摘要：区块链的公式❶区块链---共识算法PoW算法是一种防止分布式服务资源被滥用、拒绝服务攻击的机制。它要求节点进行适量消耗时间和资源的复杂运算，并且其运算结...

区块链的公式

❶ 区块链 --- 共识算法

PoW算法是一种防止分布式服务资源被滥用、拒绝服务攻击的机制。它要求节点进行适量消耗时间和资源的复杂运算，并且其运算结果能被其他节点快速验算，以耗用时间、能源做担保，以确保服务与资源被真正的需求所使用。

PoW算法中最基本的技术原理是使用哈希算法。假设求哈希值Hash(r)，若原始数据为r（raw），则运算结果为R（Result）。

R = Hash(r)

哈希函数Hash()的特性是，对于任意输入值r，得出结果R，并且无法从R反推回r。当输入的原始数据r变动1比特时，其结果R值完全改变。在比特币的PoW算法中，引入算法难度d和随机值n，得到以下公式：

Rd = Hash(r+n)

该公式要求在填入随机值n的情况下，计算结果Rd的前d字节必须为0。由于哈希函数结果的未知性，每个矿工都要做大量运算之后，才能得出正确结果，而算出结果广播给全网之后，其他节点只需要进行一次哈希运算即可校验。PoW算法就是采用这种方式让计算消耗资源，而校验仅需一次。

PoS算法要求节点验证者必须质押一定的资金才有挖矿打包资格，并且区域链系统在选定打包节点时使用随机的方式，当节点质押的资金越多时，其被选定打包区块的概率越大。

POS模式下，每个币每天产生1币龄，比如你持有100个币，总共持有了30天，那么，此时你的币龄就为3000。这个时候，如果你验证了一个POS区块，你的币龄就会被清空为0，同时从区块中获得相对应的数字货币利息。

节点通过PoS算法出块的过程如下：普通的节点要成为出块节点，首先要进行资产的质押，当轮到自己出块时，打包区块，然后向全网广播，其他验证节点将会校验区块的合法性。

DPoS算法和PoS算法相似，也采用股份和权益质押。

但不同的是，DPoS算法采用委托质押的方式，类似于用全民选举代表的方式选出N个超级节点记账出块。

选民把自己的选票投给某个节点，如果某个节点当选记账节点，那么该记账节点往往在获取出块奖励后，可以采用任意方式来回报自己的选民。

这N个记账节点将轮流出块，并且节点之间相互监督，如果其作恶，那么会被扣除质押金。

通过信任少量的诚信节点，可以去除区块签名过程中不必要的步骤，提高了交易的速度。
 

拜占庭问题：

拜占庭是古代东罗马帝国的首都，为了防御在每块封地都驻扎一支由单个将军带领的军队，将军之间只能靠信差传递消息。在战争时，所有将军必须达成共识，决定是否共同开战。

但是，在军队内可能有叛徒，这些人将影响将军们达成共识。拜占庭将军问题是指在已知有将军是叛徒的情况下，剩余的将军如何达成一致决策的问题。

BFT：

BFT即拜占庭容错，拜占庭容错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是对现实世界的模型化，由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击等原因，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错技术被设计用来处理这些异常行为，并满足所要解决的问题的规范要求。

拜占庭容错系统 ：

发生故障的节点被称为 拜占庭节点 ，而正常的节点即为 非拜占庭节点 。

假设分布式系统拥有n台节点，并假设整个系统拜占庭节点不超过m台（n ≥ 3m + 1），拜占庭容错系统需要满足如下两个条件：

另外，拜占庭容错系统需要达成如下两个指标：

PBFT即实用拜占庭容错算法，解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，算法的时间复杂度是O(n^2)，使得在实际系统应用中可以解决拜占庭容错问题
 

PBFT是一种状态机副本复制算法，所有的副本在一个视图（view）轮换的过程中操作，主节点通过视图编号以及节点数集合来确定，即：主节点 p = v mod |R|。v：视图编号，|R|节点个数，p：主节点编号。

PBFT算法的共识过程如下：客户端（Client）发起消息请求（request），并广播转发至每一个副本节点（Replica），由其中一个主节点（Leader）发起提案消息pre-prepare，并广播。其他节点获取原始消息，在校验完成后发送prepare消息。每个节点收到2f+1个prepare消息，即认为已经准备完毕，并发送commit消息。当节点收到2f+1个commit消息，客户端收到f+1个相同的reply消息时，说明客户端发起的请求已经达成全网共识。

具体流程如下 ：

客户端c向主节点p发送<REQUEST, o, t, c>请求。o: 请求的具体操作，t: 请求时客户端追加的时间戳，c：客户端标识。REQUEST: 包含消息内容m，以及消息摘要d(m)。客户端对请求进行签名。

主节点收到客户端的请求，需要进行以下交验：

a. 客户端请求消息签名是否正确。

非法请求丢弃。正确请求，分配一个编号n，编号n主要用于对客户端的请求进行排序。然后广播一条<<PRE-PREPARE, v, n, d>, m>消息给其他副本节点。v：视图编号，d客户端消息摘要，m消息内容。<PRE-PREPARE, v, n, d>进行主节点签名。n是要在某一个范围区间内的[h, H]，具体原因参见 垃圾回收 章节。

副本节点i收到主节点的PRE-PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 主节点PRE-PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了一条在同一v下并且编号也是n，但是签名不同的PRE-PREPARE信息。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。正确请求，副本节点i向其他节点包括主节点发送一条<PREPARE, v, n, d, i>消息, v, n, d, m与上述PRE-PREPARE消息内容相同，i是当前副本节点编号。<PREPARE, v, n, d, i>进行副本节点i的签名。记录PRE-PREPARE和PREPARE消息到log中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。

主节点和副本节点收到PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. n是否在区间[h, H]内。

d. d是否和当前已收到PRE-PPREPARE中的d相同

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的PREPARE消息，则向其他节点包括主节点发送一条<COMMIT, v, n, d, i>消息，v, n, d, i与上述PREPARE消息内容相同。<COMMIT, v, n, d, i>进行副本节点i的签名。记录COMMIT消息到日志中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。记录其他副本节点发送的PREPARE消息到log中。

主节点和副本节点收到COMMIT消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点COMMIT消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的COMMIT消息，说明当前网络中的大部分节点已经达成共识，运行客户端的请求操作o，并返回<REPLY, v, t, c, i, r>给客户端，r：是请求操作结果，客户端如果收到f+1个相同的REPLY消息，说明客户端发起的请求已经达成全网共识，否则客户端需要判断是否重新发送请求给主节点。记录其他副本节点发送的COMMIT消息到log中。
 

如果主节点作恶，它可能会给不同的请求编上相同的序号，或者不去分配序号，或者让相邻的序号不连续。备份节点应当有职责来主动检查这些序号的合法性。

如果主节点掉线或者作恶不广播客户端的请求，客户端设置超时机制，超时的话，向所有副本节点广播请求消息。副本节点检测出主节点作恶或者下线，发起View Change协议。

View Change协议 ：

副本节点向其他节点广播<VIEW-CHANGE, v+1, n, C , P , i>消息。n是最新的stable checkpoint的编号， C 是 2f+1验证过的CheckPoint消息集合， P 是当前副本节点未完成的请求的PRE-PREPARE和PREPARE消息集合。

当主节点p = v + 1 mod |R|收到 2f 个有效的VIEW-CHANGE消息后，向其他节点广播<NEW-VIEW, v+1, V , O >消息。 V 是有效的VIEW-CHANGE消息集合。 O 是主节点重新发起的未经完成的PRE-PREPARE消息集合。PRE-PREPARE消息集合的选取规则：

副本节点收到主节点的NEW-VIEW消息，验证有效性，有效的话，进入v+1状态，并且开始 O 中的PRE-PREPARE消息处理流程。
 

在上述算法流程中，为了确保在View Change的过程中，能够恢复先前的请求，每一个副本节点都记录一些消息到本地的log中，当执行请求后副本节点需要把之前该请求的记录消息清除掉。

最简单的做法是在Reply消息后，再执行一次当前状态的共识同步，这样做的成本比较高，因此可以在执行完多条请求K（例如：100条）后执行一次状态同步。这个状态同步消息就是CheckPoint消息。

副本节点i发送<CheckPoint, n, d, i>给其他节点，n是当前节点所保留的最后一个视图请求编号，d是对当前状态的一个摘要，该CheckPoint消息记录到log中。如果副本节点i收到了2f+1个验证过的CheckPoint消息，则清除先前日志中的消息，并以n作为当前一个stable checkpoint。

这是理想情况，实际上当副本节点i向其他节点发出CheckPoint消息后，其他节点还没有完成K条请求，所以不会立即对i的请求作出响应，它还会按照自己的节奏，向前行进，但此时发出的CheckPoint并未形成stable。

为了防止i的处理请求过快，设置一个上文提到的 高低水位区间[h, H] 来解决这个问题。低水位h等于上一个stable checkpoint的编号，高水位H = h + L，其中L是我们指定的数值，等于checkpoint周期处理请求数K的整数倍，可以设置为L = 2K。当副本节点i处理请求超过高水位H时，此时就会停止脚步，等待stable checkpoint发生变化，再继续前进。
 

在区块链场景中，一般适合于对强一致性有要求的私有链和联盟链场景。例如，在IBM主导的区块链超级账本项目中，PBFT是一个可选的共识协议。在Hyperledger的Fabric项目中，共识模块被设计成可插拔的模块，支持像PBFT、Raft等共识算法。
 

Raft基于领导者驱动的共识模型，其中将选举一位杰出的领导者(Leader)，而该Leader将完全负责管理集群，Leader负责管理Raft集群的所有节点之间的复制日志。
 

下图中，将在启动过程中选择集群的Leader（S1），并为来自客户端的所有命令/请求提供服务。 Raft集群中的所有节点都维护一个分布式日志（复制日志）以存储和提交由客户端发出的命令（日志条目）。 Leader接受来自客户端的日志条目，并在Raft集群中的所有关注者（S2，S3，S4，S5）之间复制它们。

在Raft集群中，需要满足最少数量的节点才能提供预期的级别共识保证， 这也称为法定人数。 在Raft集群中执行操作所需的最少投票数为 (N / 2 +1) ，其中N是组中成员总数，即 投票至少超过一半 ，这也就是为什么集群节点通常为奇数的原因。 因此，在上面的示例中，我们至少需要3个节点才能具有共识保证。

如果法定仲裁节点由于任何原因不可用，也就是投票没有超过半数，则此次协商没有达成一致，并且无法提交新日志。

数据存储：Tidb/TiKV

日志：阿里巴巴的 DLedger

服务发现：Consul& etcd

集群调度：HashiCorp Nomad
 

只能容纳故障节点(CFT)，不容纳作恶节点

顺序投票，只能串行apply，因此高并发场景下性能差
 

Raft通过解决围绕Leader选举的三个主要子问题，管理分布式日志和算法的安全性功能来解决分布式共识问题。

当我们启动一个新的Raft集群或某个领导者不可用时，将通过集群中所有成员节点之间协商来选举一个新的领导者。 因此，在给定的实例中，Raft集群的节点可以处于以下任何状态: 追随者(Follower)，候选人(Candidate)或领导者(Leader)。

系统刚开始启动的时候，所有节点都是follower，在一段时间内如果它们没有收到Leader的心跳信号，follower就会转化为Candidate；

如果某个Candidate节点收到大多数节点的票，则这个Candidate就可以转化为Leader，其余的Candidate节点都会回到Follower状态；

一旦一个Leader发现系统中存在一个Leader节点比自己拥有更高的任期(Term)，它就会转换为Follower。

Raft使用基于心跳的RPC机制来检测何时开始新的选举。 在正常期间， Leader 会定期向所有可用的 Follower 发送心跳消息（实际中可能把日志和心跳一起发过去）。 因此，其他节点以 Follower 状态启动，只要它从当前 Leader 那里收到周期性的心跳，就一直保持在 Follower 状态。

当 Follower 达到其超时时间时，它将通过以下方式启动选举程序：

根据 Candidate 从集群中其他节点收到的响应，可以得出选举的三个结果。

共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为 复制状态机 ：

简单来说： 相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态 。不同节点要以相同且确定性的函数来处理输入，而不要引入一下不确定的值，比如本地时间等。使用replicated log是一个很不错的注意，log具有持久化、保序的特点，是大多数分布式系统的基石。

有了Leader之后，客户端所有并发的请求可以在Leader这边形成一个有序的日志（状态）序列，以此来表示这些请求的先后处理顺序。Leader然后将自己的日志序列发送Follower，保持整个系统的全局一致性。注意并不是强一致性，而是 最终一致性 。

日志由有序编号（log index）的日志条目组成。每个日志条目包含它被创建时的任期号（term），和日志中包含的数据组成，日志包含的数据可以为任何类型，从简单类型到区块链的区块。每个日志条目可以用[ term, index, data]序列对表示，其中term表示任期， index表示索引号，data表示日志数据。

Leader 尝试在集群中的大多数节点上执行复制命令。 如果复制成功，则将命令提交给集群，并将响应发送回客户端。类似两阶段提交(2PC)，不过与2PC的区别在于，leader只需要超过一半节点同意（处于工作状态）即可。

leader 、 follower 都可能crash，那么 follower 维护的日志与 leader 相比可能出现以下情况

当出现了leader与follower不一致的情况，leader强制follower复制自己的log， Leader会从后往前试 ，每次AppendEntries失败后尝试前一个日志条目（递减nextIndex值）， 直到成功找到每个Follower的日志一致位置点（基于上述的两条保证），然后向后逐条覆盖Followers在该位置之后的条目 。所以丢失的或者多出来的条目可能会持续多个任期。
 

要求候选人的日志至少与其他节点一样最新。如果不是，则跟随者节点将不投票给候选者。

意味着每个提交的条目都必须存在于这些服务器中的至少一个中。如果候选人的日志至少与该多数日志中的其他日志一样最新，则它将保存所有已提交的条目，避免了日志回滚事件的发生。

即任一任期内最多一个leader被选出。这一点非常重要，在一个复制集中任何时刻只能有一个leader。系统中同时有多余一个leader，被称之为脑裂（brain split），这是非常严重的问题，会导致数据的覆盖丢失。在raft中，两点保证了这个属性：

因此， 某一任期内一定只有一个leader 。
 

当集群中节点的状态发生变化（集群配置发生变化）时，系统容易受到系统故障。 因此，为防止这种情况，Raft使用了一种称为两阶段的方法来更改集群成员身份。 因此，在这种方法中，集群在实现新的成员身份配置之前首先更改为中间状态（称为联合共识）。 联合共识使系统即使在配置之间进行转换时也可用于响应客户端请求，它的主要目的是提升分布式系统的可用性。

❷ 【区块链与密码学】第5-2讲：哈希函数的构造

本节课程我们将详细讲解哈希函数的构造。

MASH-1 (Molar Arithmetic Secure Hash)是一个基于RSA算法的哈希算法，在1995年提出，入选国际标准ISO/IEC 10118-4；MASH-2是MASH-1的改进，把第四步中的2换成了28+1；由于涉及模乘/平方运算，计算速度慢，非常不实用。

分组密码的工作模式是： 根据不同的数据格式和安全性要求， 以一个具体的分组密码算法为基础构造一个分组密码系统的方法。

基于分组的对称密码算法比如DES/AES算法只是描述如何根据秘钥对一段固定长度(分组块)的数据进行加密，对于比较长的数据，分组密码工作模式描述了如何重复应用某种算法安全地转换大于块的数据量。

简单的说就是，DES/AES算法描述怎么加密一个数据块，分组密码工作模式模式了如果重复加密比较长的多个数据块。常见的分组密码工作模式有五种：

电码本( Electronic Code Book，ECB)模式

密文分组链接(Cipher Block Chaining，CBC)模式

密文反馈(Cipher Feed Back ，CFB)模式

输出反馈(Output Feed Back ，OFB)模式

计数器(Counter, CTR)模式

ECB工作模式

加密：输入是当前明文分组。

解密：每一个密文分组分别解密。

具体公式为：

CBC工作模式

加密：输入是当前明文分组和前一次密文分组的异或。

解密：每一个密文分组被解密后，再与前一个密文分组异或得明文。

具体公式为：

CFB工作模式

加密算法的输入是64比特移位寄存器，其初值为某个初始向量IV。

加密算法输出的最左(最高有效位)j比特与明文的第一个单元P1进行异或，产生出密文的第1个单元C1，并传送该单元。

然后将移位寄存器的内容左移j位并将C1送入移位寄存器最右边(最低有效位)j位。

这一过程继续到明文的所有单元都被加密为止。

OFB工作模式

OFB模式的结构类似于CFB

不同之处：

OFB模式是将加密算法的输出反馈到移位寄存器

CFB模式中是将密文单元反馈到移位寄存器

CTR工作模式

加密：输入是当前明文分组和计数器密文分组的异或。

解密：每一个密文分组被解密后，再与计数器密文分组异或得明文。

具体公式为：

工作模式比较

ECB模式，简单、高速，但最弱、易受重发攻击，一般不推荐。

CBC模式适用于文件加密，比ECB模式慢，安全性加强。当有少量错误时，不会造成同步错误。

OFB模式和CFB模式较CBC模式慢许多。每次迭代只有少数比特完成加密。若可以容忍少量错误扩展，则可换来恢复同步能力，此时用CFB或OFB模式。在字符为单元的流密码中多选CFB模式。

CTR模式用于高速同步系统，不容忍差错传播。

直接设计哈希函数

Merkle在1989年提出迭代型哈希函数的一般结构；(另外一个工作是默克尔哈希树)，Ron Rivest在1990年利用这种结构提出MD4。(另外一个工作是RSA算法)，这种结构在几乎所有的哈希函数中使用，具体做法为：

把所有消息M分成一些固定长度的块Yi

最后一块padding并使其包含消息M的长度

设定初始值CV0

循环执行压缩函数f，CVi=f(CVi -1||Yi -1)

最后一个CVi为哈希值

算法中重复使用一个压缩函数f

f的输入有两项，一项是上一轮输出的n比特值CVi-1，称为链接变量，另一项是算法在本轮的b比特输入分组Yi-1

f的输出为n比特值CVi，CVi又作为下一轮的输入

算法开始时还需对链接变量指定一个初值IV，最后一轮输出的链接变量CVL即为最终产生的杂凑值

通常有b>n，因此称函数f为压缩函数

算法可表达如下：CV0=IV= n比特长的初值

CVi=f(CVi-1,Yi-1)；1≤i≤L

H(M)=CVL

算法的核心技术是设计难以找到碰撞的压缩函数f，而敌手对算法的攻击重点是f的内部结构

f和分组密码一样是由若干轮处理过程组成

对f的分析需要找出f的碰撞。由于f是压缩函数，其碰撞是不可避免的，因此在设计f时就应保证找出其碰撞在计算上是困难的

哈希函数的构造就讲到这里啦，以上三种方式都可以构造哈希函数。下节课我们将学习常用哈希函数，敬请期待！

❸ 区块链最直白的解释

近几年，“区块链”一词成了大热门，新闻媒体竞相报道，但大家或许对于区块链的认知还停留在雾里看花的阶段，今天我们就来揭开它的神秘面纱。

其实区块链的本质特别简单，一句话就可以解释：去中心化分布式数据库。

区块链的主要作用是用于存储信息，任何人都可以将信息写入，同时也可以读取，所以它是一个公开的数据库。

区块链的特点

要说分布式数据库这种技术，市场上早有存在，可不同的是，区块链虽然同为分布式数据库，但它没有管理员，是彻底去中心化的。

去中心化是区块链技术的颠覆性特点，它无需中心化代理，实现了一种点对点的直接交互，使得高效率、大规模、无中心化代理的信息交互方式成为了现实。

但是，没有了管理员，人人都可以往里面写入数据，怎么才能保证数据是可信的呢？被坏人改了怎么办？设计者早已想到了这些，这也证明了区块链是真正划时代的产物。

区块

区块链由一个个区块（block）组成。区块很像数据库的记录，每次写入数据，就是创建一个区块。

每个区块包含两个部分：

区块头（Head）：记录当前区块的特征值
区块体（Body）：实际数据
区块头包含了当前区块的多项特征值。

生成时间
实际数据（即区块体）的哈希
上一个区块的哈希
...
系统中每一个节点都拥有最新的完整数据库拷贝，修改单个节点的数据库是无效的，因为系统会自动比较，认为最多次出现的相同数据记录为真。同时数据的每一步记录都会被留存在区块链上，可以溯源每一步的往来信息。

这里，你需要理解什么叫哈希（hash），这是理解区块链必需的。

所谓"哈希"就是计算机可以对任意内容，计算出一个长度相同的特征值。区块链的 哈希长度是256位，这就是说，不管原始内容是什么，最后都会计算出一个256位的二进制数字。而且可以保证，只要原始内容不同，对应的哈希一定是不同的。

举例来说，字符串123的哈希是（十六进制），转成二进制就是256位，而且只有123能得到这个哈希。（理论上，其他字符串也有可能得到这个哈希，但是概率极低，可以近似认为不可能发生。）

因此，就有两个重要的推论。

推论1：每个区块的哈希都是不一样的，可以通过哈希标识区块。
推论2：如果区块的内容变了，它的哈希一定会改变。

哈希的不可修改性

区块与哈希是一一对应的，每个区块的哈希都是针对"区块头"（Head）计算的。也就是说，把区块头的各项特征值，按照顺序连接在一起，组成一个很长的字符串，再对这个字符串计算哈希。

Hash = SHA256( 区块头 )

上面就是区块哈希的计算公式，SHA256是区块链的哈希算法。注意，这个公式里面只包含区块头，不包含区块体，也就是说，哈希由区块头唯一决定。

前面说过，区块头包含很多内容，其中有当前区块体的哈希，还有上一个区块的哈希。这意味着，如果当前区块体的内容变了，或者上一个区块的哈希变了，一定会引起当前区块的哈希改变。

这一点对区块链有重大意义。如果有人修改了一个区块，该区块的哈希就变了。为了让后面的区块还能连到它（因为下一个区块包含上一个区块的哈希），该人必须依次修改后面所有的区块，否则被改掉的区块就脱离区块链了。由于后面要提到的原因，哈希的计算很耗时，短时间内修改多个区块几乎不可能发生，除非有人掌握了全网51%以上的计算能力。

正是通过这种联动机制，区块链保证了自身的可靠性，数据一旦写入，就无法被篡改。这就像历史一样，发生了就是发生了，从此再无法改变。

❹ 深入了解区块链的共识机制及算法原理

所谓“共识机制”，是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认；对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，我们就可以认为全网对此也能够达成共识。再通俗一点来讲，如果中国一名微博大V、美国一名虚拟币玩家、一名非洲留学生和一名欧洲旅行者互不相识，但他们都一致认为你是个好人，那么基本上就可以断定你这人还不坏。

要想整个区块链网络节点维持一份相同的数据，同时保证每个参与者的公平性，整个体系的所有参与者必须要有统一的协议，也就是我们这里要将的共识算法。比特币所有的节点都遵循统一的协议规范。协议规范（共识算法）由相关的共识规则组成，这些规则可以分为两个大的核心：工作量证明与最长链机制。所有规则（共识）的最终体现就是比特币的最长链。共识算法的目的就是保证比特币不停地在最长链条上运转，从而保证整个记账系统的一致性和可靠性。

区块链中的用户进行交易时不需要考虑对方的信用、不需要信任对方，也无需一个可信的中介机构或中央机构，只需要依据区块链协议即可实现交易。这种不需要可信第三方中介就可以顺利交易的前提是区块链的共识机制，即在互不了解、信任的市场环境中，参与交易的各节点出于对自身利益考虑，没有任何违规作弊的动机、行为，因此各节点会主动自觉遵守预先设定的规则，来判断每一笔交易的真实性和可靠性，并将检验通过的记录写入到区块链中。各节点的利益各不相同，逻辑上将它们没有合谋欺骗作弊的动机产生，而当网络中有的节点拥有公共信誉时，这一点尤为明显。区块链技术运用基于数学原理的共识算法，在节点之间建立“信任”网络，利用技术手段从而实现一种创新式的信用网络。

目前区款连行业内主流的共识算法机制包含：工作量证明机制、权益证明机制、股份授权证明机制和Pool验证池这四大类。

工作量证明机制即对于工作量的证明，是生成要加入到区块链中的一笔新的交易信息(即新区块)时必须满足的要求。在基于工作量证明机制构建的区块链网络中，节点通过计算随机哈希散列的数值解争夺记账权，求得正确的数值解以生成区块的能力是节点算力的具体表现。工作量证明机制具有完全去中心化的优点，在以工作量证明机制为共识的区块链中，节点可以自由进出。大家所熟知的比特币网络就应用工作量证明机制来生产新的货币。然而，由于工作量证明机制在比特币网络中的应用已经吸引了全球计算机大部分的算力，其他想尝试使用该机制的区块链应用很难获得同样规模的算力来维持自身的安全。同时，基于工作量证明机制的挖矿行为还造成了大量的资源浪费，达成共识所需要的周期也较长，因此该机制并不适合商业应用。

2012年，化名Sunny King的网友推出了Peercoin，该加密电子货币采用工作量证明机制发行新币，采用权益证明机制维护网络安全，这是权益证明机制在加密电子货币中的首次应用。与要求证明人执行一定量的计算工作不同，权益证明要求证明人提供一定数量加密货币的所有权即可。权益证明机制的运作方式是，当创造一个新区块时，矿工需要创建一个“币权”交易，交易会按照预先设定的比例把一些币发送给矿工本身。权益证明机制根据每个节点拥有代币的比例和时间，依据算法等比例地降低节点的挖矿难度，从而加快了寻找随机数的速度。这种共识机制可以缩短达成共识所需的时间，但本质上仍然需要网络中的节点进行挖矿运算。因此，PoS机制并没有从根本上解决PoW机制难以应用于商业领域的问题。

股份授权证明机制是一种新的保障网络安全的共识机制。它在尝试解决传统的PoW机制和PoS机制问题的同时，还能通过实施科技式的民主抵消中心化所带来的负面效应。

股份授权证明机制与董事会投票类似，该机制拥有一个内置的实时股权人投票系统，就像系统随时都在召开一个永不散场的股东大会，所有股东都在这里投票决定公司决策。基于DPoS机制建立的区块链的去中心化依赖于一定数量的代表，而非全体用户。在这样的区块链中，全体节点投票选举出一定数量的节点代表，由他们来代理全体节点确认区块、维持系统有序运行。同时，区块链中的全体节点具有随时罢免和任命代表的权力。如果必要，全体节点可以通过投票让现任节点代表失去代表资格，重新选举新的代表，实现实时的民主。

股份授权证明机制可以大大缩小参与验证和记账节点的数量，从而达到秒级的共识验证。然而，该共识机制仍然不能完美解决区块链在商业中的应用问题，因为该共识机制无法摆脱对于代币的依赖，而在很多商业应用中并不需要代币的存在。

Pool验证池基于传统的分布式一致性技术建立，并辅之以数据验证机制，是目前区块链中广泛使用的一种共识机制。

Pool验证池不需要依赖代币就可以工作，在成熟的分布式一致性算法(Pasox、Raft)基础之上，可以实现秒级共识验证，更适合有多方参与的多中心商业模式。不过，Pool验证池也存在一些不足，例如该共识机制能够实现的分布式程度不如PoW机制等

这里主要讲解区块链工作量证明机制的一些算法原理以及比特币网络是如何证明自己的工作量的，希望大家能够对共识算法有一个基本的认识。

工作量证明系统的主要特征是客户端要做一定难度的工作来得到一个结果，验证方则很容易通过结果来检查客户端是不是做了相应的工作。这种方案的一个核心特征是不对称性：工作对于请求方是适中中的，对于验证方是易于验证的。它与验证码不同，验证码是易于被人类解决而不是易于被计算机解决。

下图所示的为工作量证明流程。

举个例子，给个一个基本的字符创“hello，world！”，我们给出的工作量要求是，可以在这个字符创后面添加一个叫做nonce（随机数）的整数值，对变更后（添加nonce）的字符创进行SHA-256运算，如果得到的结果（一十六进制的形式表示）以“0000”开头的，则验证通过。为了达到这个工作量证明的目标，需要不停地递增nonce值，对得到的字符创进行SHA-256哈希运算。按照这个规则，需要经过4251次运算，才能找到前导为4个0的哈希散列。

通过这个示例我们对工作量证明机制有了一个初步的理解。有人或许认为如果工作量证明只是这样一个过程，那是不是只要记住nonce为4521使计算能通过验证就行了，当然不是了，这只是一个例子。

下面我们将输入简单的变更为”Hello,World!+整数值”，整数值取1~1000，也就是说将输入变成一个1~1000的数组：Hello,World!1；Hello,World!2；...；Hello,World!1000。然后对数组中的每一个输入依次进行上面的工作量证明—找到前导为4个0的哈希散列。

由于哈希值伪随机的特性，根据概率论的相关知识容易计算出，预计要进行2的16次方次数的尝试，才能得到前导为4个0的哈希散列。而统计一下刚刚进行的1000次计算的实际结果会发现，进行计算的平均次数为66958次，十分接近2的16次方（65536）。在这个例子中，数学期望的计算次数实际就是要求的“工作量”，重复进行多次的工作量证明会是一个符合统计学规律的概率事件。

统计输入的字符创与得到对应目标结果实际使用的计算次数如下：

对于比特币网络中的任何节点，如果想生成一个新的区块加入到区块链中，则必须解决出比特币网络出的这道谜题。这道题的关键要素是工作量证明函数、区块及难度值。工作量证明函数是这道题的计算方法，区块是这道题的输入数据，难度值决定了解这道题的所需要的计算量。

比特币网络中使用的工作量证明函数正是上文提及的SHA-256。区块其实就是在工作量证明环节产生的。旷工通过不停地构造区块数据，检验每次计算出的结果是否满足要求的工作量，从而判断该区块是不是符合网络难度。区块头即比特币工作量证明函数的输入数据。

难度值是矿工们挖掘的重要参考指标，它决定了旷工需要经过多少次哈希运算才能产生一个合法的区块。比特币网络大约每10分钟生成一个区块，如果在不同的全网算力条件下，新区块的产生基本都保持这个速度，难度值必须根据全网算力的变化进行调整。总的原则即为无论挖矿能力如何，使得网络始终保持10分钟产生一个新区块。

难度值的调整是在每个完整节点中独立自动发生的。每隔2016个区块，所有节点都会按照统一的格式自动调整难度值，这个公式是由最新产生的2016个区块的花费时长与期望时长（按每10分钟产生一个取款，则期望时长为20160分钟）比较得出来的，根据实际时长一期望时长的比值进行调整。也就是说，如果区块产生的速度比10分钟快，则增加难度值；反正，则降低难度值。用公式来表达如下：

新难度值=旧难度值*（20160分钟/过去2016个区块花费时长）。

工作量证明需要有一个目标值。比特币工作量证明的目标值（Target）的计算公式如下：

目标值=最大目标值/难度值，其中最大目标值为一个恒定值

目标值的大小与难度值成反比，比特币工作量证明的达成就是矿中计算出来的区块哈希值必须小于目标值。

我们也可以将比特币工作量的过程简单的理解成，通过不停变更区块头（即尝试不同nonce值）并将其作为输入，进行SHA-256哈希运算，找出一个有特定格式哈希值的过程（即要求有一定数量的前导0），而要求的前导0个数越多，难度越大。

可以把比特币将这道工作量证明谜题的步骤大致归纳如下：

该过程可以用下图表示：

比特币的工作量证明，就是我们俗称“挖矿”所做的主要工作。理解工作量证明机制，将为我们进一步理解比特币区块链的共识机制奠定基础。

❺ 区块链入门的教程

可是，简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么，有何特别之处，很少有解释。
下面，我就来尝试，写一篇最好懂的区块链教程。毕竟它也不是很难的东西，核心概念非常简单，几句话就能说清楚。我希望读完本文，你不仅可以理解区块链，还会明白什么是挖矿、为什么挖矿越来越难等问题。
需要说明的是，我并非这方面的专家。虽然很早就关注，但是仔细地了解区块链，还是从今年初开始。文中的错误和不准确的地方，欢迎大家指正。
一、区块链的本质
区块链是什么?一句话，它是一种特殊的分布式数据库。
首先，区块链的主要作用是储存信息。任何需要保存的信息，都可以写入区块链，也可以从里面读取，所以它是数据库。
其次，任何人都可以架设服务器，加入区块链网络，成为一个节点。区块链的世界里面，没有中心节点，每个节点都是平等的，都保存着整个数据库。你可以向任何一个节点，写入/读取数据，因为所有节点最后都会同步，保证区块链一致。
二、区块链的最大特点
分布式数据库并非新发明，市场上早有此类产品。但是，区块链有一个革命性特点。
区块链没有管理员，它是彻底无中心的。其他的数据库都有管理员，但是区块链没有。如果有人想对区块链添加审核，也实现不了，因为它的设计目标就是防止出现居于中心地位的管理当局。
正是因为嫌败无法管理，区块链才能做到无法被控制。否则一旦大公司大集团控制了管理权，他们就会控制整个平台，其他使用者就都必须听命于他们了。
但是，没有了管理员，人人都可以往里面写入数据，怎么才能保证数据是可信的呢?被坏人改了怎么办?请接着往下读，这就是区块链奇妙的地方。
三、区块
区块链由一个个区块(block)组成。区块很像数据库的记录，每次写入数据，就是创建一个区块。
每个区块包含两个部分。
区块头(Head)：记录当前区块的特征值
区块体(Body)：实际数据
区块头包含了当前区块的多项特征值。
生成时间
实际数据(即区块体)的哈希
上一个区块的哈希
...
这里，你需要理解什么叫哈希(hash)，这是理解区块链必需的。
所谓哈希就是计算机可以对任意内容，计算出一个长度相同的特征值。区块链的 哈希长度是256位，这就是说，不管原始内容是什么，最后都会计算出一个256位的二进制数字。而且可以保证，只要原始内容不同，对应的哈希一定是不同的。
举例来说，字符串123的哈希是(十六进制)，转成二进制就是256位，而且只有123能得到这个哈希。(理论上，其他字符串也有可能得到这个哈希，但是概率极低，可以近似认为不可能发生。)
因此，就有两个重要的推论。
推论1：每个区块的哈希都是不一样的，可以通过哈希标识区块。
推论2：如果区块的内容变了，它的哈希一定会改变。
四、 Hash 的不可修改性
区块与哈希是一一对应的，每个区块的哈希都是针对区块头(Head)计算的。也就是说，把区块头的各项特征值，按照顺序连接在一起，组成一个很长的字符串，再对这个字符串计算哈希。
Hash = SHA256( 区块头 )
上面就是区块哈希的计算公式，SHA256是区块链的哈希算法。注意，这个公式里面只包含区块头，不包含区块体，也就是说，哈希由区块头唯一决定，
前面说过，区块头包含很多内容，其中有当前区块体的哈希，还有上一个区块的哈希。这意味着，如果当前区块体的内容变了，或者上一个区块的哈希变了，一定会引起当前区块的哈希改弯首变。
这一点对区块链有重大意义。如果有人修改了一个区块，该区块的哈希就变了。为了让后面的区块还能连到它(因为下一个区块包含上一个区块的哈希)，该人必须依次修改后面所有的区块，否则被改掉的区块就脱离区块链了。由于后面要提到的原因，哈希的计算很耗时，短时间内修改多个区块几乎不可能发生，除非有人掌握了全网51%以上的计算能力。
正是通过这种联动机制，区块链保证了自身的可靠性，数据一旦写入，就无法被篡改。这就像历史一样，发生了就是发生了，从此再无法改变。
每个区块都连着上一个区块，这也是区块链这个名字的由来。
五、采矿
由于必须保证节点之间的同步，所以新区块的添加速度芹闹颤不能太快。试想一下，你刚刚同步了一个区块，准备基于它生成下一个区块，但这时别的节点又有新区块生成，你不得不放弃做了一半的计算，再次去同步。因为每个区块的后面，只能跟着一个区块，你永远只能在最新区块的后面，生成下一个区块。所以，你别无选择，一听到信号，就必须立刻同步。
所以，区块链的发明者中本聪(这是假名，真实身份至今未知)故意让添加新区块，变得很困难。他的设计是，平均每10分钟，全网才能生成一个新区块，一小时也就六个。
这种产出速度不是通过命令达成的，而是故意设置了海量的计算。也就是说，只有通过极其大量的计算，才能得到当前区块的有效哈希，从而把新区块添加到区块链。由于计算量太大，所以快不起来。
这个过程就叫做采矿(mining)，因为计算有效哈希的难度，好比在全世界的沙子里面，找到一粒符合条件的沙子。计算哈希的机器就叫做矿机，操作矿机的人就叫做矿工。
六、难度系数
读到这里，你可能会有一个疑问，人们都说采矿很难，可是采矿不就是用计算机算出一个哈希吗，这正是计算机的强项啊，怎么会变得很难，迟迟算不出来呢?
原来不是任意一个哈希都可以，只有满足条件的哈希才会被区块链接受。这个条件特别苛刻，使得绝大部分哈希都不满足要求，必须重算。
原来，区块头包含一个难度系数(difficulty)，这个值决定了计算哈希的难度。举例来说，第100000个区块的难度系数是 14484.16236122。
区块链协议规定，使用一个常量除以难度系数，可以得到目标值(target)。显然，难度系数越大，目标值就越小。
哈希的有效性跟目标值密切相关，只有小于目标值的哈希才是有效的，否则哈希无效，必须重算。由于目标值非常小，哈希小于该值的机会极其渺茫，可能计算10亿次，才算中一次。这就是采矿如此之慢的根本原因。
前面说过，当前区块的哈希由区块头唯一决定。如果要对同一个区块反复计算哈希，就意味着，区块头必须不停地变化，否则不可能算出不一样的哈希。区块头里面所有的特征值都是固定的，为了让区块头产生变化，中本聪故意增加了一个随机项，叫做 Nonce。
Nonce 是一个随机值，矿工的作用其实就是猜出 Nonce 的值，使得区块头的哈希可以小于目标值，从而能够写入区块链。Nonce 是非常难猜的，目前只能通过穷举法一个个试错。根据协议，Nonce 是一个32位的二进制值，即最大可以到21.47亿。第 100000 个区块的 Nonce 值是274148111，可以理解成，矿工从0开始，一直计算了 2.74 亿次，才得到了一个有效的 Nonce 值，使得算出的哈希能够满足条件。
运气好的话，也许一会就找到了 Nonce。运气不好的话，可能算完了21.47亿次，都没有发现 Nonce，即当前区块体不可能算出满足条件的哈希。这时，协议允许矿工改变区块体，开始新的计算。
七、难度系数的动态调节
正如上一节所说，采矿具有随机性，没法保证正好十分钟产出一个区块，有时一分钟就算出来了，有时几个小时可能也没结果。总体来看，随着硬件设备的提升，以及矿机的数量增长，计算速度一定会越来越快。
为了将产出速率恒定在十分钟，中本聪还设计了难度系数的动态调节机制。他规定，难度系数每两周(2016个区块)调整一次。如果这两周里面，区块的平均生成速度是9分钟，就意味着比法定速度快了10%，因此接下来的难度系数就要调高10%;如果平均生成速度是11分钟，就意味着比法定速度慢了10%，因此接下来的难度系数就要调低10%。
难度系数越调越高(目标值越来越小)，导致了采矿越来越难。
八、区块链的分叉
即使区块链是可靠的，现在还有一个问题没有解决：如果两个人同时向区块链写入数据，也就是说，同时有两个区块加入，因为它们都连着前一个区块，就形成了分叉。这时应该采纳哪一个区块呢?
现在的规则是，新节点总是采用最长的那条区块链。如果区块链有分叉，将看哪个分支在分叉点后面，先达到6个新区块(称为六次确认)。按照10分钟一个区块计算，一小时就可以确认。
由于新区块的生成速度由计算能力决定，所以这条规则就是说，拥有大多数计算能力的那条分支，就是正宗的区块链。
九、总结
区块链作为无人管理的分布式数据库，从2009年开始已经运行了8年，没有出现大的问题。这证明它是可行的。
但是，为了保证数据的可靠性，区块链也有自己的代价。一是效率，数据写入区块链，最少要等待十分钟，所有节点都同步数据，则需要更多的时间;二是能耗，区块的生成需要矿工进行无数无意义的计算，这是非常耗费能源的。
因此，区块链的适用场景，其实非常有限。
不存在所有成员都信任的管理当局
写入的数据不要求实时使用
挖矿的收益能够弥补本身的成本
如果无法满足上述的条件，那么传统的数据库是更好的解决方案。
目前，区块链最大的应用场景(可能也是唯一的应用场景)，就是以比特币为代表的加密货币。

❻ 区块链质押挖矿年化率怎么算

质押挖矿是一种投资方式，与传统投资方式有所不同，它使用区块链技术来实现投资，可以让投资者通过抵押资产获得投资收益。具体来说，投资者可以把一定数量的资睁中产（一般是数字货币）抵押给矿池，然后矿池会根据抵押资产的数量和抵押期限，给出一个年化收弊早迅益率。
计算质押挖矿年化率的公式如下：
年化收益率=投资期间租此内的总回报÷投资期间的总抵押额×100%÷投资期间的天数×365
其中，投资期间的总回报指的是投资者在投资期间所获得的所有收益；投资期间的总抵押额指的是投资者在投资期间所抵押的所有资产；投资期间的天数指的是投资者投资期间的总天数。
因此，质押挖矿的年化收益率就是投资者在投资期间所获得的总回报除以投资期间抵押的总资产，然后再除以投资期间的天数，再乘以365，就可以计算出质押挖矿的年化收益率了。

❼ 区块链密码算法是怎样的

区块链作为新兴技术受到越来越广泛的关注，是一种传统技术在互联网时代下的新的应用，这其中包括分布式数据存储技术、共识机制和密码学等。随着各种区块链研究联盟的创建，相关研究得到了越来越多的资金和人员支持。区块链使用的Hash算法、零知识证明、环签名等密码算法:

Hash算法

哈希算法作为区块链基础技术，Hash函数的本质是将任意长度（有限）的一组数据映射到一组已定义长度的数据流中。若此函数同时满足：

（1）对任意输入的一组数据Hash值的计算都特别简单；

（2）想要找到2个不同的拥有相同Hash值的数据是计算困难的。

满足上述两条性质的Hash函数也被称为加密Hash函数，不引起矛盾的情况下，Hash函数通常指的是加密Hash函数。对于Hash函数，找到使得被称为一次碰撞。当前流行的Hash函数有MD5,SHA1,SHA2,SHA3。

比特币使用的是SHA256，大多区块链系统使用的都是SHA256算法。所以这里先介绍一下SHA256。

1、 SHA256算法步骤

STEP1：附加填充比特。对报文进行填充使报文长度与448模512同余（长度=448mod512），填充的比特数范围是1到512，填充比特串的最高位为1，其余位为0。

STEP2：附加长度值。将用64-bit表示的初始报文（填充前）的位长度附加在步骤1的结果后（低位字节优先）。

STEP3：初始化缓存。使用一个256-bit的缓存来存放该散列函数的中间及最终结果。

STEP4：处理512-bit（16个字）报文分组序列。该算法使用了六种基本逻辑函数，由64 步迭代运算组成。每步都以256-bit缓存值为输入，然后更新缓存内容。每步使用一个32-bit 常数值Kt和一个32-bit Wt。其中Wt是分组之后的报文，t=1,2,...,16 。

STEP5：所有的512-bit分组处理完毕后，对于SHA256算法最后一个分组产生的输出便是256-bit的报文。

2、环签名

2001年，Rivest, shamir和Tauman三位密码学家首次提出了环签名。是一种简化的群签名，只有环成员没有管理者，不需要环成员间的合作。环签名方案中签名者首先选定一个临时的签名者集合,集合中包括签名者。然后签名者利用自己的私钥和签名集合中其他人的公钥就可以独立的产生签名,而无需他人的帮助。签名者集合中的成员可能并不知道自己被包含在其中。

环签名方案由以下几部分构成：

（1）密钥生成。为环中每个成员产生一个密钥对(公钥PKi,私钥SKi)。

（2）签名。签名者用自己的私钥和任意n个环成员(包括自己)的公钥为消息m生成签名a。

（3）签名验证。验证者根据环签名和消息m,验证签名是否为环中成员所签,如果有效就接收,否则丢弃。

环签名满足的性质：

（1）无条件匿名性:攻击者无法确定签名是由环中哪个成员生成,即使在获得环成员私钥的情况下,概率也不超过1/n。

（2）正确性:签名必需能被所有其他人验证。

（3）不可伪造性:环中其他成员不能伪造真实签名者签名,外部攻击者即使在获得某个有效环签名的基础上,也不能为消息m伪造一个签名。

3、环签名和群签名的比较

（1）匿名性。都是一种个体代表群体签名的体制，验证者能验证签名为群体中某个成员所签，但并不能知道为哪个成员，以达到签名者匿名的作用。

（2）可追踪性。群签名中，群管理员的存在保证了签名的可追踪性。群管理员可以撤销签名，揭露真正的签名者。环签名本身无法揭示签名者,除非签名者本身想暴露或者在签名中添加额外的信息。提出了一个可验证的环签名方案,方案中真实签名者希望验证者知道自己的身份,此时真实签名者可以通过透露自己掌握的秘密信息来证实自己的身份。

（3）管理系统。群签名由群管理员管理，环签名不需要管理，签名者只有选择一个可能的签名者集合，获得其公钥，然后公布这个集合即可，所有成员平等。

链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

❽ 区块链之加密原理总结(一)

    先放一张以太坊的架构图：

    在学习的过程中主要是采用单个模块了学习了解的，包括P2P,密码学，网络，协议等。直接开始总结：

                秘钥分配问题也就是秘钥的传输问题，如果对称秘钥，那么只能在线下进行秘钥的交换。如果在线上传输秘钥，那就有可能被拦截。所以采用非对称加密，两把钥匙，一把私钥自留，一把公钥公开。公钥可以在网上传输。不用线下交易。保证数据的安全性。

        如上图，A节点发送数据到B节点，此时采用公钥加密。A节点从自己的公钥中获取到B节点的公钥对明文数据加密，得到密文发送给B节点。而B节点采用自己的私钥解密。

        2、无法解决消息篡改。

    如上图，A节点采用B的公钥进行加密，然后将密文传输给B节点。B节点拿A节点的公钥将密文解密。

        1、由于A的公钥是公开的，一旦网上黑客拦截消息，密文形同虚设。说白了，这种加密方式，只要拦截消息，就都能解开。

        2、同样存在无法确定消息来源的问题，和消息篡改的问题。

        如上图，A节点在发送数据前，先用B的公钥加密，得到密文1，再用A的私钥对密文1加密得到密文2。而B节点得到密文后，先用A的公钥解密，得到密文1，之后用B的私钥解密得到明文。

        1、当网络上拦截到数据密文2时， 由于A的公钥是公开的，故可以用A的公钥对密文2解密，就得到了密文1。所以这样看起来是双重加密，其实最后一层的私钥签名是无效的。一般来讲，我们都希望签名是签在最原始的数据上。如果签名放在后面，由于公钥是公开的，签名就缺乏安全性。

        2、存在性能问题，非对称加密本身效率就很低下，还进行了两次加密过程。

        如上图，A节点先用A的私钥加密，之后用B的公钥加密。B节点收到消息后，先采用B的私钥解密，然后再利用A的公钥解密。

        1、当密文数据2被黑客拦截后，由于密文2只能采用B的私钥解密，而B的私钥只有B节点有，其他人无法机密。故安全性最高。

        2、当B节点解密得到密文1后， 只能采用A的公钥来解密。而只有经过A的私钥加密的数据才能用A的公钥解密成功，A的私钥只有A节点有，所以可以确定数据是由A节点传输过来的。

        经两次非对称加密，性能问题比较严重。

        基于以上篡改数据的问题，我们引入了消息认证。经过消息认证后的加密流程如下：

        当A节点发送消息前，先对明文数据做一次散列计算。得到一个摘要, 之后将照耀与原始数据同时发送给B节点。当B节点接收到消息后，对消息解密。解析出其中的散列摘要和原始数据，然后再对原始数据进行一次同样的散列计算得到摘要1, 比较摘要与摘要1。如果相同则未被篡改，如果不同则表示已经被篡改。

        在传输过程中，密文2只要被篡改，最后导致的hash与hash1就会产生不同。

        无法解决签名问题，也就是双方相互攻击。A对于自己发送的消息始终不承认。比如A对B发送了一条错误消息，导致B有损失。但A抵赖不是自己发送的。

        在(三)的过程中，没有办法解决交互双方相互攻击。什么意思呢？ 有可能是因为A发送的消息，对A节点不利，后来A就抵赖这消息不是它发送的。

        为了解决这个问题，故引入了签名。这里我们将(二)-4中的加密方式，与消息签名合并设计在一起。

       在上图中，我们利用A节点的私钥对其发送的摘要信息进行签名，然后将签名+原文，再利用B的公钥进行加密。而B得到密文后，先用B的私钥解密，然后 对摘要再用A的公钥解密，只有比较两次摘要的内容是否相同。这既避免了防篡改问题，有规避了双方攻击问题。因为A对信息进行了签名，故是无法抵赖的。

        为了解决非对称加密数据时的性能问题，故往往采用混合加密。这里就需要引入对称加密，如下图:

        在对数据加密时，我们采用了双方共享的对称秘钥来加密。而对称秘钥尽量不要在网络上传输，以免丢失。这里的共享对称秘钥是根据自己的私钥和对方的公钥计算出的，然后适用对称秘钥对数据加密。而对方接收到数据时，也计算出对称秘钥然后对密文解密。

        以上这种对称秘钥是不安全的，因为A的私钥和B的公钥一般短期内固定，所以共享对称秘钥也是固定不变的。为了增强安全性，最好的方式是每次交互都生成一个临时的共享对称秘钥。那么如何才能在每次交互过程中生成一个随机的对称秘钥，且不需要传输呢？

        那么如何生成随机的共享秘钥进行加密呢？

        对于发送方A节点，在每次发送时，都生成一个临时非对称秘钥对，然后根据B节点的公钥 和 临时的非对称私钥 可以计算出一个对称秘钥(KA算法-Key Agreement)。然后利用该对称秘钥对数据进行加密，针对共享秘钥这里的流程如下：

        对于B节点，当接收到传输过来的数据时，解析出其中A节点的随机公钥，之后利用A节点的随机公钥 与 B节点自身的私钥 计算出对称秘钥(KA算法)。之后利用对称秘钥机密数据。

        对于以上加密方式，其实仍然存在很多问题，比如如何避免重放攻击(在消息中加入 Nonce )，再比如彩虹表(参考 KDF机制解决 )之类的问题。由于时间及能力有限，故暂时忽略。

        那么究竟应该采用何种加密呢？

        主要还是基于要传输的数据的安全等级来考量。不重要的数据其实做好认证和签名就可以，但是很重要的数据就需要采用安全等级比较高的加密方案了。

        密码套件 是一个网络协议的概念。其中主要包括身份认证、加密、消息认证(MAC)、秘钥交换的算法组成。

        在整个网络的传输过程中，根据密码套件主要分如下几大类算法：

        秘钥交换算法：比如ECDHE、RSA。主要用于客户端和服务端握手时如何进行身份验证。

        消息认证算法：比如SHA1、SHA2、SHA3。主要用于消息摘要。

        批量加密算法：比如AES, 主要用于加密信息流。

        伪随机数算法：例如TLS 1.2的伪随机函数使用MAC算法的散列函数来创建一个 主密钥 ——连接双方共享的一个48字节的私钥。主密钥在创建会话密钥（例如创建MAC）时作为一个熵来源。

        在网络中，一次消息的传输一般需要在如下4个阶段分别进行加密，才能保证消息安全、可靠的传输。

        握手/网络协商阶段：

        在双方进行握手阶段，需要进行链接的协商。主要的加密算法包括RSA、DH、ECDH等

        身份认证阶段：

        身份认证阶段，需要确定发送的消息的来源来源。主要采用的加密方式包括RSA、DSA、ECDSA(ECC加密，DSA签名)等。

        消息加密阶段：

        消息加密指对发送的信息流进行加密。主要采用的加密方式包括DES、RC4、AES等。

        消息身份认证阶段/防篡改阶段：

        主要是保证消息在传输过程中确保没有被篡改过。主要的加密方式包括MD5、SHA1、SHA2、SHA3等。

         ECC ：Elliptic Curves Cryptography，椭圆曲线密码编码学。是一种根据椭圆上点倍积生成 公钥、私钥的算法。用于生成公私秘钥。

         ECDSA ：用于数字签名,是一种数字签名算法。一种有效的数字签名使接收者有理由相信消息是由已知的发送者创建的，从而发送者不能否认已经发送了消息(身份验证和不可否认)，并且消息在运输过程中没有改变。ECDSA签名算法是ECC与DSA的结合，整个签名过程与DSA类似，所不一样的是签名中采取的算法为ECC，最后签名出来的值也是分为r,s。 主要用于身份认证阶段 。

         ECDH ：也是基于ECC算法的霍夫曼树秘钥，通过ECDH，双方可以在不共享任何秘密的前提下协商出一个共享秘密，并且是这种共享秘钥是为当前的通信暂时性的随机生成的，通信一旦中断秘钥就消失。 主要用于握手磋商阶段。

         ECIES： 是一种集成加密方案,也可称为一种混合加密方案，它提供了对所选择的明文和选择的密码文本攻击的语义安全性。ECIES可以使用不同类型的函数：秘钥协商函数(KA)，秘钥推导函数(KDF)，对称加密方案(ENC)，哈希函数(HASH), H-MAC函数(MAC)。

         ECC 是椭圆加密算法，主要讲述了按照公私钥怎么在椭圆上产生，并且不可逆。 ECDSA 则主要是采用ECC算法怎么来做签名， ECDH 则是采用ECC算法怎么生成对称秘钥。以上三者都是对ECC加密算法的应用。而现实场景中，我们往往会采用混合加密(对称加密，非对称加密结合使用，签名技术等一起使用)。 ECIES 就是底层利用ECC算法提供的一套集成(混合)加密方案。其中包括了非对称加密，对称加密和签名的功能。

        ECC 是 Elliptic Curve Cryptography的简称。那么什么是椭圆加密曲线呢？Wolfram MathWorld 给出了很标准的定义： 一条椭圆曲线就是一组被  ​  定义的且满足  ​ ​ 的点集。  

这个先订条件是为了保证曲线不包含奇点。

所以，随着曲线参数a和b的不断变化，曲线也呈现出了不同的形状。比如:

        所有的非对称加密的基本原理基本都是基于一个公式 K = k*G。其中K代表公钥，k代表私钥，G代表某一个选取的基点。非对称加密的算法 就是要保证 该公式  不可进行逆运算( 也就是说G/K是无法计算的 )。

        ECC是如何计算出公私钥呢？这里我按照我自己的理解来描述。

         我理解，ECC的核心思想就是：选择曲线上的一个基点G，之后随机在ECC曲线上取一个点k(作为私钥)，然后根据k*G计算出我们的公钥K。并且保证公钥K也要在曲线上。

        那么k*G怎么计算呢？如何计算k*G才能保证最后的结果不可逆呢？这就是ECC算法要解决的。

        首先，我们先随便选择一条ECC曲线，a = -3, b = 7 得到如下曲线：

​        在这个曲线上，我随机选取两个点，这两个点的乘法怎么算呢？我们可以简化下问题，乘法是都可以用加法表示的，比如2*2 = 2+2，3*5 = 5+5+5。 那么我们只要能在曲线上计算出加法，理论上就能算乘法。所以，只要能在这个曲线上进行加法计算，理论上就可以来计算乘法，理论上也就可以计算k*G这种表达式的值。

        曲线上两点的加法又怎么算呢？这里ECC为了保证不可逆性，在曲线上自定义了加法体系。

        现实中，1+1=2，2+2=4，但在ECC算法里，我们理解的这种加法体系是不可能。故需要自定义一套适用于该曲线的加法体系。

         ECC定义，在图形中随机找一条直线，与ECC曲线相交于三个点(也有可能是两个点)，这三点分别是P、Q、R。

         那么P+Q+R = 0。其中0 不是坐标轴上的0点，而是ECC中的无穷远点。也就是说定义了无穷远点为0点。

        同样，我们就能得出 P+Q = -R。 由于R 与-R是关于X轴对称的，所以我们就能在曲线上找到其坐标。

        P+R+Q = 0, 故P+R = -Q , 如上图。

以上就描述了ECC曲线的世界里是如何进行加法运算的。

        从上图可看出，直线与曲线只有两个交点，也就是说 直线是曲线的切线。此时P,R 重合了。

        也就是P = R, 根据上述ECC的加法体系，P+R+Q = 0, 就可以得出 P+R+Q = 2P+Q = 2R+Q=0

        于是乎得到 2*P = -Q (是不是与我们非对称算法的公式 K = k*G 越来越近了)。

        于是我们得出一个结论，可以算乘法，不过只有在切点的时候才能算乘法，而且只能算2的乘法。

        假若 2 可以变成任意个数进行想乘，那么就能代表在ECC曲线里可以进行乘法运算，那么ECC算法就能满足非对称加密算法的要求了。

        那么我们是不是可以随机任何一个数的乘法都可以算呢？ 答案是肯定的。 也就是点倍积 计算方式。

        选一个随机数 k, 那么k * P等于多少呢？

        我们知道在计算机的世界里，所有的都是二进制的，ECC既然能算2的乘法，那么我们可以将随机数k描 述成二进制然后计算。假若k = 151 = 10010111

        由于2*P = -Q 所以 这样就计算出了k*P。 这就是点倍积算法 。所以在ECC的曲线体系下是可以来计算乘法，那么以为这非对称加密的方式是可行的。

        至于为什么这样计算 是不可逆的。这需要大量的推演，我也不了解。但是我觉得可以这样理解：

        我们的手表上，一般都有时间刻度。现在如果把1990年01月01日0点0分0秒作为起始点，如果告诉你至起始点为止时间流逝了 整1年，那么我们是可以计算出现在的时间的，也就是能在手表上将时分秒指针应该指向00：00：00。但是反过来，我说现在手表上的时分秒指针指向了00：00：00,你能告诉我至起始点算过了有几年了么？

        ECDSA签名算法和其他DSA、RSA基本相似，都是采用私钥签名，公钥验证。只不过算法体系采用的是ECC的算法。交互的双方要采用同一套参数体系。签名原理如下：

        在曲线上选取一个无穷远点为基点 G = (x,y)。随机在曲线上取一点k 作为私钥， K = k*G 计算出公钥。

         签名过程：

        生成随机数R, 计算出RG.

        根据随机数R,消息M的HASH值H,以及私钥k, 计算出签名S = (H+kx)/R.

        将消息M,RG,S发送给接收方。

         签名验证过程：

        接收到消息M, RG,S

        根据消息计算出HASH值H

        根据发送方的公钥K,计算 HG/S + xK/S, 将计算的结果与 RG比较。如果相等则验证成功。

         公式推论：

        HG/S + xK/S = HG/S + x(kG)/S = (H+xk)/GS = RG

        在介绍原理前，说明一下ECC是满足结合律和交换律的，也就是说A+B+C = A+C+B = (A+C)+B。

        这里举一个WIKI上的例子说明如何生成共享秘钥，也可以参考  Alice And Bob  的例子。

        Alice 与Bob 要进行通信，双方前提都是基于 同一参数体系的ECC生成的 公钥和私钥。所以有ECC有共同的基点G。

         生成秘钥阶段：

        Alice 采用公钥算法 KA = ka * G ，生成了公钥KA和私钥ka, 并公开公钥KA。

        Bob 采用公钥算法 KB = kb * G ，生成了公钥KB和私钥 kb, 并公开公钥KB。

         计算ECDH阶段：

        Alice 利用计算公式 Q = ka * KB  计算出一个秘钥Q。

        Bob 利用计算公式 Q' = kb * KA 计算出一个秘钥Q'。

         共享秘钥验证：

        Q = ka  KB = ka * kb * G = ka * G * kb = KA * kb = kb * KA = Q'

        故 双方分别计算出的共享秘钥不需要进行公开就可采用Q进行加密。我们将Q称为共享秘钥。

        在以太坊中，采用的ECIEC的加密套件中的其他内容：

        1、其中HASH算法采用的是最安全的SHA3算法 Keccak 。

        2、签名算法采用的是 ECDSA

        3、认证方式采用的是  H-MAC

        4、ECC的参数体系采用了secp256k1,  其他参数体系 参考这里

        H-MAC 全程叫做 Hash-based Message Authentication Code. 其模型如下：

在 以太坊 的 UDP通信时(RPC通信加密方式不同)，则采用了以上的实现方式，并扩展化了。

首先，以太坊的UDP通信的结构如下：

        其中，sig是 经过 私钥加密的签名信息。mac是可以理解为整个消息的摘要， ptype是消息的事件类型，data则是经过RLP编码后的传输数据。

        其UDP的整个的加密，认证，签名模型如下：

❾ 自学区块链（六）BTC-挖矿难度

我们来看下挖矿的计算公式

H(block header) target，这个target就是 目标阈值

BTC用的哈希算法是SHA-256，它产生的哈希值是256位，那么就有2^256种取值，这个就是他的输出空间，要增大挖矿难度， 就调节目标值在这个输出空间所占的比例 。

挖矿难度和目标阈值是成反比的， 当算力强时，调节难度，使目标阈值变小 。

不调节难度，随着矿工数量增多，随着算力的上升，那么挖到区块的时间就会变短，从10分钟缩短到1分钟甚至几秒钟，这个会带来什么样的问题呢？可能很多人觉得这不是挺好吗，交易等六个确认就会缩短时间了，交易就会变快了。其实出块时间缩到很短，风险是很大的，因为网络延迟，出块时间变短，不同节点很可能接到不同的区块信息，导致会有很多分叉节点出现。矿工会根据自己认为正确的区块接着挖。这种情况下，恶意节点发动分叉攻击就比较容易成功，因为诚实节点的算力被分散了。

导致不需要51%的算力就能成功，所以缩短出块时间是不利于BTC系统的稳定的。虽然10分钟不一定是最优的时间，但是也算是比较合理的。

下面是 算力增长曲线

下面是 挖矿难度曲线

下面是 平均出矿时间

我们来看下难度公式：每2016个区块调整一次挖矿难度，10分钟出一个平均算下来是两星期调整一次。

previous_difficulty是上一次的挖矿难度，分母是最近2016个区块花费的时间

每个节点挖矿是独立的，BTC的协议也是开源的，会不会有矿工不修改挖矿难度呢？可能性是存在的，但是不影响结果，因为广播给其他节点需要独立验证block header的哈希值， 这个header里面有难度的一个压缩编码，修改难度产生的结果是不会被诚实的节点认可的。

❿ 漫画图解 什么是区块链

漫画图解：什么是区块链

什么是区块链？
区块链，英文 Blockchain，本质上是一种去中心化的分布式数据库。任何人只要架设自己的服务器，接入区块链网络，都可以成为这个庞大网络的一个节点。
区块链既然本质是数据库，里面究竟存储了什么东西呢？让我们来了解一下区块链的基本单元：区块（Block）。
一个区块分为两大部分：
1.区块头
区块头里面存储着区块的头信息，包含上一个区块的哈希值（PreHash），本区块体的哈希值（Hash），以及时间戳（TimeStamp）等等。
2.区块体
区块体存储着这个区块的详细数据（Data），这个数据包含若干行记录，可以是交易信息，也可以是其他某种信息。
刚才提及的哈希值又是什么意思呢？
想必大家都听说过MD5，MD5就是典型的哈希算法，可以把一串任意长度的明文转化成一串固定长度（128bit）的字符串，这个字符串就是哈希值。
而在我们的区块链中，采用的是一种更为复杂的哈希算法，叫做SHA256。最新的数据信息（比如交易记录）经过一系列复杂的计算，最终会通过这个哈希算法转化成了长度为256bit的哈希值字符串，也就是区块头当中的Hash，格式如下：

区块与Hash是一一对应的，Hash可以当做是区块的唯一标识。
不同的区块之间是如何进行关联的呢？依靠Hash和PreHash来关联。每一个区块的PreHash和前一个区块的Hash值是相等的。
为什么要计算区块的哈希值呢？
既然区块链是一个链状结构，就必然存在链条的头节点（第一个区块）和尾节点（最后一个区块）。一旦有人计算出区块链最新数据信息的哈希值，相当于对最新的交易记录进行打包，新的区块会被创建出来，衔接在区块链的末尾。
新区块头的Hash就是刚刚计算出的哈希值，PreHash等于上一个区块的Hash。区块体的Data存储的是打包前的交易记录，这部分数据信息已经变得不可修改。
这个计算Hash值，创建新区块的过程就叫做挖矿。
用于进行海量计算的服务器，叫做矿机。
操作计算的工作人员，叫做矿工。
计算哈希值究竟难在哪里？咱们来做一个最粗浅的解释，哈希值计算的公式如下：
Hash = SHA-256（最后一个区块的Hash + 新区块基本信息 + 交易记录信息 + 随机数）
其中，交易记录信息也是一串哈希值，它的计算涉及到一个数据结构 Merkle Tree。有兴趣的小伙伴可以查阅相关资料，我们暂时不做展开介绍。
这里关键的计算难点在于随机数的生成。猥琐的区块链发明者为了增大Hash的计算难度，要求Hash结果的前72bit必须都是0，这个几率实在是太小太小。
由于（最后一个区块的Hash + 新区块基本信息 + 交易记录信息）是固定的，所以能否获得符合要求的Hash，完全取决于随机数的值。挖矿者必须经过海量计算，反复生成随机数进行“撞大运”一般的尝试，才有可能得到正确的Hash，从而挖矿成功。
同时，区块头内还包含着一个动态的难度系数，当全世界的硬件计算能力越来越快的时候，区块链的难度系数也会水涨船高，使得全网平均每10分钟才能产生出一个新区块。
小伙伴们明白挖矿有多么难了吧？需要补充的是，不同的区块链应用在细节上是不同的，这里所描述的挖矿规则是以比特币为例。
区块链的应用

比特币（BitCoin）的概念最初由中本聪于2008年提出，而后根据这一思路设计发布了开源软件以及建构其上的P2P网络。比特币是一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味着一个去中心化的支付系统。
什么是P2P网络呢？
传统的货币都是由中央银行统一发行，所有的个人储蓄也是由银行统一管理，这是典型的中心化系统。
而比特币则是部署在一个全世界众多对等节点组成的去中心化网络之上。每一个节点都有资格对这种数字货币进行记录和发行。
至于比特币底层的数据存储，正是基于了区块链技术。比特币的每一笔交易，都对应了区块体数据中的一行，简单的示意如下：
交易记录的每一行都包含时间戳、交易明细、数字签名。
表格中只是为了方便理解。实际存储的交易明细是匿名的，只会记录支付方和收款方的钱包地址。
至于数字签名呢，可以理解为每一条单笔交易的防伪标识，由非对称加密算法所生成。
接下来说一说比特币矿工的奖励：
比特币协议规定，挖到新区块的矿工将获得奖励，从2008年起是50个比特币，然后每4年减半，目前2018年是12.5个比特币。流通中新增的比特币都是这样诞生的，也难怪大家对挖掘比特币的工作如此趋之若鹜！
区块链的优势和劣势
区块链的优势：
1.去中心化
区块链不依赖于某个中心节点，整个系统的数据由全网所有对等节点共同维护，都可以进行数据的存储和检验。这样一来，除非攻击者黑掉全网半数以上的节点，否则整个系统是不会遭到破坏的。
2.信息不可篡改
区块内的数据是无法被篡改的。一旦数据遭到篡改哪怕一丁点，整个区块对应的哈希值就会随之改变，不再是一个有效的哈希值，后面链接的区块也会随之断裂。
区块链的劣势：
1.过度消耗能源
想要生成一个新的区块，必须要大量服务器资源进行大量无谓的尝试性计算，严重耗费电能。
2.信息的网络延迟
以比特币为例，任何一笔交易数据都需要同步到其他所有节点，同步过程中难免会受到网络传输延迟的影响，带来较长的耗时。
几点补充：
1.本漫画部分内容参考了阮一峰的博文《区块链入门教程》，感谢这位大神的科普。
2.由于篇幅有限，关于Merkle Tree 和 非对称加密 的知识暂时没有展开细讲，有兴趣的小伙伴们可以查阅资料进行更深一步的学习。