陳宇，賈連興

（國防科技大學信息通信學院，湖北 武漢 430073）

0 引言

隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，無人化設備將發(fā)揮重要作用。其中，無人機作戰(zhàn)，尤其是無人機集群協(xié)同作戰(zhàn)，將成為未來戰(zhàn)爭中的重要作戰(zhàn)形式[1]。然而，近年來無人機被入侵，失去控制的案例層出不窮[2]。一方面，復雜的網絡環(huán)境使無人機集群通信安全面臨嚴峻挑戰(zhàn)。另一方面，無人機集群具有一定自主性和靈活性，需要進行大量信息交換且高度依賴信息的真實可靠性，存在較大安全隱患。新興起的區(qū)塊鏈技術[3]具有公開透明、不可篡改、可以追溯等特點，可以防止敵方使用錯誤的信息或指令干擾、控制無人機集群，為提升無人機集群安全性能提供了有效途徑。

共識算法[4]作為區(qū)塊鏈的核心技術，其性能是影響區(qū)塊鏈一致性、安全性和穩(wěn)定性的重要因素。目前，區(qū)塊鏈的共識算法可以分為非授權共識算法和授權共識算法兩大類[5]。非授權共識算法是指在任意節(jié)點都可以自由加入或退出的網絡中運行的分布式一致性算法，通常應用于公有鏈。典型算法包括基于工作量證明的共識算法（PoW,proof of work）[6]、基于權益證明的共識算法（PoS,proof of stake）[7]、基于授權股份證明的共識算法（DPoS,delegated proof of stake）[8]以及混合共識算法[9-11]。上述算法具有很好的可擴展性，且節(jié)點數(shù)量越多，攻擊區(qū)塊鏈的難度越大。但這些算法主要為加密數(shù)字貨幣設計，需要花費大量算力或建立虛擬資產體系。授權共識算法則是指在節(jié)點需進行身份認證后準入的網絡中運行的分布式一致性算法，通常應用于聯(lián)盟鏈和私有鏈。典型算法為實用拜占庭容錯（PBFT,practical Byzantine fault tolerance）協(xié)議[12]，該算法通過節(jié)點間互相通信去除拜占庭節(jié)點惡意行為的影響，同時使用預準備、準備、承諾3 個階段保證節(jié)點的一致性。然而，節(jié)點間兩兩交互使PBFT 的通信復雜度高達O(n2)，當節(jié)點數(shù)量較多時易導致網絡堵塞，可擴展性較差。為了降低PBFT的通信復雜度，文獻[13]提出了一種可擴展拜占庭容錯（SBFT,scalable Byzantine fault tolerance）協(xié)議，該協(xié)議使用門限簽名技術將共識過程的通信復雜度降低為O(n)。文獻[14]在SBFT 的基礎上提出了并行流水線處理以及線性視圖轉換方法，將SBFT視圖轉換過程的通信復雜度從O(n2)降低到O(n)，進一步提升了共識效率。但在上述方法中，區(qū)塊鏈主節(jié)點的身份是公開的，極易受到敵方發(fā)起的分布式拒絕服務攻擊，且門限簽名的合成與轉發(fā)高度依賴主節(jié)點的可靠性，若主節(jié)點為拜占庭節(jié)點或被敵方控制將危害系統(tǒng)安全性。針對這一問題，文獻[15]采用環(huán)簽名技術隱匿提案生成過程中主節(jié)點的身份，模糊敵方攻擊目標。同時，通過在多輪投票中合成代表法定人數(shù)投票意愿的門限簽名，提升共識算法的穩(wěn)健性。但該方法為了防止主節(jié)點作惡，必須選擇至少f+1 個最小共識單元，使通信復雜度提升為O((f+1)n)。文獻[16]提出了一種基于Raft 集群的拜占庭容錯方法，該方法首先選取少量節(jié)點組成委員會，其余節(jié)點被分為k組，委員會節(jié)點使用PBFT 共識，然后將共識結果轉發(fā)給各組節(jié)點，每組節(jié)點中使用Raft 共識保持一致性。該方法引入Raft 共識機制使通信復雜度降低為O(n/k+k2)，同時引入了監(jiān)督機制實現(xiàn)拜占庭容錯，該方法的分組思路為本文提供了借鑒，本文在此基礎上結合無人機集群特點對共識算法進行了進一步優(yōu)化改進。

綜上，對于拜占庭容錯協(xié)議的研究主要分為2 個方向：第一個方向是降低共識過程的通信復雜度和系統(tǒng)開銷；第二個方向是提升系統(tǒng)的抗攻擊能力以及穩(wěn)健性。但目前尚缺乏同時兼顧通信復雜度與系統(tǒng)穩(wěn)健性的方法，且上述研究具有較高的通用性，未針對特定場景或應用進行優(yōu)化，算法性能仍有較大提升空間。為此，本文根據無人機集群的特點以及需求，深度優(yōu)化PBFT，提出一種面向無人機集群的雙層分組拜占庭容錯（TLGBFT,two-layer grouped Byzantine fault tolerance）算法，在保障低通信復雜度的前提下提升系統(tǒng)穩(wěn)健性。所提算法主要從以下幾個方面進行了優(yōu)化。

首先，無人機集群協(xié)同執(zhí)行任務過程中通常會進行編隊，本文采用分組思想，根據無人機編隊結果對區(qū)塊鏈節(jié)點進行分組。每組僅選取少量節(jié)點組成委員會與其他組節(jié)點進行通信，降低通信復雜度。一般地，同編隊中無人機通信的質量高于不同編隊無人機互相通信的質量，減少不同編隊無人機之間的通信次數(shù)可以降低平均通信時延。

其次，為了避免主節(jié)點受到敵方的分布式拒絕服務攻擊，導致共識過程失敗，本文采用分層共識結構。每組的委員會節(jié)點作為第一層共識節(jié)點，通過第一輪共識產生初始區(qū)塊。各組其他節(jié)點一起作為第二層共識節(jié)點，對初始區(qū)塊進行第二輪共識。第二層共識節(jié)點不參與第一輪共識過程，主節(jié)點身份藏匿于委員會節(jié)點之中，同時采用隨機輪值的方式更換每一輪發(fā)起提案的主節(jié)點，降低主節(jié)點被攻擊的概率。且第二層共識節(jié)點中包含不同編隊無人機對應的節(jié)點，即使某個編隊中超過1/3 以上的無人機被敵方入侵，也可以通過其他編隊無人機對應的誠實節(jié)點達成共識，提升了系統(tǒng)的穩(wěn)健性。

最后，在本文提出的雙層分組共識結構下，各編隊無人機可以同時發(fā)布不同的區(qū)塊，進行流水線式的并行處理，進一步提升了無人機集群系統(tǒng)的共識效率。

1 系統(tǒng)模型

本文提出的面向無人機集群的雙層分組共識結構如圖1 所示，其中，每個編隊的無人機對應一組節(jié)點，這些節(jié)點從功能上分為2 種類型，分別是委員會節(jié)點和普通節(jié)點。委員會節(jié)點從每組的高信譽節(jié)點列表中隨機選取。各組委員會節(jié)點負責處理對應編隊無人機提交的提案請求，通過第一輪共識生成初始區(qū)塊。每組剩余的節(jié)點，即普通節(jié)點，作為共用節(jié)點，對所有初始區(qū)塊進行確認，通過第二輪共識產生最終區(qū)塊。

圖1 面向無人機集群的雙層分組共識結構

本文使用拜占庭容錯模型對系統(tǒng)進行建模，系統(tǒng)中節(jié)點總數(shù)為n，其中，每組委員會都包含c個節(jié)點，第i組委員會節(jié)點集合表示為{pi1,pi2,…,pic}，共用節(jié)點集合表示為{p1,p2,…,pm}。為了保障系統(tǒng)的安全性和活性，必須滿足條件c+m≥3f+1[5]。其中，f為系統(tǒng)中拜占庭節(jié)點的個數(shù)。

在通信復雜度方面，系統(tǒng)的通信開銷來自第一輪共識過程中委員會節(jié)點之間的互相通信以及第二輪共識過程中委員會節(jié)點與共用節(jié)點之間的信息交互。通常，委員會節(jié)點個數(shù)較少，遠少于共用節(jié)點個數(shù)，即c?m＜n，因此系統(tǒng)的通信復雜度約為O(cm)，相較于PBFT，通信復雜度大幅降低。

在安全性、穩(wěn)健性方面，系統(tǒng)采用分層共識結構，初始區(qū)塊生成過程僅有委員會節(jié)點參與，主節(jié)點身份隱匿于委員會中，且委員會由信譽較高的節(jié)點組成，因此，在第一輪共識的提案階段，主節(jié)點被敵方攻擊的概率較低。在第二輪共識過程中，主節(jié)點身份對共用節(jié)點公開，此時即使敵方發(fā)動攻擊也無法撤銷已生成的初始區(qū)塊，保障共識流程順利進行。除此之外，分層共識結構中共用節(jié)點包含不同編隊對應的節(jié)點，即使某組節(jié)點被敵方集中攻擊，只要共用節(jié)點中包含2f+1 個誠實節(jié)點，仍能消除錯誤、惡意信息對系統(tǒng)的影響，確保系統(tǒng)的安全性。

2 面向無人機集群的共識算法

2.1 算法流程

本文根據無人機集群的特點和需求，提出了雙層分組拜占庭容錯算法。該算法在正常情況下的共識流程如圖2 所示。

圖2 共識流程

1)根據無人機集群編隊情況進行分組，確定各組委員會節(jié)點以及共用節(jié)點。

2)委員會節(jié)點使用PBFT 共識生成初始區(qū)塊，并向共用節(jié)點廣播初始區(qū)塊。

3)共用節(jié)點驗證初始區(qū)塊，并檢查初始區(qū)塊是否包含2c/3+1 以上委員會節(jié)點的簽名。

4)初始區(qū)塊驗證通過后，共用節(jié)點使用門限簽名私鑰對其簽名，并廣播至委員會節(jié)點。同時，委員會節(jié)點也對初始區(qū)塊簽名并互相發(fā)送。

5)委員會節(jié)點收到2f+1 個簽名后合成聚合簽名，并廣播至共用節(jié)點。

6)共用節(jié)點驗證聚合簽名，根據區(qū)塊的時間戳進行排序，并將最終區(qū)塊按順序記錄于賬本。

7)共用節(jié)點將該區(qū)塊信息按時間戳順序轉發(fā)至對應的委員會，委員會中的節(jié)點將該區(qū)塊記錄于賬本。

當某個委員會在進行第一輪共識時出現(xiàn)拜占庭故障導致初始區(qū)塊未生成或者該委員會生成的初始區(qū)塊被共用節(jié)點拒絕時，將啟動視圖轉換協(xié)議，使用預先選定的共用節(jié)點整組替換該委員會中的節(jié)點。

2.2 密鑰生成

TLGBFT 涉及節(jié)點的身份認證、數(shù)字簽名等，需要為節(jié)點生成對應的密鑰。

TLGBFT 包含兩輪共識過程，第一輪共識旨在生成初始區(qū)塊，由于參加第一輪共識的委員會節(jié)點數(shù)量較少，因此，第一輪共識采用PBFT 共識協(xié)議。第二輪共識主要是對初始區(qū)塊進行確認，參與第二輪共識的共用節(jié)點數(shù)量較多，為了降低通信復雜度，采用基于門限簽名的共識協(xié)議。系統(tǒng)中每個節(jié)點都有可能被選為委員會節(jié)點，而委員會節(jié)點也可能因系統(tǒng)拜占庭故障變?yōu)楣灿霉?jié)點。因此，每個節(jié)點都配有2 套密鑰，分別是(pki,ski)以及(PK,SKi)。第一套密鑰(pki,ski)用于節(jié)點的身份認證，使用非對稱加密算法[17]生成。第二套密鑰(PK,SKi)用于進行門限簽名以及對多個門限簽名合成的聚合簽名進行驗證，使用文獻[18]提出的方案生成門限簽名私鑰SKi以及系統(tǒng)公鑰PK，其中門限簽名閾值為2f+1[5]。同時，本文假設存在可信的證書授權中心為節(jié)點頒發(fā)相應的公鑰證書。

2.3 共識過程

系統(tǒng)正常運行未檢測到拜占庭故障時，TLGBFT 首先對節(jié)點進行分組并配置節(jié)點類型。通常，同一編隊的無人機距離較近，通信環(huán)境較好，應當盡可能進行編隊內通信，減少不同編隊無人機之間的通信次數(shù)，從而降低平均通信時延?；谶@一思路，根據無人機集群的編隊結果對系統(tǒng)中的節(jié)點進行分組，其中，第i組節(jié)點對應第i編隊的無人機。同時，從每組中選取少量委員會節(jié)點作為代表與其他組的節(jié)點進行信息交互。委員會產生的初始區(qū)塊需要經過其他節(jié)點的確認，因此，所提算法的安全性與委員會中惡意節(jié)點的個數(shù)無關。系統(tǒng)初次運行時，委員會節(jié)點從各組節(jié)點中隨機選取，各組剩余的節(jié)點即共用節(jié)點。經過分組和委員會選舉后，系統(tǒng)中的節(jié)點形成雙層分組結構。

第i組委員會在t時刻收到第k個客戶端的提案請求<‘request’,o,t,k>后，主節(jié)點驗證操作o是否合法，然后向委員會其他節(jié)點發(fā)送預準備消息<‘pre-prepare’,v,h,H(B),B>，該消息包含當前視圖編號v、區(qū)塊高度h、區(qū)塊B以及區(qū)塊摘要H(B)，區(qū)塊摘要通過哈希函數(shù)H(·)計算得到。對于委員會中的任意節(jié)點pij，當收到預準備消息后，檢查消息簽名是否正確，視圖編號以及區(qū)塊高度是否一致，檢查通過后，向委員會廣播準備消息，消息格式為<‘prepare’,v,h,H(B),j>j。當節(jié)點pij收到超過2c/3 個委員會節(jié)點發(fā)送的準備消息后，向委員會廣播承諾消息，消息格式為<‘commit’,v,h,H(B),j>j。若節(jié)點j收到超過2c/3 個委員會節(jié)點發(fā)送的承諾消息，則第一輪共識完成，生成初始區(qū)塊。具體流程如算法1所示。

初始區(qū)塊Binit生成后，委員會節(jié)點和共用節(jié)點的后續(xù)共識過程如算法2 和算法3 所示。首先，第i組委員會將生成的初始區(qū)塊Binit廣播至共用節(jié)點群，為了避免主節(jié)點可能為惡意節(jié)點，偽造初始區(qū)塊的情況，第i組委員會中的所有節(jié)點都參與廣播。當某一共用節(jié)點pk收到至少2c/3+1 個有效的初始區(qū)塊Binit后，使用門限簽名私鑰對該區(qū)塊進行簽名，并將簽名后的區(qū)塊廣播至第i組委員會。類似地，第i組委員會節(jié)點也需要使用門限簽名私鑰對區(qū)塊簽名，并互相發(fā)送。當?shù)趇組委員會任意節(jié)點收到了至少2f+1 個有效的門限簽名之后，該節(jié)點將收到的簽名合成為聚合簽名，同時將其廣播至共用節(jié)點群。共用節(jié)點收到聚合簽名和區(qū)塊后，對其進行驗證并根據區(qū)塊時間戳對區(qū)塊進行排序，將區(qū)塊按照時間順序記錄于賬本。最后，共用節(jié)點將轉發(fā)聚合簽名和區(qū)塊到各組委員會。各組委員會節(jié)點收到有效的聚合簽名之后，也將區(qū)塊保存于本地賬本。為了降低通信時延，每個共用節(jié)點僅負責向所屬分組的委員會轉發(fā)聚合簽名和區(qū)塊。

TLGBFT 在運行時可能出現(xiàn)的拜占庭故障如下。

1)委員會的主節(jié)點為惡意節(jié)點，可能生成包含錯誤信息的區(qū)塊或故意不發(fā)送消息引起超時，導致初始區(qū)塊生成失敗。

2)委員會的主節(jié)點為誠實節(jié)點，但委員會包含至少2c/3+1 個惡意節(jié)點，惡意節(jié)點可能故意不響應主節(jié)點引起超時，導致初始區(qū)塊生成失敗。

3)委員會的主節(jié)點為惡意節(jié)點，且委員會包含至少2c/3+1 個惡意節(jié)點，主節(jié)點可能與其他惡意節(jié)點共同作惡，成功生成包含錯誤信息的初始區(qū)塊。但誠實的共用節(jié)點會檢測出惡意區(qū)塊，并拒絕響應委員會節(jié)點的消息引起超時，導致共識失敗。

當出現(xiàn)上述情況時，TLGBFT 將啟動視圖轉換協(xié)議，以免系統(tǒng)陷入無限等待。

2.4 視圖轉換

當?shù)趇組委員會的提案在共識過程中出現(xiàn)拜占庭故障時，系統(tǒng)中所有分組都將停止正在進行的共識提案。TLGBFT 使用預先選定的新委員會替換第i組委員會。雖然TLGBFT 的安全性與委員會中惡意節(jié)點的數(shù)量無關，但為了避免頻繁觸發(fā)視圖轉換，保障系統(tǒng)的活性，TLGBFT 引入了信譽機制。系統(tǒng)會根據每個節(jié)點誠實或者惡意行為的次數(shù)進行計分并生成信譽列表[19]，該列表由所有節(jié)點共同維護，記錄于區(qū)塊鏈中，只有信譽值高于閾值的節(jié)點才能被選為委員會節(jié)點。視圖轉換時，從第i組的高信譽節(jié)點中隨機抽取c個組成新委員會。新委員會節(jié)點向共用節(jié)點群廣播視圖轉換消息，消息格式為<‘view-change’,vold,vnew,h,H(Bc),Bc>，其中，vold和vnew分別為當前視圖編號和新視圖編號，Bc為節(jié)點本地賬本中保存的最新區(qū)塊，H(Bc)為Bc的摘要。共用節(jié)點收到視圖轉換消息后驗證最新區(qū)塊、視圖編號以及區(qū)塊高度是否一致。驗證通過后，共用節(jié)點更新視圖編號，使用門限簽名私鑰對視圖轉換確認消息<‘view-change-confirm’,vnew,h,Bc>簽名，并廣播至新委員會，新委員會節(jié)點收到至少2f+1 條簽名消息后，合成聚合簽名并廣播至共用節(jié)點群。最后，共用節(jié)點將聚合簽名轉發(fā)至所屬的委員會節(jié)點，令其更新視圖編號和最新區(qū)塊。視圖轉換完成后，TLGBFT 在新的視圖編號下繼續(xù)運行。

3 實驗及結果分析

3.1 實驗設置

本文實驗模擬無人機集群協(xié)同執(zhí)行任務的場景，該集群包含多架無人機，均分為4 個編隊。對應地，本文實驗采用 4 臺 Intel(R)Core(TM)i7@2.2GHz 處理器，16 GB 內存的服務器模擬4 個編隊，每臺服務器使用docker 容器構建虛擬節(jié)點，服務器之間通過無線網絡連接。在此基礎上，基于Hyperledger Fabric 搭建區(qū)塊鏈網絡，并實現(xiàn)所提算法TLGBFT 以及對比算法PBFT。在Hyperledger Fabric 框架下使用組織對節(jié)點進行分組。由于PBFT不對節(jié)點進行分組和分層操作，區(qū)塊鏈網絡使用PBFT 共識時僅設置一個組織，所有虛擬節(jié)點同屬于該組織。當區(qū)塊鏈網絡使用TLGBFT 共識時，將虛擬節(jié)點劃分為4 個組織，與無人機編隊一一對應。每個組織中設置一定比例的委員會節(jié)點，委員會節(jié)點需要與其他組織的節(jié)點頻繁通信，因此，將其設置為錨節(jié)點。本文實驗的測試指標為共識時延，即算法完成整個共識過程花費的時間，實際測試中，給定一段時間，統(tǒng)計在該時段內完成共識的次數(shù)，計算每次共識的平均時長。

3.2 共識時延測試

本節(jié)測試中，節(jié)點數(shù)量分別設置為60、80、120、160、200。TLGBFT 每個委員會的數(shù)量分別設置為5、5、7、10、15。首先測試TLGBFT 僅使用一個委員會處理提案請求時的共識時延，結果如圖3 所示。

圖3 TLGBFT 僅使用一個委員會的共識時延

由圖3 可知，TLGBFT 的共識時延明顯低于PBFT，且隨著節(jié)點數(shù)量的增加，PBFT 的共識時延大幅提高，而TLGBFT 的共識時延隨著節(jié)點數(shù)量趨近于線性增長。TLGBFT 的性能提升主要來自兩方面。一方面，TLGBFT 使用雙層分組結構，對當前委員會的提案進行共識時其他組委員會節(jié)點不參與，相比于PBFT，共識過程參加的節(jié)點數(shù)量減少。另一方面，TLGBFT 使用門限簽名技術，通信復雜度近似于O(cm)，遠低于PBFT 的通信復雜度O(n2)。一般情況下，c＜＜m，因此，TLGBFT 的共識時延與共用節(jié)點數(shù)量大致呈正相關關系。

然后，測試TLGBFT 使用所有委員會處理提案請求時的共識時延，結果如圖4 所示。

圖4 TLGBFT 使用所有委員會的共識時延

由圖4 可知，TLGBFT 使用所有委員會處理提案請求時，平均共識時延進一步降低，這得益于提出的雙層分組結構帶來的流水線式并行處理能力。但由于共用節(jié)點的計算能力以及負載有限，當分組過多時，共識時延降低的效果將達到瓶頸。

此外，為了驗證提出的雙層分組結構的有效性，本文實驗設置了一組對照組，在該對照組中，組織的劃分與無人機編隊結果無關，虛擬節(jié)點被隨機均分為4 個組織，其他設置與TLGBFT 相同。共識時延測試結果如圖5 所示。

圖5 TLGBFT 與對照組的共識時延測試結果

由圖5 可知，當節(jié)點隨機分組時，共識時延提高，且提高的幅度隨著節(jié)點數(shù)量的增加而增加。這是因為節(jié)點隨機分組使通信時延較低的節(jié)點被分到不同組織，在共識過程中，同組織中節(jié)點通信次數(shù)遠高于不同組織間節(jié)點的通信次數(shù)，導致共識時延增加。由此可知TLGBFT 分組策略的有效性。

3.3 安全性分析

TLGBFT 采用了雙層分組結構，將區(qū)塊打包生成階段限制在委員會中進行，此階段共用節(jié)點不參與，主節(jié)點身份僅委員會節(jié)點知曉，得益于信譽機制，委員會節(jié)點為拜占庭節(jié)點的概率較低，主節(jié)點身份隱匿于委員會之中。因此，敵方對主節(jié)點發(fā)動自適應攻擊的成本大幅提升，主節(jié)點被攻擊的概率大幅降低，系統(tǒng)穩(wěn)健性較高。

此外，TLGBFT 還有一個重要的特性，即系統(tǒng)的安全性與委員會中拜占庭節(jié)點的個數(shù)無關。即使委員會中所有節(jié)點都為拜占庭節(jié)點，故意不發(fā)送消息或生成包含錯誤信息的區(qū)塊，共用節(jié)點群中的2f+1 個誠實節(jié)點會檢測出惡意行為并啟動視圖轉換協(xié)議選舉新的委員會。一般地，考慮包含3f+1 個節(jié)點的系統(tǒng)，f為拜占庭節(jié)點的數(shù)量。從中隨機選取c個節(jié)點組成委員會，則委員會中拜占庭節(jié)點聯(lián)合作惡成功的條件為數(shù)量超過2c/3，概率為

以節(jié)點總數(shù)3f+1=100 為例，委員會中拜占庭節(jié)點聯(lián)合作惡成功概率隨委員會節(jié)點數(shù)量的變化曲線如圖6 所示。

圖6 拜占庭節(jié)點聯(lián)合作惡成功概率隨委員會節(jié)點數(shù)量的變化曲線

由圖6 可知，在100 個節(jié)點的區(qū)塊鏈網絡中，當委員會節(jié)點數(shù)量為10 個時，委員會中拜占庭節(jié)點聯(lián)合作惡的概率低于0.2%，且概率隨著委員會節(jié)點數(shù)量增加而降低，具有較高的安全性。此外，TLGBFT 還引入了信譽機制，委員會節(jié)點從高信譽節(jié)點中選取而非隨機抽取，安全性進一步提升。

4 結束語

本文針對現(xiàn)有的共識算法通信復雜度高、穩(wěn)健性差，難以適用于無人機集群的問題，提出了一種面向無人機集群的雙層分組拜占庭容錯算法TLGBFT。該算法根據無人機的編隊結果對節(jié)點進行分組，同時，從每組選取一部分高信譽節(jié)點組成委員會，其他節(jié)點作為共用節(jié)點，形成雙層分組共識結構。一方面，TLGBFT 使用門限簽名技術降低通信復雜度，且僅通過委員會與其他分組節(jié)點通信，減少分組間通信次數(shù)，使平均通信時延大幅度減小。另一方面，TLGBFT 的分層結構使主節(jié)點身份隱匿于委員會之中，降低了主節(jié)點被敵方自適應攻擊的風險，提升了系統(tǒng)的穩(wěn)健性，同時在委員會選舉階段引入了信譽機制，進一步確保了TLGBFT的安全性。分析表明，TLGBFT 能較好地契合無人機集群協(xié)同任務的需求，兼顧通信復雜度和算法穩(wěn)健性、安全性。