1.本发明属于网络
技术领域：
：，具体是一种基于区块链的车联网切片资源交易方法。
背景技术：
：：2.随着5g网络技术和人工智能的进步，车联网逐渐向实现人、车、路之间信息的高效感知、智能分析和安全共享的方向发展[1][2]。在自动驾驶和互联驾驶时代，车辆排队、扩展感知、自动驾驶和远程驾驶等车辆服务[3]渐渐变得流行。这些服务具有差异化的服务质量(qualityofservice，qos)需求[4]。例如，高清地图服务需要足够的存储资源，实时定位技术需要较低的延时，影音娱乐服务除了需要通信资源，还需要一定的缓存资源。这对网络资源编排和qos保证提出了更高的要求。[0003]网络切片[5]的关键技术是网络功能虚拟化(networkfunctionsvirtualization，nfv)[6]和软件定义网络(softwaredefinednetwork，sdn)[7]。通过网络切片，单个物理网络可以被划分为多个根据特定服务和业务目标优化的虚拟网络。网络切片可以根据应用或客户的需求进行定制，每个网络切片需要能够适配不同的业务和通信场景，以提供合理的网络控制和高效的资源利用。特别是要实现高频周期性车辆连接，超可靠、低延迟的通信必不可少，而对于高精度地图下载，稳定和高吞吐量更为重要。此外，网络切片相互隔离，每个切片的服务质量不受其他切片的影响。因此，将网络切片技术与车联网服务相结合[8][9]，可以优化网络资源分配，实现最大成本效率，满足多元5g车联网服务的需求。[0004]基于网络切片的车联网架构依赖于高效的多维资源编排和实时调度，现有的运营商很难独立地提供充足和多样化的资源来满足多样化的车联网服务需求。提供随时随地和全域的车联网服务往往需要多运营商参与。一方面，交易环境是不可信和不透明的，在这种环境下进行实时资源交易存在许多安全风险。例如，传统集中式资源交易中，运营商之间的交易由中介机构管理，存在单点故障[10]、隐私泄露[11]等问题。更棘手的是，一些恶意运营商为其自身利益考虑，可能在没有足够可用资源的情况下宣传欺诈性资源租赁服务，这就打击了诚实可信资源提供者参与的积极性。由此可知，实现可信的资源交易，满足动态变化的服务需求面临严峻的挑战。[0005]区块链技术[12]的出现为多方参与下的车联网资源交易提供了一种很有前景的管理模式。与传统的集中式架构相比，区块链的不变性、可审计性和透明性有助于确保分布式网络中的数据安全[13]。将区块链技术应用到多方参与下的网络切片交易、编排和管理中，有助于解决隐私泄露等问题。然而，去中心化的网络会引发网络节点之间的不信任问题。为了保证网络的可靠性，网络系统会通过相关协议协商达成共识，从而达到一致性。技术实现要素：[0006]现有技术中，5g车联网差异化的服务质量(qualityofservice，qos)需求需要网络切片技术的辅助和多运营商协作提供资源。然而，多方参与下的车联网切片资源提供往往伴随着不信任、欺骗性攻击等问题。[0007]针对这些问题，本发明提出一种基于区块链的5g车联网切片资源交易框架，目的是构建安全可信、可追溯的车联网资源交易生态。[0008]本发明具体为：一种基于区块链的车联网切片资源交易方法，在多运营商协作为车联网提供服务的网络场景中，建立网络切片资源管理架构，再面向车联网切片的资源交易；[0009]a、在网络场景中：[0010]车联网服务提供者负责进行注册，并整合运营商提供的资源，进行动态网络切片，对车辆提供服务；车联网服务提供者根据车辆服务请求，向运营商购买资源并对资源进行切片，打包成服务提供给车辆；[0011]车辆作为服务请求者，配备了车载单元obu通过接入网与网络切片进行交互；[0012]资源提供者为车联网服务的提供者租赁、提供通信资源、缓存资源和和计算资源。[0013]b、网络切片资源管理架构中：[0014]sdn控制器部署在路边单元或者地面基站，收集用户的内容请求以及临时纪录易、服务信息；[0015]区块链根据本地控制器收集的信息，对用户的历史服务请求进行预测，进行切片蓝图定义和端到端切片；[0016]切片是联合分配多种类型的网络资源优化网络效用，同时满足定制车联网服务的差异化的服务质量qos需求；[0017]车联网服务提供者通过分布式资源交易智能合约，自动执行与运营商之间的交易；[0018]网络切片编排器对已购买的各类资源进行池化、切片化和编排，并且向车辆提供网络切片服务；[0019]本地控制器协助sdn控制器进行网络切片；切片部署完成后，对应的本地控制器在终端用户之间编排切片资源；[0020]sla监控和违规预测组件监控切片状态的资源利用率和qos满意度；[0021]本地控制器将sla违规预测收集和分析资源监控数据上传到区块链；[0022]c、面向车联网切片的分布式资源交易被封装在智能合约内自动执行，面向车联网切片的资源交易过程包括：[0023]1.1)车联网服务提供者在交易系统中发布需求；智能合约记录该需求，并将消息广播到整个区块链；所有在该区块链网络中的运营商都获取到此次需求信息；[0024]需求信息包括需求集θ、最高接受价格和信用阈值[0025]1.2)资源提供者si提交的加密投标信息为bi；用车联网服务提供者的公钥pk0对数据进行加密；[0026]1.3)智能合约收集在投标时间之内的所有投标信息，车联网服务提供者通过si的签名来验证投标信息；若验证通过，车联网服务提供者使用si的公钥进行解密，得出si的有效投标信息：若验证未通过，关于该运营商的惩罚交易账单trani将会被广播到区块链中；[0027]1.4)能够通过验证的资源提供者集合为s，车联网服务提供者基于拍卖和信用值选择最终参与交易的资源提供者集合[0028]1.5)在被挑选成为获胜者后，相关的资源提供者向车联网服务提供者提交加密令牌信息，令牌sigi代表授权访问si拥有的相应资源的控制器，si用车联网服务提供者的公钥pk0对sigi加密得到esigi；[0029]1.6)在获得加密令牌信息后，车联网服务提供者使用其私钥sk0对esigi解密，以获取资源对控制权，并且向资源提供者支付费用；[0030]每个资源提供者都有一个钱包帐户来存储和管理个人财产；在支付过程中，使用随机的假名作为资源提供者钱包账户的钱包地址，来代替钱包账户的真实地址，以保护隐私；钱包帐户和相应的钱包地址之间的映射关系记录在受信任的授权机构中；[0031]最后生成资源交易事件的记录；[0032]1.7)区块链通过基于信用的pbft共识机制，完成对交易的验证和确认；最后将步骤1.6)得到的记录tran作为数据块添加到区块链中；[0033]参与交易验证的节点均由参与交易的运营商提供。[0034]本发明提出一种基于智能合约的分布式资源交易方法，保证交易的公平性和隐私安全；还提出一种基于vcg拍卖的信用评估机制，在资源交易者选择时作为参考；最后，提出一种信用感知的实用拜占庭式容错(practicalbyzantinefaulttolerance，pbft)共识机制。[0035]安全性分析和仿真结果表明，本发明提出的方法可以实现安全可信的资源交易，提高节点运行效率，并且降低恶意节点参与共识的概率。[0036]附图说明书[0037]图1:基于网络切片的车联网场景示意图；[0038]图2:基于区块链的车联网切片功能性架构示意图；[0039]图3:面向车联网切片的分布式资源交易过程示意图；[0040]图4:信用阈值对切片满意度对影响示意图；[0041]图5:最高接受价格对切片满意度的影响示意图；[0042]图6:共识速度示意图；[0043]图7:异常节点参与共识示意图。具体实施方式[0044]下面结合具体实施方式对本发明进一步说明。[0045]1发明概述[0046]本发明考虑一个多运营商协作为车联网提供服务的场景。由一个可信的第三方机构充当车联网服务提供者的角色，租用现有的运营商基础设施资源，包括通信、缓存、计算资源等，通过虚拟化方法对资源进行池化(pooling)和编排(orchestra)，为大规模车联网应用的部署提供满意的服务质量。对此，本发明提出一种基于区块链的5g车联网切片资源交易方法，目标是构建一种安全、可信、公平的资源交易生态。[0047]本发明在多运营商协作为车联网提供服务的网络场景中，建立网络切片资源管理架构，再面向车联网切片的资源交易，过程包括：车联网服务提供者通过智能合约在交易系统中发布需求；资源提供者利用车联网服务提供者的公钥对数据进行加密并提交加密信息；智能合约收集在投标时间之内的所有投标信息，车联网服务提供者通过资源提供者的签名来验证投标信息，验证通过则解密得出有效投标信息，否则在区块链内广播惩罚账单；车联网服务提供者基于拍卖选择最终的资源提供者；在被挑选后，资源提供者向车联网服务提供者提交加密令牌信息；车联网服务提供者使用其私钥解密，获取资源对控制权，并付费；区块链通过基于信用的pbft共识机制，完成交易的验证。[0048]本发明的主要贡献归纳如下：[0049]1)提出一种基于区块链的车联网切片资源交易管理架构，利用区块链的不可篡改、可追溯以及公开审计等特性，构建安全可信、可追溯的车联网资源交易生态。[0050]2)一种面向网络切片的分布式资源交易智能合约被设计和部署在区块链上，保证交易的公平性和隐私安全。同时提出一种信用评估机制，为资源提供者的选择提供支持。[0051]3)设计一种基于信用的拜占庭容错共识机制，与信用评估机制协同工作，该机制可以根据节点的信用评估结果，投票竞选出记账节点。增强可信节点的主动性，减少异常节点的参与。[0052]其余部分安排如下：[0053]第二节介绍基于区块链的车联网切片管理系统中的预备知识。[0054]第三节介绍本发明方案的系统模型，主要从网络场景和功能性架构入手。[0055]第四节详细介绍面向网络切片的分布式资源交易实现过程。[0056]第五节从安全性角度分析本发明提出的框架性能，并通过实验结果进行验证。[0057]最后对全文进行总结。[0058]2预备知识[0059]2.1区块链技术[0060]区块链[14]是一种通过共识形成的点对点分布式账本。区块链上的所有活动都是可信的、负责任的、透明的，并且可以简化业务流程和法律约束。非对称密码学和分布式共识算法被用于实现用户安全和账本一致性。分布式系统的高效运行依赖于有效的共识机制，共识机制是区块链技术的核心。高效的共识机制使区块链通过有效协商形成一致的区块链结构。区块链系统的产生促进了共识机制的高效发展。从工作量证明(proofofwork,pow)到权益证明(proofofstake,pos)[15]，再到委托权益证明(delegatedproofofstake,dpos)[16]和实用拜占庭式容错(practicalbyzantinefaulttolerance,pbft)共识机制[17]，共识机制正在逐步完善。[0061]智能合约(smartcontract)[18]是一种由事件驱动的、具有状态的代码合约和算法合同，随着区块链技术的深入发展而受到广泛关注和研究。智能合约是能够自动执行合约条款的计算机程序，并有代码强制执行，一旦启动就会自动运行，不需要它的发起者进行任何干预。智能合约具有去中心化、自治化、可观察、可验证、可信息共享等特点。基于区块链技术的智能合约[19]不仅可以发挥智能合约在成本效率方面的优势，而且可以避免恶意行为对合约正常执行的干扰。[0062]2.2网络切片和服务水平协议[0063]网络切片是一种新型网络架构，软件定义网络sdn和网络功能虚拟化nfv是支撑5g网络切片的重要技术[20]。sdn旨在通过集中控制和管理功能来提供对网络资源的更高级别的控制。sdn将核心网切片的控制层与用户数据层分开，控制层由逻辑上集中的可编程控制器调度，用户数据层则由sdn交换机组成。nfv通过将网络功能和资源虚拟化，使核心网切片的虚拟网元与物理层硬件解耦，并配置虚拟网元。网络切片技术以网络sdn/nfv化为前提实现虚拟化管理和维护。通过sdn/nfv平台把网络资源进行虚拟匹配、映射，生成不同的逻辑功能，再通过编排器提供相应的服务以满足各个应用场景对网络能力的需求。[0064]服务水平协议(servicelevelagreement,sla)[21]作为切片服务提供商和切片用户之间的业务保障协议，在5g行业应用拓展和商业化中发挥关键作用。首先，运营商在参与sla标准制定过程中可以更深入的了解行业对5g的应用需求，制定出符合大部分行业需求的网络切片服务。其次，sla标准有助于降低运营商的运营成本。运营商基于不同的sla标准制定灵活的差别化定价服务，提供可协商服务价格和保障等级的沟通平台，有助于在满足行业客户多样化定制网络需求和降低5g运维成本之间达到有效的平衡。最后，sla标准可提升网络切片切片的服务质量，使各个运营商能够优化服务，增强竞争力。[0065]3系统模型[0066]3.1网络场景[0067]本发明考虑一个多运营商协作为车联网提供服务的网络场景，如图1所示，主要包括以下几个角色：[0068]车联网服务提供者：在该框架中为车联网提供各种各样的服务，负责进行注册，并整合运营商提供的资源，进行动态网络切片，对车辆提供服务，一般是可信的第三方机构。车联网服务的提供者根据车辆服务请求，向运营商购买资源并对资源进行切片，打包成服务提供给车辆。[0069]车辆：行驶在路上的实体，一般都配备了车载单元通过接入网与网络切片进行交互，在该框架中充当服务请求者的角色。[0070]资源提供者：包括接入网、核心网、蜂窝无线网络、地面的数据与处理中心等。地面网络服务运营商为车联网服务的提供者租赁、提供各种资源服务，包括通信资源、缓存资源、计算资源等。[0071]3.2功能性架构[0072]本发明基于区块链设计了去中心化的网络切片资源管理架构，如图2所示。[0073]sdn控制器可以被部署在路边单元或者地面基站，除了收集用户的内容请求，也可以临时纪录一些交易、服务信息。区块链负责根据从本地控制器收集的信息，对用户的历史服务请求进行预测，进行切片蓝图定义和端到端切片。切片应该联合分配多种类型的网络资源(包括：通信、计算和缓存)来优化网络效用，同时需要满足定制车联网服务的差异化qos需求。车联网服务的提供者通过分布式资源交易智能合约，自动执行与运营商之间的交易。网络切片编排器(networksliceorchestrator)对已购买的各类资源(包括通信、缓存、计算资源)进行池化、切片化、编排，并且向车辆提供网络切片服务。本地控制器负责协助sdn控制器进行网络切片。切片部署完成后，对应的本地控制器负责在终端用户之间编排切片资源。[0074]sla监控和违规预测组件被使用来监控切片状态的资源利用率和qos满意度。本地控制器将sla违规预测收集和分析资源监控数据上传到区块链，可以及时发现服务质量下降、资源利用率更改和系统配置错误。[0075]4面向车联网切片的分布式资源交易[0076]面向车联网切片的分布式资源交易被封装在智能合约内自动执行。本节将详细介绍资源交易的交易过程、信用评估、基于拍卖的资源提供者选择和基于信用的pbft共识机制。使用的主要符号和变量列于表1。[0077]表1主要符号意义[0078]table1:summaryofmajornotations[0079][0080][0081]4.1交易过程[0082]如图3所示，面向车联网切片的资源交易流程包括：[0083]1)车联网服务提供者在交易系统中发布需求，包括需求集θ、最高接受价格和信用阈值智能合约记录该需求，并将消息广播到整个区块链。所有在该区块链网络中的运营商都可以获取到此次需求信息。[0084]2)资源提供者si提交的加密投标信息为bi。[0085][0086][0087]表示用车联网服务提供者的公钥pk0对数据(bi，ci)进行加密。本发明使用非对称加密算法对资源提供商的出价信息进行加密。这样不仅保护了真实的投标信息，还保证了信息不会被泄漏给其他资源提供商。多个资源提供者根据的所有投标信息的集合被表示为[0088]3)智能合约收集在投标时间之内的所有投标信息车联网服务提供者通过si的签名来验证投标信息。若验证通过，车联网服务提供者使用si的公钥进行解密，得出si的有效投标信息：[0089][0090]是一个用车联网服务提供者的私钥sk0进行解密的函数。[0091]若验证未通过，关于该运营商的惩罚交易账单trani将会被广播到区块链中。[0092]trani＝(puni，signsk0(puni))ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(4)[0093]puni＝(cidi，timestamp，pk0，pki)ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(5)[0094]puni中包括了该资源提供者的假名、私钥、时间戳，以及车联网服务提供者的公钥。[0095]4)基于拍卖的资源提供者选择：能够通过验证的资源提供者集合为s，车联网服务提供者基于拍卖选择最终参与交易的资源提供者集合具体算法设计将在4.3节中详细介绍。[0096]5)在被挑选成为获胜者后，相关的资源提供者向车联网服务提供者提交加密令牌信息，[0097][0098]esigi＝encpk0(sigi)ꢀꢀ(7)[0099]令牌sigi代表可以授权访问si拥有的相应资源的控制器，si用车联网服务提供者的公钥pk0对sigi加密。[0100]6)在获得加密令牌信息后，车联网服务提供者使用其私钥sk0对esigi解密，以获取资源对控制权，并且向资源提供者支付费用，与[22]类似，每个资源提供者都有一个钱包帐户来存储和管理个人财产。在支付过程中，为了保护隐私，本发明使用随机的假名作为资源提供者钱包账户的钱包地址，来代替钱包账户的真实地址，以保护隐私。钱包帐户和相应的钱包地址之间的映射关系记录在受信任的授权机构中。最后生成资源交易事件的记录：[0101][0102]datai＝(timestamp，pi，cidi，pki，pk0)ꢀꢀꢀꢀ(9)[0103]7)基于信用的pbft共识机制：区块链通过基于信用的pbft共识机制。将资源交易事件的记录tran作为数据块添加到区块链中。共识过程的具体介绍在4.4节中。同时，为了使共识机制轻量化，参与交易验证的节点均由参与交易的运营商提供。[0104]4.2信用评估[0105]本地控制器会定期收集由sla检测模块对网络切片的检测数据，包括资源利用率、切片满意度等。将这些数据写入区块链，形成行为特征等记录。同时区块链记录资源提供者参与交易的历史行为。区块链将这些历史行为和检测数据聚合成信用值(满分为100)，为后续共识过程中的动态排序选择提供参考。[0106]本发明考虑的信用评估参数指标包括：[0107]1)资源可靠性指数ii1：通信可靠性是车联网服务满意度需要克服的另一个障碍，尤其是对于安全和在线车辆交通管理应用。计算方法如下：[0108]ii1＝ri·100ꢀꢀꢀ(10)[0109]ri表示当前运营商i的通信可靠性。[0110]2)平均访问成功率指数ii2：ti为用户访问切片资源的平均访问成功率，计算方法如下：[0111]ii2＝ti·100ꢀꢀꢀ(11)[0112]3)平均传输延迟指数iia：节点之间的数据传输会因为多种因素而造成传输延迟。当平均传输延迟li小于阈值σ时，本发明认为是可以容忍的，节点也是可信的。随着传输延迟超过阈值，节点出现异常行为的可能性也在增加，这体现在传输延迟指数的快速下降上。计算方法如下：[0113][0114]4)参与共识的信用指数ii4：每次交易的验证过程都是由参与到该交易中的运营商节点完成的，参与共识的信用指数是所有节点的信用值的平均值。计算方法如下：[0115][0116]其中，ni表示当前运营商中的节点个数，cij是运营商i中第j个节点的信用值。[0117]区块链将上述证据数据指标进行标准化。ii1，ii2，ii3，ii4分别对应评估权重系数r1，r2，r3，r4，(r1+r2+r3+r4＝1)。根据不同类型的服务，对应的网络切片权重系数也不同。区块链可以结合块中记录的历史数据获取某个资源提供者的信用值。算法1描述了信用评估的方法。[0118]该算法通过输入资源提供商的cidi来查询其历史行为数据。引入权重系数wi，不同时间的历史交易数据具有不同的权重系数。衰减因子m是一个大于0的常数，因此较旧的数据具有较小的权重系数。随着时间的推移，历史数据对资源提供商的综合信用值的影响会越来越小。该算法的工作量取决于循环的执行次数，因此算法1的计算复杂度为o(n)，其中n表示区块链中选定的最近历史交易和服务提供的数量。[0119][0120]4.3基于拍卖的资源提供者选择[0121]车联网服务提供者向多个资源提供者按照网络切片需求购买3类资源(通信、缓存、计算资源)。本发明采用文献[23]中的动态切片算法来实现车联网服务的提供。车联网服务提供商发布需求θ＝{θ1，θ2，θ3}，θ1，θ2，θ3分别代表所需的通信、缓存、计算资源数量。车联网服务提供者希望资源交易能有更多的运营商参与。参与交易的提供者集合被表示为s。每个资源提供者可以提供多种类型的资源。车联网服务提供商期望资源提供者们在任务分发时刻和任务截止时间之间参与投标。车联网服务提供者在发布需求的同时会给出一个信用阈值和最高接受价格最终参与交易的资源提供者获得的报酬不得高于信用值不得低于运营商的信用值和出价，是车联网服务提供者在交易时需要考虑到的主要因素。[0122]本地控制器会定期收集由sla检测模块对网络切片的检测数据，包括资源利用率、qos完成度等。区块链会记录si的历史交易行为和这些检测数据，通过算法1聚合成信用值。车联网服务提供者可以通过输入资源提供商的cidi和历史交易次数n来查询该运营商的信用值γi。[0123]车联网服务提供者从购买资源到将网络切片打包成服务分发给用户，其收益可以表示为：[0124][0125]其中ψ(w)代表将网络切片打包成服务分发给用户预计可以获得的报酬，w是最终参与资源交易的资源提供者集合。[0126]ψ(w)＝∑i∈wviꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(15)[0127]vi＝λ·ci·∑j∈1，2，3μijꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ(16)[0128]公式(15)中的vi表示任意资源提供者提供的资源预计所产生的效益，vi由λ组成，这是一个可以将各类资源整合成金钱奖励的系数。μ1，μ2，μ3分别代表资源提供者提供的通信资源、计算资源、缓存资源数量。vi的值与运营商的信用值成正比，对任意的ci和ci′，如果ci≥ci′，都有vi(ci)≥vi′(ci′)。[0129]车联网服务提供者的目的是利润最大化。拥有不同类型资源的运营商是参与网络切片部署的核心部分，他们往往自私但行为理性。文献[24]提出了一种基于vickrey-clarke-groves(vcg)的拍卖机制来确定投标价格bi。这种拍卖机制实现了高效性、真实性和理性。[0130]车联网切片的资源交易需要解决资源提供者选择的问题。给定需求集θ、参与投标的资源提供者集合s、最高接受价格和信用阈值该问题的目标是找到一个子集w，使得车联网服务提供者的收益最大化。该问题可以表述为以下线性规划：[0131][0132][0133][0134]算法2描述了资源提供者的选择过程。首先，智能合约根据解密后的信息查询运营商的投标信息，排除单位价格高于的运营商(第3-5行)。然后，通过信用评估算法获得其信用值，将不满足信用阈值的资源提供者放入补充集合s-中(第6-9行)，通过从s中减去补充集合s-得到当前资源提供者集合w+(第11行)。执行主循环，智能合约判断当前资源提供者集合w提供的资源数量是否满足总需求。若不满足，查找当前w+中信用值和单位资源价格比值最高的运营商进行补充(第9行)，并且重新计算当前资源数量。若集合w+中的所有资源都不能满足车联网服务提供者的需求，查找补充集合s-中的运营商进行补充(第17-22行)，直到满足车联网服务提供者的总需求。[0135]4.4基于信用的pbft共识机制[0136]本发明基于信用将pbft[25]进行改进，pbft主要由一致性协议、视图更改协议和检查点协议组成。本发明定义了一个信用评估来描述节点的状态，提出一种基于信用值和节点状态的投票机制，奖励正确的节点，惩罚错误的节点。这样可以增强可信节点的主动性，减少异常节点的参与。同时，为了使共识机制轻量化，参与交易验证的节点均由参与交易的运营商提供。[0137]设置3个从小到大的阈值δ1，δ2，δ3，将信用值分为四个信用等级。3个阈值的具体取值可以根据车联网切片的实际安全需求来划分。见表2：[0138]表2信用等级及权限[0139]table2：creditlevelandauthority[0140][0141]基于信用的pbft共识过程如下：[0142]1)根据投票结果选出主节点参与共识。所有符合条件的及格节点参与投票选出其组织的主节点，投票包括“支持”、“反对”和“弃权”选项。在每次选举中，节点可以支持(反对)一个节点，也可以弃权。合格节点的信用值需要高于阈值δ1。令nij表示运营商i中的节点j。nij的投票结果被表示为[0143][0144]其中，sij表示节点nij的信用等级；cij是nij的信用值；w是参与交易的运营商集合；nk是运营商k参与选举的节点数；vij表示nij的投票选项，包括“支持”、“弃权”和“反对”，对应的值分别为1、0和-1。[0145]2)根据基于信用的一致性协议选择主节点生成块。“优秀”节点在竞选时具有优先级，“良好”节点可以在所有“优秀”节点被选举后或没有“优秀”节点参与竞选后被选举为主节点。“及格”节点不能作为主节点，但可以作为副节点。“无效”节点根本无法参与共识和投票。权限分类有效地防止了“及格”和“无效”节点成为主节点，不仅降低了视图更改协议的频率和节点之间的通信开销，还能减少出块的消耗时间。[0146]若一个节点成功出块，这个节点被分配一个信用奖励信用值被更新为当一个节点出块失败或因恶意攻击而阻碍区块生成时，该节点将被惩罚，信用值被更新为信用等级被更改为“及格”。[0147]3)查看主节点是否超时。主节点的块生成由超时监控方案监控。若主节点在给定的时间阈值内未能完成出块时，通过视图更改协议更改主节点，否则将新块写入区块链。一致性协议中节点之间的关系由视图“v”定义，视图更改协议的工作过程被划分为以下3个阶段：[0148]a)“视图更改”阶段：一个副本节点进入视图“v+1”，并在确定主节点处于非活动状态时向所有节点广播“视图更改”消息。[0149]b)“视图更改-反馈”阶段：节点在收到2f+1“视图更改”消息(包括来自本身)。新的主节点收到“视图更改”和“视图更改-反馈”消息后进入“新-视图”阶段。[0150]c)“新-视图”阶段：新的主节点选择一个检查点作为“新-视图”请求的起始状态，然后根据本地区块链数据执行一致性协议。[0151]4)检查点协议。区块链按时间顺序进行验证。根据区块链的特性，写在区块链上的内容和顺序在整个网络中是一体的，不能被篡改和打乱。当一个块被写入区块链时，之前的验证消息已经被执行并记录在区块链上。因此，本地内存中的先前消息记录是多余的，可以安全地删除。[0152]5安全性分析和性能评价[0153]5.1安全性分析[0154]与传统的通信安全和隐私保护不同，本发明提出的5g车联网切片资源交易框架使用区块链和智能合约技术来确保投标和交易过程中的安全和隐私保护。区块链保证了数据的可追溯性，智能合约的自动执行保障了交易的安全进行。在投标和交易过程中使用假名为车联网服务提供者和资源提供者带来了隐私保护。本发明考虑的与区块链相关安全性能的包括：[0155]1)抵御外部节点攻击：一些未参与到该框架中的恶意运营商可能会在每笔交易的交易和记账过程中窃取他人的隐私偏好信息等，从而破坏整个交易的可用性。因此，签名认证、非对称加密算法和加密令牌可以防止外部节点在提议的框架中获取到这些隐私信息。[0156]2)数据不可伪造性：任何攻击者都不能破坏区块链中的数据。因为攻击者无法伪造任何车辆或运营商的数字签名，也无法控制网络的大部分资源[26]。如果攻击、劫持或者控制区块链中的少量车辆或地面基站，将无法访问到原始数据，因为它们都是通过密钥加密的。[0157]3)安全自执行：在区块链上运行的分布式资源交易智能合约是自主、自执行、自维护的计算机代码。智能合约不需要相互信任，完全是自动的。因此智能合同一旦生效[27]，不需要人为因素，也没有人为因素可以控制。[0158]5.2仿真结果分析[0159]本发明建立了由车联网服务提供者和运营商组成的模拟环境，以验证资源交易的可行性。并且模拟区块链系统以测量基于信用的pbft共识机制的出块效率和恶意节点参与共识机制的案例。[0160]为了评估信用阈值和最高接受价格对资源交易的影响，利用matlab实现了详细的拍卖算法。在模拟环境中，ns-3模拟器用于设置车联网服务提供者和运营商节点之间的无线通信环境。车联网服务提供者使用ieee802.11p和tcp协议与运营商节点进行通信[28]。实验1将信用阈值分别设置为60，70，80进行切片满意度的评估，其他参数不变，运营商数量从10变为30，步长为5，如图5所示。实验2将最高接受价格分别设置为80，90，100进行切片满意度的评估，其他参数不变，运营商数量从10变为30，步长为5，如图6所示。随着信用阈值或最高接受价格的提高，切片满意度在增长。同时，参与资源交易的运营商数量越多，切片满意度也会提升。在适度的约束条件下，车联网服务提供者可以在花费较低价格的同时，提高切片满意度较高的车联网切片服务。[0161]为了分析基于信用的pbft共识机制的性能，根据hyperledgerfabricv1.1的要求配置系统环境，建立区块链基础设施网络。hyperledgerfabric平台同时支持tcp和udp协议。在区块链网络中建立一个由15台计算机组成的仿真平台，运行linux操作系统，8gb内存，i7-6700cpu和gtx960显卡。一个运营商中有五到二十个编号的节点。交易在模拟中由node11连续发起，以测试交易达成共识的时间。[0162]在实验3中，本发明将pbet和本发明提出的基于信用的pbft共识机制进行比较。本发明将参与共识的节点数量设置为10到50(步长为2)进行了测试。从图7可以看出，随着网关节点数量的增加，基于pbft的方案达成共识所需的时间迅速增加。pbft共识机制的系统性能受节点数的影响很大，当节点数超过阈值时会大大降低。而本发明提出的方案随着节点数量的增加，性能依旧保持稳定。[0163]在pbft中，所有节点都参与共识，异常节点成为主节点的概率非常高。本发明提出的共识机制使用投票机制来大幅降低这种概率，每轮选出3个代理节点参与最终共识。“优秀”、“良好”、“及格”或“无效”节点的状态分别设置为1.1、1.0、0.8和0.0。在实验4中，第一轮共识进入前三名的节点node1、node2、node3投票结果分别为78、70和68。在生成区块时node1被发现存在恶意生成区块的行为，因此其状态被更改为“及格”。在本次模拟中，通过100次重复实验进行投票选举，分析了第二轮共识后的“及格”节点的选举结果。从模拟结果来看，在100次选举中，该“及格”节点只有1次进入了前3名，概率不到2％，远低于pbft。因此，本发明基于信用值改进的pbft共识机制有效降低了异常节点参与共识的概率，提高了系统的安全性。[0164]6总结[0165]5g网络切片技术和区块链技术的深度结合，为面向车联网的服务提供了新的方向。本发明设计了一种区块链的车联网切片资源交易方法。由一个独立的面向车联网服务的可信第三方机构租用现有的运营商基础设施资源，包括通信、缓存、计算资源等。通过虚拟化方法对资源进行池化和编排，为车辆提供各种差异化服务。本发明在区块链上部署了分布式资源交易智能合约，在交易过程中采集行为，实现了交易过程的公平性，同时保证了数据的可追溯性和不可篡改性。此外，定义了一个信用评估机制，利用记录在区块链中的切片监控数据对运营商的历史行为和记录进行打分。最后，本发明提出一种基于信用和节点状态的投票机制，有效减少了异常节点的参与。与基于pbft的方案相比，本发明改进的共识机制随着节点数量的增加，共识时间并没有较大的增加。[0166]references:[0167][1]hamiduza,zamzurih,limbudk.internetofvehicle(iov)applicationsinexpeditingtheimplementationofsmarthighwayofautonomousvehicle:asurvey[m]//performabilityininternetofthings.springer,cham,2019:137-157.[0168][2]benaliae,bitams,mellouka.datadisseminationforinternetofvehiclebasedon5gcommunications:asurvey[j].transactionsonemergingtelecommunicationstechnologies,2020,31(5):e3881.[0169][3]ning,z.,hu,x.,chen,z.,zhou,m.,hu,b.,cheng,j.,&obaidat,m.s.acooperativequality-awareserviceaccesssystemforsocialinternetofvehicles.ieeeinternetofthingsjournal,2017,5(4):2506-2517.[0170][4]zhang,w.,zhang,z.,&chao,h.c.cooperativefogcomputingfordealingwithbigdataintheinternetofvehicles:architectureandhierarchicalresourcemanagement.ieeecommunicationsmagazine,2017,55(12):60-67.[0171][5]elayoubise,jemaasb,altmanz,etal.5granslicingforverticals:enablersandchallenges[j].ieeecommunicationsmagazine,2019,57(1):28-34.[0172][6]mijumbir,serratj,gorrichojl,etal.managementandorchestrationchallengesinnetworkfunctionsvirtualization[j].ieeecommunicationsmagazine,2016,54(1):98-105.[0173][7]yib,wangx,lik,etal.acomprehensivesurveyofnetworkfunctionvirtualization[j].computernetworks,2018,133:212-262.[0174][8]yangrong-yue,zhangpeng-zhou,songqing.researchandprospectofintelligentinternetofvehiclesbasedon5gtechnology[j].telecommunicationsscience,2020,36(5):106.[0175][9]lyuf,yangp,wuh,etal.service-orienteddynamicresourceslicingandoptimizationforspace-air-groundintegratedvehicularnetworks[j].ieeetransactionsonintelligenttransportation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