论文部分内容阅读
近些年来各行各业高速发展，对人才的选择日趋重要，人才选择最重要的是人才评估。尽管当前招聘形式种类多样，但人才评估依赖于学历证明的情况并没有发生改变，这导致学历造假现象层出不穷。此外，各大企业招聘人才需大量笔试、面试，导致招聘效率低下，且应试型考试能够考前突击，从而取得很好成绩，并不能真实评估人才水平。基于学习经历大数据（以下简称学历数据）生成学生画像，进而实现客观人才评估的方法，近年来受到了很大关注，然而在当前的中心化环境下，如何保证学历数据的安全性、不可篡改性是个极大挑战。
随着近几年区块链技术的兴起和发展，其数据公开透明、身份隐私保密、记录不可篡改和交易无法抵赖的特性为解决上述问题提供了新的思路。学程链是一个基于联盟链与公有链结合架构的区块链应用系统，它能够有效存证学生学历数据，并提供学历及相关证书的鉴证服务，本文针对学程链应用场景的特殊需求，以联盟链与公有链结合环境下的区块链共识机制为主要研究内容。论文的主要研究工作如下：
1. 针对公有链安全性高但数据执行效率低、无法做到不同学校数据的隔离保护，而联盟链执行效率较高、支持不同学校数据的隔离保护但安全性却降低的问题，提出了通过Merkle树结构将联盟链Hyperledger Fabric区块快照锚定到公有链以太坊的方案，实现联盟链Hyperledger Fabric与公有链以太坊的结合，可同时保证学程链的执行效率和数据安全性。
2. 提出了拜占庭故障检测方法LBDM，确保在联盟链与公有链结合架构下，联盟链区块能够稳定输出，并且区块内交易是完整的、正确的和顺序一致的。
3. 提出了自适应调优机制 A-Kafka，解决了学程链系统在学生集体性活动比如开学、毕业、选课期间产生大量峰值数据时，由于系统负载突变导致联盟链Hyperledger Fabric原有基于Kafka的共识机制无法适应，共识性能下降的问题。
4. 基于上述研究开发实现了学程链原型系统，并对联盟链与公有链结合环境下的区块链共识机制关键技术进行了实验和分析，实验结果表明本文提出的方案是有效的，能够满足学程链系统对数据安全性和性能的要求，支持有效的学历数据存证和鉴证服务。
随着近几年区块链技术的兴起和发展，其数据公开透明、身份隐私保密、记录不可篡改和交易无法抵赖的特性为解决上述问题提供了新的思路。学程链是一个基于联盟链与公有链结合架构的区块链应用系统，它能够有效存证学生学历数据，并提供学历及相关证书的鉴证服务，本文针对学程链应用场景的特殊需求，以联盟链与公有链结合环境下的区块链共识机制为主要研究内容。论文的主要研究工作如下：
1. 针对公有链安全性高但数据执行效率低、无法做到不同学校数据的隔离保护，而联盟链执行效率较高、支持不同学校数据的隔离保护但安全性却降低的问题，提出了通过Merkle树结构将联盟链Hyperledger Fabric区块快照锚定到公有链以太坊的方案，实现联盟链Hyperledger Fabric与公有链以太坊的结合，可同时保证学程链的执行效率和数据安全性。
2. 提出了拜占庭故障检测方法LBDM，确保在联盟链与公有链结合架构下，联盟链区块能够稳定输出，并且区块内交易是完整的、正确的和顺序一致的。
3. 提出了自适应调优机制 A-Kafka，解决了学程链系统在学生集体性活动比如开学、毕业、选课期间产生大量峰值数据时，由于系统负载突变导致联盟链Hyperledger Fabric原有基于Kafka的共识机制无法适应，共识性能下降的问题。
4. 基于上述研究开发实现了学程链原型系统，并对联盟链与公有链结合环境下的区块链共识机制关键技术进行了实验和分析，实验结果表明本文提出的方案是有效的，能够满足学程链系统对数据安全性和性能的要求，支持有效的学历数据存证和鉴证服务。