文件名称：安全性分析-凌力尔特模拟电路设计手册（第二册英文版）
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更新时间：2024-07-05 15:18:04
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3.1 高效性分析 传统模型和方法中备选用词申请成为标准用语的时间如 公式（1）所示： 1 1 2 1 ( ) t T n t n f t dt= × + × (1) T 为备选用词申请成为标准用语所用的时间。传统模型 中，用户逐个提交备选用词申请标准用词，需人工审核（即 人工检阅通过后反馈是否通过）。在这个过程中，用户提交 后得到反馈的时间主要取决于参与审核人员的工作时间。因 此可分两种情况，情况一（ 短用时）：用户提交申请，审 核人员立即查看，此时审核人员审查所用时间为 1t ，提交后 马上被人工审核的备选用词数量为 1n ；情况二(较长用时)， 审核人员非即刻查看，此种情况备选用词梳理为 2n ，此时审 核所费时间为 2t （ 2t 呈指数分布），根据公司对审核人员的 要求，标准用语申请提交后三个小时内内基本会得到处理， 因此本文得出 2t 的概率密度函数为： (0.08 0.08)( ) tf t e− −= 。 本文提出的模型中备选用词申请成为标准用语的时间如 公式（2）所示： 3 3 4 3 3 3 4 4 ( ) ( 1) n T n n t n t t tx t = + × + × + + × × (2) T 为备选用词申请成为标准用语所用的时间。区块链模 型中，注册用户可通过上传 excel 文件的方式批量提交备选 用词申请标准用词，通过调用智能合约进行备选用词的验证。 在这个过程中，注册用户提交后得到验证反馈信息的时间主 要取决于读取智能合约以及写入区块链的时间。根据验证反 馈信息，注册用户提交的备选用词可被分为两类：可被存入 区块链的备选用词（即验证反馈信息为“合法”的备选用词） 和不被存入区块链的备选用词（即验证反馈信息为“无效”、 “同义”和“重复”和“缺损”的备选用词），其数量分别 用 3n 、 4n 表示。首先所有被提交的备选用词（即 3 4n n+ ） 需要依次调用智能合约进行验证对比，然后符合要求的 3n 数 量的标准用语需要再次调研智能合约写入区块链中，设调用 一次智能合约所用时间为 3t 。考虑到以太坊的每秒并发数为 tx ，区块的生成时间为 4t 。综合以上条件，备选用词申请 成为标准用语的时间如上公式（2）所示。 根据市面上已有的数据标准管理系统，经实际操作估算， 两种模型 1n 和 2n 、以及 3n 和 4n 的数量均占总审核备选用 词数量的 50%。传统模型中 1t 为 1 分钟（根据实验监测得到）， 2t 取时间指数函数的积分；本文以太坊区块链环境智能合约 调用平均时间 3t 为 0.012 秒（根据实验监测得到），4t 为 13.55 秒（当前以太坊一个区块生成的平均时间）。经过实验测算 得到两种模型所用的审核时间对比如下图 8 所示。 时 间 （ 秒 ） 图 8 备选用语审核时间对比 Fig.8 Review time comparison of alternative word 由图 8 所示，用户申请相同数量备选用词，区块链模型 所用的审核时间明显比传统模型所用时间短，且申请的备选 用词数量越多，两者耗时差距越明显。区块链模型在申请验 证过程中时间效率显然优于传统模型。 从商业角度来看，不同于区块链模型的机器验证方式， 传统模型的人工审核模式不仅放大了审查人员的权威性，更 在系统维护、数据维护和数据扩展等方面存在巨大劣势。两 者进一步对比如表 2 所示。 表 2 传统模型与区块链模型对比表 Tab.2 Comparison between traditional model and blockchain model 类别 运维 方式 审核 判断 系统 维护 数据 维护 数据 扩展 传统 模型 人工 主导 偏主 观 成本 高 成本 高 缓慢 增长 本文 模型 机器 主导 偏客 观 成本 低 成本 低 幂级 增长 3.2 安全性分析 人为作恶是指黑客破坏整个网络、篡改数据或用户通过 不良行为自己牟利，直接或间接地对现有数据标准体系进行 破坏和影响。本文所提出的基于区块链的行业数据标准共建 模型，在抵御人为作恶保障网络及信息安全方面具有以下三 个方面的优势： 1）利用分布式数据存储和数据共享模式，有效防止单点 攻击。 本模型不同于由大型企业、银行机构、*部门等第三 方实体主导的，用中心化服务器存储数据的信息化系统，基 于区块链的数据存储本质上是一种多中心、分布式结构。在 区块链社区的对等网络中，区块链技术利用节点间端到端的 通讯方式，不仅解决了分布式数据存储问题，也解决了存储 时的分布式一致性问题。