TRM-Raft：通过集成信任与声誉模型实现抗拜占庭的Raft共识

网构软件设想了自主软件实体在开放互联网上进行协作。Raft共识因其在分布式协调（例如服务注册中心和区块链）中的简单性和性能而被广泛采用。然而，Raft仅假设崩溃故障，使其容易受到选举伪造和日志篡改等拜占庭行为的影响。现有的BFT协议开销很高，而临时加固缺乏统一防御。我们提出了\textbf{TRM-Raft}，一种抗拜占庭增强方案，将基于区块链的信任与声誉模型（B-TRM）非侵入式地集成到共识核心中。它量化多维节点行为，应用区分意外故障与恶意行为的自适应惩罚，并将声誉嵌入领导者选举和日志复制中。声誉感知选举惩罚任期/索引伪造，将低声誉节点排除在领导权之外。基于Schnorr签名的机制允许跟随者验证日志完整性；篡改会触发声誉衰减和领导者替换。在Hyperledger Fabric上于现实网构软件环境中进行的评估表明，即使有40%的拜占庭节点，TRM-Raft也能将恶意领导者比率保持在5%以下，与普通Raft相比，吞吐量损失小于10%，延迟增加小于5%。TRM-Raft为依赖Raft的网构软件系统提供了一条轻量级、实用的可信路径。