)一賬本。它具有強大的計算能力和較大的存儲空間。

(3)聯(lián)盟鏈

聯(lián)盟鏈是一個具有不信任節(jié)點的半封閉生態(tài)交易網(wǎng)絡(luò)。它需要授權(quán)才能加入和退出，是一個組織內(nèi)部使用的區(qū)塊鏈，需要提前指定幾個節(jié)點作為記賬人。每個區(qū)塊的交易由所有預(yù)先選定的記賬人決定。其它節(jié)點可以交易，但它們沒有記賬權(quán)限。由于電力設(shè)備泛在網(wǎng)本質(zhì)上是一個集中分布式網(wǎng)絡(luò)，聯(lián)盟鏈保留了一些集中控制的功能[15]，且信息處理功能和擴展性強。所以在本次設(shè)計中，選擇了部分集中的聯(lián)盟鏈。

(4)鏈下數(shù)據(jù)庫

所用的鏈下數(shù)據(jù)庫Redis是一個非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(NoSQL數(shù)據(jù)庫)，是一個Key-Vaule型數(shù)據(jù)庫[16]。它的主要特點是具有極高的并發(fā)讀寫性能。它能以最快的速度每秒處理100 000多個讀寫操作，適合于高并發(fā)的情況。

3 方案描述

將聯(lián)盟鏈應(yīng)用到UPIoT數(shù)據(jù)存儲的場景之中，提出基于聯(lián)盟鏈的UPIoT數(shù)據(jù)存儲模型，用聯(lián)盟鏈平臺替代原先的云平臺。該模型的數(shù)據(jù)存儲主要由兩部分組成：一是鏈下數(shù)據(jù)庫，它存儲大部分數(shù)據(jù);二是聯(lián)盟鏈，它存儲數(shù)據(jù)的索引值并為分布式存儲數(shù)據(jù)庫提供系統(tǒng)安全支撐。

主要包括以下流程，UPIoT設(shè)備感知到的各類數(shù)據(jù)存儲在聯(lián)盟鏈平臺上和Redis數(shù)據(jù)庫中，用戶可以對這些數(shù)據(jù)進行訪問和管理，存儲架構(gòu)如圖2所示。

圖2 UPIoT設(shè)備數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)

3.1 認證協(xié)議

建立個人實體身份與接入設(shè)備身份的映射關(guān)系，實現(xiàn)用戶(User)與設(shè)備端(Device)的雙向可追溯性驗證，防止惡意節(jié)點接入。首先，描述了用戶和設(shè)備端之間基于證書的認證協(xié)議。

(1)身份驗證初始化

步驟1 用戶U和設(shè)備端D持有他們的證書CertU和CertD。 證書具有以下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

CertU={IDU,KUpub,DateU,Issuer,SigCA(·)}

(1)

CertD={IDD,KDpub,DateD,Issuer,SigCA(·)}

(2)

其中，ID是設(shè)備或用戶的身份信息，Kpub是公鑰，Date是證書發(fā)布的日期，Issuer是發(fā)行人，SigCA是證書的簽名。

步驟2 U選擇一個隨機整數(shù)rU， 1≤rU≤n-1， 其中G是基點，并且計算

QU=rUG

(3)

步驟3 D選擇一個隨機整數(shù)rD， 1≤rD≤n-1， 其中G是基點，并且計算

QD=rDG

(4)

(2)D驗證U

步驟1 用戶U通過KDpub對CertU加密，如下所示

CU=EKDpub(CertU)

(5)

步驟2 U然后將QU和CU傳遞給設(shè)備端D。

步驟3 D然后計算

KDU=rDQU=rDrUG

(6)

步驟4 一旦D接收到QU和CU， 則D通過KDU驗證CertU的有效性；如果驗證正確，則表明CertU是由U發(fā)出的。

(3)U驗證D

步驟1 設(shè)備端D通過KUpub對CertD加密，如下所示

CD=EKUpub(CertD)

(7)

步驟2 D然后將QD和CD傳遞給用戶U。

步驟3 U然后計算

KUD=rUQD=rUrDG

(8)

步驟4 一旦U接收到QD和CD， 則U通過KUD驗證CertD的有效性；如果驗證正確，則表明CertD是由D發(fā)出的。

事實上，很容易看出KUD=rUrDG=rDrUG=KDU， 這就是一個會話密鑰。

3.2 改進的Hot-Stuff共識算法

由于聯(lián)盟鏈是一種分布式、去中心化的鏈式結(jié)構(gòu)，必須有共識機制來對交易進行驗證以及對產(chǎn)生的區(qū)塊驗證和打包，最后才能形成一個統(tǒng)一的分布式賬本。在電力物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟鏈的場景中，共識節(jié)點沒有主觀惡意動機。只有網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障，或者通信中斷，才會出現(xiàn)拜占庭節(jié)點。本方案所用到的共識機制為改進的Hot-Stuff算法，Hot-Stuff算法[17,18]是一種PBFT的改進算法，它將PBFT中的準備和承諾階段合并成一個階段，能夠在很大程度上提升內(nèi)部共識的效率。

不同于PBFT的網(wǎng)狀通信網(wǎng)絡(luò)拓撲，Hot-Stuff是星形通信網(wǎng)絡(luò)拓撲，即每次通信都依靠主節(jié)點，所以主節(jié)點的選取至關(guān)重要。在Hot-Stuff中，每個視圖只有一個主節(jié)點，主節(jié)點是以輪轉(zhuǎn)的方式交替更換，一旦主節(jié)點出現(xiàn)問題，由備份節(jié)點發(fā)起視圖轉(zhuǎn)換功能。由于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)中的大多數(shù)設(shè)備為低功耗設(shè)備，如傳感器，無法承擔(dān)共識任務(wù)，它是一種資源受限的節(jié)點，不具備參與聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)分布式共識的能力。而對于有些計算能力和存儲能力強的節(jié)點，如網(wǎng)關(guān)，可以承擔(dān)共識任務(wù)，充當(dāng)共識節(jié)點，它們不僅可以進行數(shù)據(jù)存儲交易，執(zhí)行共識算法，還可以為數(shù)據(jù)擁有者提供存儲空間以存儲數(shù)據(jù)。所以可以將設(shè)備分為兩類，一類是共識節(jié)點，另一類是其它節(jié)點。

為了減小電力數(shù)據(jù)在共識過程中受到故障節(jié)點的影響，必須先對參與共識的節(jié)點進行可靠性考查，用百分數(shù)來對節(jié)點進行量化與評估。如果節(jié)點發(fā)生錯誤的次數(shù)越多，則說明它發(fā)生故障的概率越大，那么它的信任度越低，可靠性就越差，在下一階段被選為共識節(jié)點的概率就越小。

一個設(shè)備出現(xiàn)多次故障的時間間隔x是服從指數(shù)分布的，所以采用指數(shù)分布來構(gòu)建一段時間內(nèi)節(jié)點的信任值。

系統(tǒng)采用先進的監(jiān)測技術(shù)監(jiān)測節(jié)點Ni在一小段時間t內(nèi)發(fā)生故障的次數(shù)fi，則每個節(jié)點中的λi=fi/t， 然后，為了避免偶然性，我們可以通過概率密度函數(shù)或概率分布函數(shù)求出在一大段時間T內(nèi)節(jié)點Ni發(fā)生故障的概率

(9)

最后，每個節(jié)點Ni的信任度TNi=1/PNi×100%。 通過對節(jié)點進行這樣的處理之后，可以選取出穩(wěn)定可靠的主節(jié)點，避免頻繁的進行視圖更換，降低了通信復(fù)雜度。

分布式共識達成過程如下：

(1)客戶端發(fā)送交易請求消息m至網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，包括主節(jié)點和其它備份節(jié)點。

(2)主節(jié)點收到客戶端上傳的請求消息m，賦予消息序列號n，計算得到預(yù)準備消息 (pre-prepare,H(m),n,v)， 其中H(·) 是單向哈希函數(shù)，v代表的是此時的視圖(view)，主節(jié)點將預(yù)準備消息發(fā)送給其它備份節(jié)點。

(3)備份節(jié)點收到預(yù)準備消息后，驗證H(m) 的合法性，若驗證通過，則備份節(jié)點計算準備消息 (pre-prepare,H(m),n,v) 并將其在全網(wǎng)廣播。同時，所有節(jié)點收集準備消息，如果它們的數(shù)量大于或等于2f+1個，則將其組成準備證書。

(4)如果在準備階段中，節(jié)點收集到準備消息并生成了準備證書，那么節(jié)點將計算承諾消息 (commit,n,v) 并廣播，將消息m放到本地日志中。如果合法的承諾消息數(shù)量大于或等于2f+1個，則將其組成承諾證書，至此消息m完成最終確認。

(5)主節(jié)點將交易記錄打包成區(qū)塊并添加到聯(lián)盟鏈中，備份節(jié)點驗證區(qū)塊并將區(qū)塊同步到聯(lián)盟鏈。

為了解決數(shù)據(jù)存儲中高層次的數(shù)據(jù)安全問題，當(dāng)客戶端向認可節(jié)點提交高級安全建議時，系統(tǒng)啟動簽名算法?？蛻舳藢⑻嶙h消息m提交給認可節(jié)點Pi(1≤i≤n) 和管理節(jié)點PM。

y=gxmodp

(10)

其中，公鑰為y，私鑰為x，將y發(fā)送給管理節(jié)點PM。

步驟2 對于消息m，首先隨機選取整數(shù)k∈[1,p-2]， 然后計算

r=gkmodp

(11)

s=(h(m)-xr)k-1mod(p-1)

(12)

則m的簽名為 (r,s)， 其中h(·) 為Hash函數(shù)。將 (r,s) 發(fā)送給管理節(jié)點PM。

步驟3 管理節(jié)點要驗證以下條件是否滿足

yrrs=gh(m)modp

(13)

如果上式成立，則 (r,s) 是消息m的有效簽名；反之，則是無效簽名。

3.3 數(shù)據(jù)存儲

電力物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟鏈的交易流程如圖3所示。

圖3 電力物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟鏈交易流程

UPIoT設(shè)備終端或網(wǎng)關(guān)發(fā)起新的數(shù)據(jù)存儲交易，加密算法和數(shù)據(jù)簽名確保數(shù)據(jù)不可被篡改，交易請求會觸發(fā)預(yù)先部署在區(qū)塊鏈上的智能合約，然后在P2P網(wǎng)絡(luò)上進行交易的廣播，共識機制會驗證交易并記賬，產(chǎn)生新的區(qū)塊，在P2P網(wǎng)絡(luò)中廣播驗證結(jié)果，最后網(wǎng)內(nèi)各節(jié)點驗證該區(qū)塊內(nèi)數(shù)據(jù)無誤后加入本地賬戶。

通過可信計算對主要數(shù)據(jù)進行加密和存儲，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全存儲，并通過可信計算驗證系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲中的完整性。數(shù)據(jù)區(qū)塊需要加密的原因是聯(lián)盟鏈是一個去中心化的系統(tǒng)，所有參與的節(jié)點都可以檢查鏈上的內(nèi)容[19]。使用參數(shù)xc,f∈{0,1} 表示數(shù)據(jù)文件fi∈F是否會存儲在共識節(jié)點ci上，其中共識節(jié)點ci∈C。 則數(shù)據(jù)文件在共識節(jié)點的存儲情況表示為

(14)

則存儲在共識節(jié)點ci處的數(shù)據(jù)文件份數(shù)為

Ωi,|F|=xi,1+xi,2+…+xi,|F|

(15)

為了防止存儲的數(shù)據(jù)文件丟失，數(shù)據(jù)文件fj可以在多個節(jié)點備份，則fj的副本數(shù)量為

Ω|C|,j=x1,j+x2,j+…+x|C|,j

(16)

用戶請求訪問數(shù)據(jù)必須先經(jīng)過身份認證，為了確保個人隱私保護和信息安全，所提方案先將原始數(shù)據(jù)加密成密文再進行存儲，所用到的數(shù)據(jù)加密算法是密鑰長度為192 bit 的對稱加密算法AES[20]。

4 安全性分析

針對UPIoT感知層設(shè)備所采集的海量數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)信息涉及到用戶的個人隱私[21]，需要對其進行安全性分析，數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的機密性、可用性和完整性。

(1)數(shù)據(jù)機密性分析。方案通過AES加密算法對原始的UPIoT數(shù)據(jù)進行加密，使數(shù)據(jù)以密文的形式進行傳輸與存儲，數(shù)據(jù)保密意味著數(shù)據(jù)只對授權(quán)方公開[22]，未授權(quán)者短時間內(nèi)無法得知數(shù)據(jù)內(nèi)容，可以更有效的對數(shù)據(jù)進行保護，因此可以保證數(shù)據(jù)的機密性。

(2)數(shù)據(jù)可用性分析。數(shù)據(jù)可用性與授權(quán)用戶能否隨時隨地訪問數(shù)據(jù)有關(guān)，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上有許多備份節(jié)點，這些備份節(jié)點可以保證單個系統(tǒng)發(fā)生故障時，數(shù)據(jù)可恢復(fù)。

(3)數(shù)據(jù)完整性分析。數(shù)據(jù)完整性是在數(shù)據(jù)的整個生命周期中維護并保證數(shù)據(jù)的準確性和一致性[23]。數(shù)據(jù)完整性驗證過程描述如下：

當(dāng)數(shù)據(jù)所有者(data owner，DO)需要驗證存儲在聯(lián)盟區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)的完整性時。首先，UPIoT設(shè)備生成不同大小的數(shù)據(jù)塊(DataBlock)，在每個數(shù)據(jù)塊生成后，然后將其上傳到區(qū)塊鏈平臺(blockchain platform，BCP)。DO使用本地加密庫獲取數(shù)據(jù)塊的哈希值，UPIoT設(shè)備上的數(shù)據(jù)所有者應(yīng)用程序(data owner application，DOA)在本地加密哈希(數(shù)據(jù)塊)，然后使用唯一的數(shù)據(jù)塊ID寫入數(shù)據(jù)完整性服務(wù)(data integrity service，DIS)，稍后可以使用該ID查詢加密的Hash(DataObject)。在DOA將數(shù)據(jù)塊上傳到BCP后，數(shù)據(jù)塊應(yīng)該存儲在與數(shù)據(jù)塊哈希值相同的數(shù)據(jù)塊ID中。如果BCP有數(shù)據(jù)塊的另一個對象ID，BCP需要發(fā)回對象ID，DOA在數(shù)據(jù)塊ID和BCP中的對象ID之間建立連接。將對象ID標識為BCP中存儲的數(shù)據(jù)塊的標識。

UPIoT設(shè)備上的DOA或由UPIoT設(shè)備以外的其它機器托管的DOA需要驗證數(shù)據(jù)集完整性時，使用該數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)塊的一些對象ID來挑戰(zhàn)BCP。BCP使用對象ID計算相應(yīng)數(shù)據(jù)塊的哈希值并將其返回給DOA。在接收到BCP的反饋后，DOA使用連接到對象ID的塊ID來查詢DIS并得到數(shù)據(jù)塊的加密散列，DOA對加密后的數(shù)據(jù)塊哈希進行解密，并與BCP的反饋進行比較。

5 實驗及分析

5.1 實驗準備

實驗環(huán)境：4臺PC機搭建基于聯(lián)盟鏈的多級分布式系統(tǒng)，每臺PC機的配置均為32 GB RAM和Intel i5處理器，操作系統(tǒng)為Windows 10企業(yè)版64位。同時，眾多類型的UPIoT設(shè)備采用筆記本電腦來模擬，實驗平臺由基于以太坊的Solidity語言來實現(xiàn)，系統(tǒng)模型中存儲的數(shù)據(jù)均為普通的文檔數(shù)據(jù)。同時，借助IPFS實現(xiàn)本文提出的鏈上與鏈下混合存儲的機制。

5.2 實驗評估

將所提方案與文獻[8]以及文獻[9]數(shù)據(jù)存儲方案進行3方面的對比，一是CPU的能耗；二是節(jié)點連接耗時；三是數(shù)據(jù)吞吐量。將這3個作為性能指標來具體評估所提出的方案。為了能更好地模擬出在UPIoT環(huán)境下本文所提出的數(shù)據(jù)存儲模型，實驗選用了2、4、6、8、10、12個節(jié)點。通過實驗得到圖4、圖5和圖6。

圖4 CPU能耗對比

圖5 節(jié)點連接耗時對比

圖6 系統(tǒng)吞吐量的對比

CPU的能耗與節(jié)點個數(shù)的關(guān)系如圖4所示，通過增加節(jié)點的數(shù)量來監(jiān)測節(jié)點CPU的能耗情況，由圖4可以看出，在12節(jié)點處，文獻[8]方案的CPU能耗為0.08 kW·h，文獻[9]為0.075 kW·h，而本文所提方案的CPU能耗為0.07 kW·h，這說明相比于文獻[8]與文獻[9]所提方案，采用本方案的存儲機制CPU能耗更低，因此計算開銷也更小。

節(jié)點連接耗時與節(jié)點個數(shù)的關(guān)系如圖5所示，節(jié)點連接耗時反映出共識速率，通過圖5可以發(fā)現(xiàn)，節(jié)點數(shù)量較少時，3種方案的節(jié)點連接耗時差異不大，當(dāng)節(jié)點數(shù)量變多，節(jié)點連接耗時變長，比如在節(jié)點數(shù)量為10時，文獻[8]的節(jié)點連接耗時為50 ms，文獻[9]為40 ms，而本方案為33 ms，與文獻[8]以及文獻[9]所提方案對比連接耗時更少，這意味著共識速率越快。

圖6是系統(tǒng)吞吐量與節(jié)點個數(shù)之間的關(guān)系，由圖6可以看出，隨著節(jié)點數(shù)目的增多，3種方案的系統(tǒng)吞吐量都隨之增加，在2節(jié)點到6節(jié)點之間，曲線比較陡峭，此時增速最快。在節(jié)點數(shù)量為6時，文獻[8]的系統(tǒng)吞吐量為100 tx/s，文獻[9]為130 tx/s，本方案為140 tx/s。而在6節(jié)點之后，曲線趨于平緩，增速較慢。這說明3種方案在處理少量節(jié)點都有著較高的效率，但隨著節(jié)點數(shù)量的增加，存儲的效率會降低。在相同節(jié)點處，本文所提方案達到的吞吐量最高，這表明本方案與其它兩種方案相比，存儲的效率得到了改進。

6 結(jié)束語

針對UPIoT中海量數(shù)據(jù)的存儲問題，采用分布式數(shù)據(jù)存儲方式，將聯(lián)盟鏈技術(shù)與之相結(jié)合，提出了先加密數(shù)據(jù)，采用鏈下和鏈上混合存儲的方案，使數(shù)據(jù)以分散的方式安全存儲，解決了數(shù)據(jù)集中存儲的潛在安全風(fēng)險，保證了UPIoT中數(shù)據(jù)的安全存儲。區(qū)塊鏈以較小的成本開銷實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的分布式安全存儲，對泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展產(chǎn)生深遠影響，下一步的研究方向可以針對具體的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景來對本方案進行改進和優(yōu)化。