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4624 软件学报 2025 年第 36 卷第 10 期

消耗的时间相比区块链正常交易增加约为 0.038 s. 因此, 该部分实验结果说明了采用智能合约行为可信验证机制
之后, 对于区块链性能开销的影响在可接受范围内, 并无显著性能下降.

表 5 匹配耗时

文件类型 文件大小 (KB) 耗时 (s) 平均耗时 (s)
.go (合约) 3.5 0.000 016 49
.pem等 (身份认证) 0.78 0.000 016 65 0.000 016
blockfile (账本) 105 0.000 016 78

1.2 区块链正常交易 1.2 区块链正常交易 1.2 区块链正常交易
1.1 区块链可信交易 1.1 区块链可信交易 1.1 区块链可信交易
1.0 1.0 1.0
区块链时延 (s) 0.8 区块链时延 (s) 0.8 区块链时延 (s) 0.8
0.9
0.9
0.9
0.7
0.7
0.7
0.6
0.5
0.5
0.5 0.6 0.6
0.4 0.4 0.4
0.3 0.3 0.3
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
实验次序 (次) 实验次序 (次) 实验次序 (次)
(a) 简单合约分析 (b) 中等合约分析 (c) 复杂合约分析
图 6 智能合约调用时延分析

综上所述, 通过对所采用的智能合约行为可信验证机制进行评估, 采用行为可信验证机制后的区块链可信交
易时间有所增加, 但增加的时间几乎不会对性能产生影响. 随着合约复杂度的增加, 该机制仍可在确保智能合约行
为可信的同时, 保持良好的性能情况.

6 总 结

本文提出一种面向联盟链的智能合约行为可信验证机制, 该方法融合区块链和可信计算技术, 借助静态分析
和动态分析提出基于系统调用序列的行为动态度量模型. 同时, 利用联盟链共识的一致性特点在合约完整性未被
篡改的情况下, 实现对智能合约行为完整性的主动监控机制. 通过理论分析和实验评估了本文提出的机制, 在
Hyperledger Fabric 平台的实验结果表明, 该机制能够有效地检测出不符合预期的行为序列, 实现了对智能合约行
为的可信性判定, 智能合约行为可信验证机制具有良好的效果, 并不会带来过大的性能开销. 与现有工作相比, 能
够有效防止恶意合约部署对区块链系统进行恶意攻击, 进一步增强了联盟链系统的安全性. 本文当前侧重对智能
合约行为可信性进行研究, 尚未讨论节点的身份可信性问题, 未来将进一步探索研究该问题.

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