Trådlösa blockkedjeprotokoll är en innovativ teknik som tillämpar blockkedjeteknik inom det trådlösa nätverksområdet. De kan delas in i två huvudmetoder. Den första metoden innebär att man direkt implementerar blockkedjeprotokoll i trådlösa nätverk. Denna metod utnyttjar befintliga blockkedjeteknologier som Bitcoin eller Ethereum och tillämpar dem på trådlösa nätverk för att uppnå decentraliserad datautdelning. Genom att göra detta kan blockkedjan erbjuda ett oföränderligt distribuerat register som registrerar kommunikationer och transaktioner mellan noder i nätverket, vilket ökar nätverkets säkerhet och transparens.

Men denna direkta implementeringsmetod kan stöta på utmaningar i praktiska tillämpningar, såsom de höga beräknings- och lagringskraven som blockkedjan ställer, vilket kan krocka med de resursbegränsningar som trådlösa enheter har. Den andra metoden fokuserar på att förbättra prestandan för trådlös blockkedja. För att övervinna de resursbegränsningar och miljökomplexiteter som trådlösa nätverk innebär, har forskare föreslagit olika optimeringslösningar. Dessa inkluderar förbättring av konsensusalgoritmer för att minska beräknings- och kommunikationsöverhead, antagande av lägre blockkedjeramverk som passar för trådlösa enheter med begränsade resurser, samt utveckling av specialiserade resursförvaltnings- och allokeringsmekanismer för att optimera nätverkskapaciteten. Dessa metoder syftar till att öka effektiviteten och skalbarheten hos blockkedjan i trådlösa nätverk och säkerställa att effektiva och pålitliga blockkedjeoperationer kan uppnås i trådlösa miljöer.

I detta kapitel fokuserar vi på två centrala aspekter av trådlösa blockkedjeprotokoll: de grundläggande begreppen för blockkedjeprotokoll och trådlösa blockkedjeprotokoll. Första delen ger en översikt över de grundläggande begreppen för blockkedjeprotokoll och deras krav på nätverkslagret. Den andra delen diskuterar två tillämpningsmetoder för trådlösa blockkedjeprotokoll och presenterar två designmodeller för blockkedjeprotokoll: BLOWN och wChain.

För att förstå blockkedjans grundstruktur är det nödvändigt att granska dess mest centrala komponenter, såsom hashfunktioner, Merkle-träd och nonce. En hashfunktion fungerar som ett digitalt fingeravtryck, där en slumpmässig uppsättning data omvandlas till en unik och fast längd. Hashen kan sedan användas för att säkerställa dataintegritet, vilket gör det möjligt att verifiera autenticiteten hos en blockkedja. En särskilt viktig hashfunktion i blockkedjetekniken är SHA-256, som används för att säkerställa att data inte kan förändras utan att detta blir uppenbart.

Merkle-träd är en annan central komponent, som organiserar data i en binär trädstruktur där varje föräldernod skapas genom att kombinera sina barns hashvärden. Detta gör det möjligt att effektivt lagra och verifiera en stor mängd data i varje block.

Nonce, en unik slumpmässig nummersträng, används vid validering av transaktioner i blockkedjan. I system som Bitcoin används nonce för att bevisa arbetskapacitet i proof-of-work-algoritmen, där användarna måste hitta ett värde som gör att blockets dubbelhashvärde ligger under ett visst mål.

För att en blockkedja ska kunna användas effektivt i trådlösa nätverk måste också transaktionerna verifieras noggrant. Den två huvudsakliga modeller som används för transaktionsverifiering är UTXO-modellen (Unspent Transaction Output) och kontomodellen. I UTXO-modellen tas tidigare transaktioner från oändliga utgångar och skapar nya för framtida användning, vilket kräver att ägandeskap och värde klargörs vid varje transaktion. I kontomodellen fungerar varje konto mer som en traditionell bank med ett saldo som uppdateras genom debitering och kreditering vid varje transaktion.

Säkerheten i båda dessa modeller bygger på att identifiera och förhindra dubbla utgifter. För UTXO-modellen säkerställs detta genom att varje tidigare transaktion inte kan användas mer än en gång. För kontomodellen används istället en sekventiell räknare för att förhindra att en transaktion genomförs mer än en gång.

Trådlösa blockkedjeprotokoll erbjuder en stor potential för att decentralisera och säkra trådlösa nätverk. Dock är dessa teknologier föremål för tekniska och praktiska utmaningar, särskilt när det gäller resursbegränsningar i enheter som används inom trådlösa nätverk. Effektiviteten och säkerheten i dessa protokoll beror till stor del på de lösningar som implementeras för att optimera deras funktion i resursbegränsade miljöer.

När man implementerar trådlösa blockkedjeprotokoll är det viktigt att förstå de olika metoderna för att förbättra nätverksprestanda, exempelvis genom att optimera konsensusmekanismer eller genom att använda lättare blockkedjeramverk. Detta kan bidra till att säkerställa att blockkedjan inte bara är en teoretisk lösning utan en praktisk och användbar teknik i trådlösa nätverk.

Hur säkerställs ärlighet och integritet i blockkedjebaserade nätverk?

Ärlighet inom ett blockkedjesystem kan inte reduceras till en enkel binär egenskap – den måste förstås som en sannolikhetsfördelning beroende av två sammanflätade parametrar: d, definierad av registreringspolicyn, och S, som representerar det operativa protokollet. Genom en ärlighetsgenererande funktion, HGF(d), konstrueras en fördelning D. Vid sampling enligt S(D) bestäms sannolikheten P att D uppfyller principen om majoritetsärlighet. P = S(D) blir därmed en dynamisk parameter, känslig för hur d och S är utformade.

I ett förenklat system där S är en slumpmässig samplingmekanism, vilar hela vikten av ärlighet på d – registreringsmekanismerna måste strikt garantera att de deltagande noderna är ärliga i majoritet. I mer sofistikerade modeller kan S utformas så att även mindre strikt definierade d fortfarande ger acceptabla nivåer av ärlighet genom mer avancerade valideringsstrategier. Här uppstår ett spänningsfält mellan systemets öppenhet och dess förmåga att upprätthålla ett ärligt tillstånd.

När ärlighet väl etablerats uppstår frågan om hur denna bevaras över tid och rum. Temporär säkerhet, eller tidsmässig integritet, handlar om att bevara den kronologiska ordningen av händelser – varje nytt tillstånd Rᵢ₊₁ formuleras som en funktion av föregående händelser: Rᵢ₊₁ = g(e₁, e₂, ..., eᵢ), eller rekursivt som Rᵢ₊₁ = g(Rᵢ, eᵢ). Detta säkerställer att inga framtida händelser kan förvanska det förflutna, vilket är centralt för blockkedjans atomära natur. För att kunna verifiera denna sekventiella integritet måste g(·) vara effektivt verifierbar.

Men även med perfekt tidsmässig integritet är en ensam kopia av kedjan otillräcklig. En sådan kedja kan manipuleras om den inte är distribuerad. Därmed krävs spatial säkerhet – en distribuerad upprepning av blockkedjan över flera noder. Genom lagringsdistributionsfunktionen h(·) sprids R till delmängder R(1), R(2), ..., R(n) i nätverket. Dessa kan rekonstrueras till en helhet via inversfunktionen h⁻¹(·), dvs. R = h⁻¹(R(1), ..., R(n)). Den triviala lösningen där alla noder lagrar identiska kopior R(i) = R leder till onödig redundans och ineffektiv resursanvändning. Genom att raffinera h(·) kan redundansen minskas utan att kompromissa med rekonstruktionsbarhet och integritet.

I nätverkslagret skiljer sig kraven mellan privata, konsortium- och publika blockkedjor. Privata och konsortiumkedjor verkar i kontrollerade miljöer där deltagande noder är auktoriserade. Detta möjliggör användningen av dedikerade nätverk som VPN och centraliserade topologier med låg bandbredd och förutsägbara latensnivåer. Konsensusprocessen kan optimeras via specifika nätverksprotokoll såsom RPC eller anpassade transportlager, vilket minimerar risken för förlust av konsensusdata. På grund av det kända antalet noder är horisontell skalning – t.ex. via sharding – enklare att genomföra och systemets tillförlitlighet säkras genom redundans och toleransmekanismer.

För publika blockkedjor, däremot, är decentralisering och motståndskraft mot attacker fundamentala krav. Den öppna karaktären hos deltagande noder kräver starka säkerhetsprotokoll, inklusive skydd mot man-in-the-middle- och DDoS-attacker. Nätverksarkitekturen är P2P-baserad med ständigt föränderliga topologier, vilket kräver avancerad nodupptäckt och routingalgoritmer. Bandbredd och latens blir snabbt flaskhalsar, särskilt när antalet transaktioner och noder växer. Optimerade överföringsprotokoll, kryptering och redundans är avgörande för att säkerställa dataintegritet och tillgänglighet i denna miljö. För skalbarhet tillämpas komplexa lösningar som Layer 2-protokoll och sharding. Tillförlitlighet uppnås genom omfattande replikering och distribuerad lagring, där redundans inte är en valmöjlighet utan en nödvändighet.

När det gäller trådlösa blockkedjenätverk (WBNs) blir hanteringen av kommunikationsresurser central. Tillgängligt spektrum, bandbredd, överföringseffekt och mottagarkänslighet måste balanseras noggrant för att upprätthålla höga transaktionsvolymer och snabb konsensus, samtidigt som säkerheten i trådlös kommunikation bevaras. I dynamiskt föränderliga trådlösa miljöer kräver olika konsensusmekanismer olika kommunikationsprofiler – Proof-of-Work, PBFT och RAFT har alla specifika krav på nätverksresurser i olika skeden av blockkedjeoperationen.

Det är särskilt under konsensusfasen som kommunikationsresurser belastas mest, då informationsspridning och synkronisering mellan noder måste ske snabbt och tillförlitligt. Replikeringsfasen är avgörande för uppdateringens integritet, och även de till synes triviala stadierna – som klientbegäran och -respons – påverkar helheten. Varje led i kedjan har en distinkt påverkan på den övergripande prestandan, och endast genom noggrann resurshantering kan den önskade balanspunkten mellan skalbarhet, latens, säkerhet och tillförlitlighet uppnås.

För att förstå och konstruera hållbara blockkedjelösningar är det nödvändigt att inte enbart fokusera på konsensusalgoritmer eller kryptografisk säkerhet, utan att också beakta nätverkets arkitektur och dess kapacitet att stödja de kommunikationsflöden som dessa protokoll kräver. Arkitekturella beslut på lägre nivå – från val av transportlager till topologisk struktur – formar förutsättningarna för kedjans robusthet och dess möjlighet att fungera i verkliga, ofta fientliga, miljöer.

Hur kan ett gemensamt optimeringssystem för akutunderhåll och CBM förbättra systemets prestanda och återhämtningsförmåga?
Hur Maskininlärningsmodeller Används för Att Förbättra Klassificering och Modellutvärdering
Hur ett professionellt fotbollskontrakt kan påverka en spelares liv och karriär
Hur påverkar kylvalsning mikrostuktur och mekaniska egenskaper i Cu/brons-laminat?