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【摘要】：综述了近年来P2P存储系统拜占庭错误冗余相关技术的研究成果;概述了P2P存储系统容错的要求与技术,对现有拜占庭错误冗余技术进行了总结;详细分析对比了目前各种典型拜占庭容错系统的容错方式,探讨了P2P存储系统中拜占庭容错技术需要改进的关键问题,并对未来的研究方向进行了讨论...
另外，拜占庭节点还可以选择性地伪造，转移，延迟或者终止信息，从而破坏协议的执行。因此，设计健壮的P2P协议来抵御这些攻击是一个很重要的研究课题。在拜占庭的这个模型中，已经有大量的科研工作设计出不同的P2P基础协议，例如可信广播和一致性
从拜占庭副本到区块链：共识算法只是开始区块链的流行引发了对拜占庭容错状态机复制协议的再次关注。然而，大部分关于这一主题的研究都聚焦于底层的共识协议，强调这一协议缺乏可扩展性，而没有涉及其他方面的局限性，而这些限制影响到维护一个可持久的区块链而非预写日志，以及...
这里就不重复论文中的内容了，而是写一些我自己的感受和看法，因此请（如果有）阅读本文的读者带着批判性的眼光去看下面的内容。一个P2P分布式系统，无论其目的是通信，协作，存储，内容分发或是别的什么，其最…
超过100篇区块链论文合集.汇智网.学习软件编程.83人赞同了该文章.区块链作为一种崭新的、颠覆性的技术，是国内外活跃的研究领域和毕业设计选题方向。.汇智网定期整理最新的区块链方面的论文并汇编成合集，希望可以对选择区块链毕业设计的同学们有...
金融论文最新题目50篇：.1家电行业上市公司估值方法研究——以美的集团为例.2互联网供应链金融创新模式研究——以中企云链为例.3基于三因素资本资产定价模型的股票收益研究——以A股市场食品饮料行业和房地产行业为例.4中小券商日终清算操作风险...
【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP302.8【目录】：摘要5-6Abstract6-7目录7-9第一章绪论9-121.1研究背景10-111.2本文的组织结构111.3本文的主要工作11-12第二章状态机拜占庭容错系统研究现状12-202.1早期的状态
而这种拓扑结构的缺点也是显而易见的：分布式的节点部署使得节点间的通信效率很低。分布式网络通常可以分成两种结构：无结构的P2P网络和结构化的P2P网络。区块的结构【参考文献】：期刊论文[1]区块链技术中的共识机制研究[J].韩璇,刘亚敏.
【摘要】：随着以比特币为代表的数字货币的风靡,区块链作为其关键底层技术也越来越受各国和企业巨头的关注。区块链的去中心化、数据不可篡改性、动态灵活的体系特征,使得其在银行、征信、金融等多领域应用前景非常广泛。但目前区块链系统在交易吞吐量、时延等方面远远无法满足大...
FedCoin-用于联邦学习的P2P支付系统联邦学习是一种新的协作式机器学习方法，用于在分布式数据集上训练模型同时保护参与各方的隐私。为了恰当地激励数据持有者分享其数据集，联邦学习通常会引入ShapleyValue来公平地评估分享者的贡献，但是SV的计算非常复杂耗时。
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另外，拜占庭节点还可以选择性地伪造，转移，延迟或者终止信息，从而破坏协议的执行。因此，设计健壮的P2P协议来抵御这些攻击是一个很重要的研究课题。在拜占庭的这个模型中，已经有大量的科研工作设计出不同的P2P基础协议，例如可信广播和一致性
从拜占庭副本到区块链：共识算法只是开始区块链的流行引发了对拜占庭容错状态机复制协议的再次关注。然而，大部分关于这一主题的研究都聚焦于底层的共识协议，强调这一协议缺乏可扩展性，而没有涉及其他方面的局限性，而这些限制影响到维护一个可持久的区块链而非预写日志，以及...
这里就不重复论文中的内容了，而是写一些我自己的感受和看法，因此请（如果有）阅读本文的读者带着批判性的眼光去看下面的内容。一个P2P分布式系统，无论其目的是通信，协作，存储，内容分发或是别的什么，其最…
超过100篇区块链论文合集.汇智网.学习软件编程.83人赞同了该文章.区块链作为一种崭新的、颠覆性的技术，是国内外活跃的研究领域和毕业设计选题方向。.汇智网定期整理最新的区块链方面的论文并汇编成合集，希望可以对选择区块链毕业设计的同学们有...
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而这种拓扑结构的缺点也是显而易见的：分布式的节点部署使得节点间的通信效率很低。分布式网络通常可以分成两种结构：无结构的P2P网络和结构化的P2P网络。区块的结构【参考文献】：期刊论文[1]区块链技术中的共识机制研究[J].韩璇,刘亚敏.
【摘要】：随着以比特币为代表的数字货币的风靡,区块链作为其关键底层技术也越来越受各国和企业巨头的关注。区块链的去中心化、数据不可篡改性、动态灵活的体系特征,使得其在银行、征信、金融等多领域应用前景非常广泛。但目前区块链系统在交易吞吐量、时延等方面远远无法满足大...
FedCoin-用于联邦学习的P2P支付系统联邦学习是一种新的协作式机器学习方法，用于在分布式数据集上训练模型同时保护参与各方的隐私。为了恰当地激励数据持有者分享其数据集，联邦学习通常会引入ShapleyValue来公平地评估分享者的贡献，但是SV的计算非常复杂耗时。
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