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。本文列出最新的一组区块链方面的论文，希望可以对选择区块链毕业设计的同学们有所帮助，这是汇智网编辑整理的区块链毕业设计论文系列中的第10篇。
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1、基于许可制区块链的SDN安全模型在IoT云计算中的应用研究
云计算网络的发展不仅增强了传统网络设备的连接，同时也增强了各种各样的其他设备的连接，从而形成了物联网/IoT。在物联网环境下，提高网络的伸缩性同时降低成本，是获得指数增长的基础条件。在这一领域，软件定义网络/SDN正在以新的范式变革网络基础设施。SDN将控制/路由逻辑与数据传输/转发逻辑剥离，这一剥离在SDN中引发了很多问题，例如容易受到DDoS攻击。针对此问题已经提出了许多解决方案。在这片论文中，我们提出了一种基于区块链的解决方案，可以在冗余SDN（负载均衡）中服务数百万IoT设备。区块链由于账本复制和共识机制，可以防止数据被篡改，因此可以完美匹配IoT网络中的SDN。区块链技术提供了去中心化信任的工作机制。实验结果表明我们的方案在精度、更新过程和带宽利用方面有明显的效率提升。
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论文PDF下载：Permissioned Blockchain-Based Security for SDN in IoT Cloud Networks
2、PoAh：用于大规模IoT框架的私有区块链共识算法
在当今万物互联的时代，从智慧城市到环境检测，各种资源受限的设备都被广泛部署以用于感知和决策支持。这些资源有限的设备连接起来所创建的实时分布式网络通常被称为物联网/IoT、雾计算（fog computing）和边缘计算（edge computing）。在这些领域区块链因其不依赖于中心化的安全方案而得到广泛关注，其中工作量证明/PoW在去中心化机制上发挥了核心作用。但是由于物联网设备的资源有限，PoW机制并不适合基于区块链的IoT安全方案。
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本论文提出了一种新颖的共识算法，PoAh（Proof-of-Authentication），利用密码学验证机制来代替PoW作为资源受限设备的共识算法。PoAh适合私有链或许可制区块链，并且，PoAh不仅可以增强系统的安全性，同时也可以维护系统的可持续性和伸缩性。
本论文提出的共识算法在仿真环境中进行了理论评估，在实时硬件测试中验证了性能。在论文的最后，我们探讨了PoAh共识算法与区块链的集成以及在IoT和边缘计算场景中的应用。
3、BAFFLE - 基于区块链的免聚合器联邦学习
联邦学习（Federated Learning）关键的一方面，就是需要一个中心化的聚合器来选择并整合来自各种用户设备的模型。然而，由于各种原因在某些情况下可能无法使用一个中心化的聚合器，这就限制了联邦学习的广泛应用。在这片论文中，我们提出了一种无需聚合器的联邦学习环境：BAFFLE。利用区块链的去中心化特点，BAFFLE解决了联邦学习对中心化聚合器的依赖。我们的实验结果表明，通过设法绕开区块链的计算瓶颈，BAFFLE可以达到很好的性能。
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论文PDF下载：BAFFLE : Blockchain based Aggregator Free Federated Learning
4、PIRATE - 基于区块链和5G网络的分布式机器学习安全框架
在5G网络中，通讯延迟和网络带宽将不在是移动用户的瓶颈，因此几乎所有移动设备都能够参与到分布式机器学习的计算过程，也就是说5G可以有效地解决分布式机器学习的可用性问题。然而模型的安全性就成为新的挑战。这是因为分布式机器学习系统在更新模型参数和聚合来自众多参与方的梯度阶段，容易收到拜占庭攻击。因此为了满足5G时代所需的拜占庭容错的分布式机器学习的要求，本论文提出了一种基于区块链分片技术的安全计算框架，PIRATE。论文中的用例研究展示了PIRATE框架对分布式机器学习的作用。在论文的最后，我们也展望了针对所提议的拜占庭容错的分布式机器学习框架的潜在问题和挑战。
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论文PDF下载：PIRATE: A Blockchain-based Secure Framework of Distributed Machine Learning in 5G Networks
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原文链接：区块链毕业设计必读论文（十） — 汇智网
