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龙图腾网获悉四川省智慧城乡大数据应用研究会;成都信息工程大学申请的专利基于信誉值和强盲签名算法的DPOS共识算法方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118075280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410162499.X，技术领域涉及：H04L67/104；该发明授权基于信誉值和强盲签名算法的DPOS共识算法方法及系统是由张权;赵振皓;黄未;张仕斌;刘宏设计研发完成，并于2024-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信誉值和强盲签名算法的DPOS共识算法方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于区块链技术领域，公开了一种基于信誉值和强盲签名算法的DPOS共识算法方法及系统，包括：判断节点是否初次进入系统并排序；根据排序选出代理节点集合；代理节点之间相互投票，最后统计每个节点收到的票数，与信誉值求和取平均后再对节点进行排序；选取排在前21位的节点成为见证人节点集合，剩余的节点成为备用见证人节点集合；监督见证人节点出块的过程，并采用提出的信誉机制与备用见证人节点集合进行动态的转换；见证人节点打包区块，出块。本发明对节点的积极或恶意行为进行奖励或惩罚，从而约束节点的行为，减少节点作恶的性；减少了权力掌握在少数节点手中，降低了中心化的风险；避免投票节点的身份信息泄露，提高了系统安全性。

本发明授权基于信誉值和强盲签名算法的DPOS共识算法方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信誉值和强盲签名算法的DPOS共识算法方法，其特征在于，包括： 步骤一，判断节点是否初次进入系统，如果节点是初次进入系统，则按照准入系统的时间进行排序；否则，就按照历史信誉值的大小进行排序； 步骤二，根据排序选出代理节点集合； 步骤三，代理节点之间相互投票，最后统计每个节点收到的票数，与信誉值求和取平均后再对节点进行排序； 步骤四，选取排在前21位的节点成为见证人节点集合，剩余的节点成为备用见证人节点集合； 步骤五，监督见证人节点出块的过程，并采用信誉机制与备用见证人节点集合进行动态的转换； 步骤六，见证人节点打包区块，出块，共识算法结束； 所述步骤五中所提出的信誉机制，如公式3所示: Tu＝THu+μTBtu+σTEtu3 其中Tu为节点u当前周期的信誉总值，TBtu为节点u在当前周期t内的行为评价值，TEtu为当前周期其他节点对节点u满意度的评价值，THu为节点的历史信誉值，μ，σ为调节因子； 其中，是历史信誉值的影响因子，是调节参数，l代表着第几轮周期； 节点行为信誉值的计算公式如下： 节点行为信誉值的计算分为以下三个部分：计算节点完成投票的时间t投票，节点u积极行为的信誉值计算和恶意行为信誉值的计算，对于投票过程来说，设置一个投票时间T投票，如果节点完成投票时的时间t投票小于T投票，就在此比例的基础之上增加节点u上一轮周期的信誉值，相反，若未在规定时间内完成投票，则该部分的信誉值为0，ηu为节点u的的积极行为的次数，λ为调节因子，如果节点近几个周期一直进行的是积极行为，那么就可以提高λ，反之，若节点在上一周期内出现了恶意行为，则会相应的减小λ的值，如果在本轮周期内节点出现了恶意行为，节点本轮周期的信誉值会清零； 最后一部分是对于节点恶意行为对应信誉值的计算，其中δ为节点进行恶意行为的信誉调节因子，Rb为节点u进行恶意行为的次数，每一种不同的恶意行为对应着不同的惩罚因子； 节点满意度的信誉值计算如公式6所示，满意度计算引入了EigenTrust信誉评价模型，其中satu,i表示节点u在历史交易中积累的节点i对其满意的次数，unsatu,i表示节点u在历史交易中积累的节点i对其不满意的次数，Etotal为节点u收到的评价总数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省智慧城乡大数据应用研究会;成都信息工程大学，其通讯地址为：610095 四川省成都市高新区锦和东三街128号1层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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