大规模制造供应链中并发PBFT的安全风险与多轮重组优化机制研究

为解决大规模制造供应链中并发实用拜占庭容错(CPBFT)共识机制的安全隐患，研究人员提出多轮重组CPBFT(MRRCPBFT)方案。通过理论推导最小通信次数和恶意节点成功概率，设计多轮聚类算法(MRCA)实现动态分组。实验表明，MRRCPBFT将安全性提升90.1%，同时仅牺牲14.2%的效率优势，为区块链在供应链场景提供安全高效的共识新范式。

　　

在全球化制造供应链日益复杂的背景下，区块链技术因其去中心化、不可篡改等特性成为解决信息不对称的利器。然而作为区块链核心的共识机制面临两难困境：传统实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance, PBFT)虽安全可靠，但节点规模扩大时通信开销剧增；新兴的并发PBFT(CPBFT)通过分组并行提升效率，却因固定分组模式使恶意节点可能通过"联合作恶"操控共识结果。这种安全缺陷将导致供应链数据被伪造或隐藏，严重威胁系统可信度。

东北大学的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出多轮重组CPBFT(Multi-Rounds Regrouping CPBFT, MRRCPBFT)创新方案。通过建立恶意节点成功概率模型，证明传统CPBFT分组方式存在安全漏洞；进而设计多轮聚类算法(Multi-Rounds Clustering Algorithm, MRCA)，使节点分组结果在每轮共识中动态变化；改进共识流程，要求多轮验证才能确认最终结果。研究采用理论分析与实验验证相结合的方法，以恶意节点作恶成功率和单次交易平均共识时间为评价指标。

安全风险分析
通过数学推导证明：当节点分组数接近单组节点数时，CPBFT通信次数最少。但固定分组模式下，若某组恶意节点≥1/3且此类组别≥总组数1/3，系统即被攻破。

MRRCPBFT设计
创新性地将共识过程分解为多轮，每轮采用MRCA算法重新分组。算法确保：不同轮次分组结果独立；节点角色(主节点/备份节点)动态轮换；最终需综合多轮结果达成共识。

实验验证
在相同节点规模下，MRRCPBFT使恶意节点作恶成功率较CPBFT降低90.1%；与PBFT相比，虽效率优势降低14.2%，但仍保持显著优势。例如万级节点场景，MRRCPBFT完成共识耗时仅为PBFT的17.3%。

该研究突破性地解决了效率与安全的"跷跷板效应"：通过多轮动态重组打破恶意节点的稳定联盟，其MRCA算法的时间复杂度仅为O(nlogn)，适合大规模节点场景。成果为制造业区块链应用提供关键技术支持，特别是对汽车、航空等复杂供应链的数据可信存储具有重要实践价值。未来研究可探索分组策略与网络拓扑的协同优化，进一步提升超大规模场景下的性能极限。