典型文献
工业区块链中基于CUDA的数据并行处理方法
文献摘要：
工业区块链数据交易系统能够使交易双方在没有中间商存在的情况下安全地进行交易,简化了交易流程,降低了交易成本.针对大规模数据上链,现有的一般做法是将源数据的哈希值作为元数据存储到区块链,源数据本身则存储在本地或云端.一方面,传统哈希值的计算方式难以满足工业大规模数据高效上链的需求.另一方面,由于只将元数据存储到了区块链,交易时数据需求者在只收到元数据时无法确认源数据本身是否完整.因此,设计了一种基于CUDA的数据并行处理方法,通过合理的数据分块、线程布局等手段加快大规模工业数据哈希值的计算速度,提高上链效率.并且,基于此方法构建了两方数据完整性验证模型,数据需求者在交易时能够在未得到源数据的情况下,根据证明信息有效地验证源数据的完整性,避免了因传输无用数据而付出的通信代价.对于较大规模工业数据,所提出的计算方法可将哈希值计算效率提升至少22％.同时,由安全性分析可知,在数据拥有者持有签名私钥的特殊情况下,数据需求者在交易时可以对源数据进行完整性验证.
文献关键词：
工业数据;区块链;CUDA;哈希计算;数据完整性验证
中图分类号：
作者姓名：
陈强;谭林;王云丽;肖靖
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082;湖南天河国云科技有限公司,湖南长沙 410100
文献出处：
引用格式：
[1]陈强;谭林;王云丽;肖靖-.工业区块链中基于CUDA的数据并行处理方法)[J].计算机工程与科学,2022(12):2102-2110
A类：
B类：
工业区,CUDA,数据并行,并行处理,区块链数据,数据交易,交易系统,中间商,交易流程,交易成本,大规模数据,数据上链,元数据,数据存储,云端,计算方式,数据需求,需求者,数据分块,线程,工业数据,计算速度,数据完整性验证,验证模型,证明信,信息有效,无用,付出,通信代价,计算效率,安全性分析,拥有者,签名,私钥,特殊情况,哈希计算
AB值：
0.370177
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