区块链模型架构图

Ⅰ 区块链的六层模型是什么

区块链总共有六个层级结构，这六个层级结构自下而上是：数据层、网络层、共识层、激励层、合约层、应用层。
一、数据层
数据层是区块链六个层级结构里面的最底层。数据层我们可以理解成数据库，只不过对于区块链来讲，这个数据库是不可篡改的、分布式的数据库，也就是我们所谓的“分布式账本”。
在数据层上，也就是在这个“分布式账本”上，存放着区块链上的数据信息，封装着区块的块链式结构、非对称加密技术、哈希算法等技术手段，来保证数据在全网公开的情况下的安全性问题。具体的做法是：
在区块链网络上，节点采用共识算法来维持数据层（也就是这个分布式数据库）的数据的一致性，采用密码学中的非对称加密和哈希算法，来确保这个分布式数据库的不可篡改和可追溯。
这就构成了区块链技术中最底层的数据结构。但是，光有分布式数据库还不够，还需要让数据库里面的数据信息可以共享交流，下面我们介绍数据层的上一层——网络层。
二、网络层
区块链的网络系统，本质上是一个P2P（点对点）网络，点对点意味着不需要一个中间环节或者中心化服务器来操控这个系统，网络中的所有资源和服务都是分配在各个节点手中的，信息的传输也是两个节点之间直接往来就可以了。不过，需要注意的是，P2P
（点对点）并不是中本聪发明的，区块链只是融合了这一技术而已。
所以，区块链的网络层实际上就是一个特别强大的点对点网络系统。在这个系统上，每一个节点既可以生产信息，也可以接收信息，就好比发邮件，你既可以编写自己的邮件，也可以收到别人给你发送的邮件。
在区块链网络上，节点之间需要共同维护这条区块链系统，每当一个节点创造出新的区块后，他需要以广播的形式通知其他节点，其他节点收到信息后对该区块进行验证，然后在该区块的基础上去创建新的区块。这样一来，全网便可以共同维护更新区块链系统这个总账本了。
但是，全网要依据什么规则来维护更新区块链系统这个总账本呢，这就涉及到了所谓的“法律法规”（规则），也就是我们接下来要介绍的：共识层。
三、共识层
在区块链的世界里，共识，简单来讲就是全网要依据一个统一的、大家一致同意的规则来维护更新区块链系统这个总账本，类似于更新数据的规则。让高度分散的节点在去中心化的区块链网络中高效达成共识，是区块链的核心技术之一，也是区块链社区的治理机制。
目前主流的共识机制算法有：比特币的工作量证明（POW）、以太坊的权益证明
（POS）、EOS的委托权益证明（DPOS）等等。
我们现在介绍了数据层、网络层、共识层，这三层保证了区块链上有数据、有网络，有在网络上更新数据的规则，但是天下没有免费的午餐，如何让节点们能够积极踊跃地参与区块链系统维护呢，这里就涉及到了激励，也就是我们下面要介绍的：激励层。
四、激励层
激励层就是所谓的挖矿机制，挖矿机制其实可以理解成激励机制：你为区块链系统做了多少贡献，你就可以得到多少奖励。用这种激励机制，能够鼓励全网节点参与区块链上的数据记录与维护工作。
挖矿机制和共识机制其实是一个道理，共识机制我们可以理解为公司的总规章制度，而挖矿机制可以理解成，在这个总的规章制度之中，你做好了什么能够得到什么奖励，这种奖励规则。
就好比比特币的共识机制PoW，它的规定是多劳多得，谁能够第一个找到正确哈希值谁就可以得到一定数量的比特币奖励；
而以太坊的PoS则规定了谁持币年龄越久，谁能得到奖励的概率就越大。
需要注意的是，激励层一般只有公有链才具备，因为公有链必须依赖全网节点共同维护数据，所以必须有一套这样的激励机制，才能激励全网节点参与区块链系统的建设维护，进而保证区块链系统的安全性和可靠性。
区块链安全可靠了，还不够智能对不对，下面我们将要介绍的合约层，可以让区块链系统变得更加智能。
五.合约层
合约层主要包括各种脚本、代码、算法机制及智能合约，是区块链可编程的基础。我们说的“智能合约”便属于合约层这个层级上。
如果说比特币系统不够智能，那么以太坊提出的“智能合约”则能够满足许多应用场景。合约层的原理主要是将代码嵌入到区块链系统上，用这种方式来实现能够自定义的智能合约。这样一来，在区块链系统上，一旦触发了智能合约的条款，系统就能够自动执行命令。
六、应用层
最后就是应用层。应用层很简单，顾名思义，就是区块链的各种应用场景和案例，我们现在说的“区块链+”就是所谓的应用层。目前已经落地的区块链应用主要是搭建在
ETH、EOS等公链上的各类区块链应用，博彩、游戏类的应用比较多，真正实用的应用还没有出现。

Ⅱ 区块链行业架构包含哪些

区块链技术的架卜槐袜构模型如下几点：

1、数据层

数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等型激技术；

2、网络层

网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；

3、共识层

共识层主要封装网络节点的明颂各类共识算法；

4、激励层

激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；

5、合约层

合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；

6、应用层

应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。

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Ⅲ 区块链架构设计有哪些

区块链作为一种架构设计的实现，与基础语言或平台等差别较大。区块链是加密货币背后的技术，是当下与VR虚拟现实等比肩的热门技术之一，本身不是新技术，类似Ajax，可以说它是一种技术架构，所以我们从架构设计的角度谈谈区块链的技术实现。无论你擅长什么编程语言，都能够参考这种设计去实现一款区块链产品。与此同时，梳理与之相关的知识图谱和体系，帮助大家系统去学习研究。

从架构设计上来说，区块链可以简单的分为三个层次，协议层、扩展层和应用层。其中，协议层又可以分为存储层和网络层，它们相互独立但又不可分割。

区块链架构图

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Ⅳ 1分钟带你快速了解区块链的技术模型架构

区块链技术性并并不是一项单一的技术性，只是多种多样技术性融合自主创新的结果，其实质是一个弱管理中心的、自信赖的最底层构架技术性。
区块链技术性实体模型由上而下包含数据信息层、传输层的共识层、鼓励层、合同层和网络层。每一层具有一项关键作用，不一样等级中间互相配合，一同搭建一个去管理中心的使用价值传送管理体系。

数据信息层的特性是不能伪造、全备份数据、彻底公平（数据信息、管理权限、编码），而其算法设计是区块链，包含区块链头和区块材。区块链头由三组区块链数据库，一组数据库是父区块链哈希值，用以该区域块与区块链中的前一区块链相互连接；二组数据库是Merkle根，一种用于合理地小结区块链中全部买卖的算法设计；三组数据库是难度系数总体目标、时间格式和Nonce与生产制造区块链有关。

传输层封装了P2P网络体制、散播和认证体制等技术性。在传输层中，新的买卖向各大网站开展广播节目，每一个连接点都将接到的交易信息列入一个区块链中，且每一个连接点都试着在自身的区块链中寻找一个具备充足难度系数的劳动量证实，当一个连接点找到一个劳动量证实（得到装包区块链的资质），它就向各大网站开展广播节目（新装包的区块链），当且仅当包括在该区域块中的全部买卖全是合理的且以前未存有过的，别的连接点才认可该区域块的实效性，而表明认可接纳的方式 ，则是在追随该区域块的结尾，生产制造新的区块链以增加该传动链条，而将被接纳区块链的任意散列值视作在于新区块链的任意散列值。

的共识层封装了节点的各种共识机制优化算法，它是区块链的关键技术，由于这决策了区块链的造成，而记帐决策方法可能危害全部系统软件的安全系数和稳定性。现阶段早已发生了十余种共识机制优化算法，在其中较为知名的有劳动量证实体制（POW）、好用拜占庭容错机制优化算法（PBFT）、利益证实体制（POS）、股权授权证明体制。

鼓励层包含发售体制和激励制度。简易而言，激励制度是根据经济发展均衡的方式，激励连接点参加到维护保养区块链系统优化运作中，避免 对总帐簿开展伪造，使长期性保持区块链互联网运作的驱动力。

合同层具备可编程控制器的特点，关键包含智能合约、共识算法、脚本制作、编码，是区块链可编程控制器特点的基本。将编码置入区块链或动态口令中，完成能够 自定的智能合约，并在做到某一明确的约束的状况下，不用经过第三方就可以全自动实行，是区块链去信赖的基本。
网络层封装了区块链的各种各样应用领域和实例，跟电脑的应用软件、电脑浏览器上的门户网等很类似，将区块链关键技术布署在如以太币、EOS上并在实际中落地式。

#比特币[超话]# #数字货币#

Ⅳ 如何绘制区块链会计节点思维导图

一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。
狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。
在保险公司的日常业务中，虽然交易不像银行和证券行业那样频繁，但是对可信数据的依赖是有增无减。因此，笔者认为利用区块链技术，从数据管理的角度切入，能够有效地帮助保险公司提高风险管理能力。具体来讲主要分投保人风险管理和保险公司的风险监督。

Ⅵ 区块链的模型架构是什么

区块链技术不是单一的创新技术，而是多种技术整合创新的结果，其本质是一个弱中心的、自信任的底层架构技术。与传统的互联网技术相比，它的技术原理与模型架构是一次重大革新。在这里，我们将就区块链的基本技术模型进行剖析。

模型图

区块链技术模型自下而上包括数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层。每一层分别具备一项核心功能，不同层级之间相互配合，共同构建一个去中心的价值传输体系

数据层是区块链最底层的释术架构，应用了公私钥相结合的非对称加密技术，利用散列函数确保信息不被篡改，还采用了链式结构、时间戳技术、梅克尔（Merkle)树等技术对数据区块进行处理，让新旧区块之间相互链接，相互验证，是区块链安全稳定运行的基础。

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Ⅶ 区块链由哪些结构组成

区块链是由区块相互连接形成的链式存储结构，区块就是链式存储结构中的数据元素，其中第一个区块被称为创始区块。
 
一般区块包括区块头和区块体两部分。区块头包含每个区块的身份识别信息，如版本号、hash值、时间戳、区块高度等信息；区块体主要包含具体的交易数据。

Ⅷ 区块链的层级结构（什么是区块链的Layer0/1/2）

分层结构是区块链处理数据和运行的基础。

为了寻找到区块链的可扩展性方案，学术研究领域（通常论文中）所指的区块链被分为三层：Layer0、Layer1和Layer2。

通常，区块链系统主要分为：应用层、激励层、共识层、网络层和数据层，共六层，主要体现在初期的比特币系统上。随着智能合约的产生，在应用层和激励层之间加入了合约层，主要体现在以太坊系统中。

对于每一层的内容如上图所示，但在具体的不同系统中所使用的技术可能并不相同，比如共识层主要完成节点之间的共识，除了工作量证明机制（Proof of Work）还有权益证明机制（Proof of Stake）和拜占庭容错机制（ Byzantine Fault Tolerance（BFT）等方式。

数据层、网络层、共识层三者构成了区块链层级的底层基础，也是区块链必不可少的三个元素，缺少任何一个都无法称之为真正的区块链技术。

区块链分层结构对应到OSI体系7层模型和TCP/IP 4层模型下的对比如下图所示。

如果我们再聚焦TCP/IP的四层，特别是上面的「应用层」的话，我们会看到，有可能区块链是把原来只专注于信息传递的应用层，分出来一个专门用于价值转移的新层。因此，我们可以认为TCP/IP四层拆分成了五层，将区块链视为TCP/IP的一层：价值层。

一般认为比特币、以太坊、EOS是区块链1.0、2.0、3.0的代表，如果去看它们的分层也很有意思：

从比特币到以太坊，增加了合约层。从以太坊到EOS，因为采用DPOS，激励层实际上合并到了共识层。而EOS增加出来两层：①工具层，以让在其上更容易开发应用；②生态层，它自身的定位是一个开源软件，那么其他人可以用它的开源软件建立行业链、领域链。

徐忠、邹传伟写了一篇央行工作论文，从经济学的角度探讨区块链，试图给出一种Token范式。其中，实际上他们给出了一个分层模型，这回是内外分层：里层是共识，又分：Token、智能合约、共识算法；处在共识边界与区块链边界，是区块链内的其他信息；处在区块链边界之外，是互联网和实体世界。

一些系统为了提升性能，其实对它的分布式网络也进行了分层。也就是，不是所有的节点都是平等的。
比如，以下是EOS的分层。

为了让区块链变得有用，又有人从其他视角进行讨论。ENChain.Asia的朱峰在BAO白皮书中提出了「自组织商业体7层模型」，这个模型又被在《通证经济的模型与实践》（0.2）报告中引述，称之为「自商业七层模型」。

不过，要注意的是，这里的「激励层」，和我们通常说区块链的激励层，有相似之处，又不一样。之前我们讨论激励层，往往是在公链原生代币的角度讨论的，而这里的激励层，则是通证层面讨论的。

火币研究院在2018年12月的一份报告《区块链四层应用模型的构建与解析》中，给出了一个四层的应用模型，很有意思：

参考文献：
1.区块链十年：各种各样的层
http://www.360doc.com/content/18/1211/10/53358875_800866301.shtml
2.区块链六大层级结构你知道多少？ - 知乎
https://zhuanlan.hu.com/p/98126049
3.区块链的六个分层级结构介绍 - 区块链 - 电子发烧友网
http://www.elecfans.com/blockchain/1138839.html

Ⅸ 【深度知识】区块链之加密原理图示(加密,签名)

先放一张以太坊的架构图：

在学习的过程中主要是采用单个模块了学习了解的，包括P2P,密码学，网络，协议等。直接开始总结：

秘钥分配问题也就是秘钥的传输问题，如果对称秘钥，那么只能在线下进行秘钥的交换。如果在线上传输秘钥，那就有可能被拦截。所以采用非对称加密，两把钥匙，一把私钥自留，一把公钥公开。公钥可以在网上传输。不用线下交易。保证数据的安全性。

如上图，A节点发送数据到B节点，此时采用公钥加密。A节点从自己的公钥中获取到B节点的公钥对明文数据加密，得到密文发送给B节点。而B节点采用自己的私钥解密。

2、无法解决消息篡改。

如上图，A节点采用B的公钥进行加密，然后将密文传输给B节点。B节点拿A节点的公钥将密文解密。

1、由于A的公钥是公开的，一旦网上黑客拦截消息，密文形同虚设。说白了，这种加密方式，只要拦截消息，就都能解开。

2、同样存在无法确定消息来源的问题，和消息篡改的问题。

如上图，A节点在发送数据前，先用B的公钥加密，得到密文1，再用A的私钥对密文1加密得到密文2。而B节点得到密文后，先用A的公钥解密，得到密文1，之后用B的私钥解密得到明文。

1、当网络上拦截到数据密文2时， 由于A的公钥是公开的，故可以用A的公钥对密文2解密，就得到了密文1。所以这样看起来是双重加密，其实最后一层的私钥签名是无效的。一般来讲，我们都希望签名是签在最原始的数据上。如果签名放在后面，由于公钥是公开的，签名就缺乏安全性。

2、存在性能问题，非对称加密本身效率就很低下，还进行了两次加密过程。

如上图，A节点先用A的私钥加密，之后用B的公钥加密。B节点收到消息后，先采用B的私钥解密，然后再利用A的公钥解密。

1、当密文数据2被黑客拦截后，由于密文2只能采用B的私钥解密，而B的私钥只有B节点有，其他人无法机密。故安全性最高。
2、当B节点解密得到密文1后， 只能采用A的公钥来解密。而只有经过A的私钥加密的数据才能用A的公钥解密成功，A的私钥只有A节点有，所以可以确定数据是由A节点传输过来的。

经两次非对称加密，性能问题比较严重。

基于以上篡改数据的问题，我们引入了消息认证。经过消息认证后的加密流程如下：

当A节点发送消息前，先对明文数据做一次散列计算。得到一个摘要, 之后将照耀与原始数据同时发送给B节点。当B节点接收到消息后，对消息解密。解析出其中的散列摘要和原始数据，然后再对原始数据进行一次同样的散列计算得到摘要1, 比较摘要与摘要1。如果相同则未被篡改，如果不同则表示已经被篡改。

在传输过程中，密文2只要被篡改，最后导致的hash与hash1就会产生不同。

无法解决签名问题，也就是双方相互攻击。A对于自己发送的消息始终不承认。比如A对B发送了一条错误消息，导致B有损失。但A抵赖不是自己发送的。

在(三)的过程中，没有办法解决交互双方相互攻击。什么意思呢？ 有可能是因为A发送的消息，对A节点不利，后来A就抵赖这消息不是它发送的。

为了解决这个问题，故引入了签名。这里我们将(二)-4中的加密方式，与消息签名合并设计在一起。

在上图中，我们利用A节点的私钥对其发送的摘要信息进行签名，然后将签名+原文，再利用B的公钥进行加密。而B得到密文后，先用B的私钥解密，然后 对摘要再用A的公钥解密，只有比较两次摘要的内容是否相同。这既避免了防篡改问题，有规避了双方攻击问题。因为A对信息进行了签名，故是无法抵赖的。

为了解决非对称加密数据时的性能问题，故往往采用混合加密。这里就需要引入对称加密，如下图:

在对数据加密时，我们采用了双方共享的对称秘钥来加密。而对称秘钥尽量不要在网络上传输，以免丢失。这里的共享对称秘钥是根据自己的私钥和对方的公钥计算出的，然后适用对称秘钥对数据加密。而对方接收到数据时，也计算出对称秘钥然后对密文解密。

以上这种对称秘钥是不安全的，因为A的私钥和B的公钥一般短期内固定，所以共享对称秘钥也是固定不变的。为了增强安全性，最好的方式是每次交互都生成一个临时的共享对称秘钥。那么如何才能在每次交互过程中生成一个随机的对称秘钥，且不需要传输呢？

那么如何生成随机的共享秘钥进行加密呢？

对于发送方A节点，在每次发送时，都生成一个临时非对称秘钥对，然后根据B节点的公钥 和 临时的非对称私钥 可以计算出一个对称秘钥(KA算法-Key Agreement)。然后利用该对称秘钥对数据进行加密，针对共享秘钥这里的流程如下：

对于B节点，当接收到传输过来的数据时，解析出其中A节点的随机公钥，之后利用A节点的随机公钥 与 B节点自身的私钥 计算出对称秘钥(KA算法)。之后利用对称秘钥机密数据。

对于以上加密方式，其实仍然存在很多问题，比如如何避免重放攻击(在消息中加入 Nonce )，再比如彩虹表(参考 KDF机制解决 )之类的问题。由于时间及能力有限，故暂时忽略。

那么究竟应该采用何种加密呢？

主要还是基于要传输的数据的安全等级来考量。不重要的数据其实做好认证和签名就可以，但是很重要的数据就需要采用安全等级比较高的加密方案了。

密码套件 是一个网络协议的概念。其中主要包括身份认证、加密、消息认证(MAC)、秘钥交换的算法组成。

在整个网络的传输过程中，根据密码套件主要分如下几大类算法：

秘钥交换算法：比如ECDHE、RSA。主要用于客户端和服务端握手时如何进行身份验证。

消息认证算法：比如SHA1、SHA2、SHA3。主要用于消息摘要。

批量加密算法：比如AES, 主要用于加密信息流。

伪随机数算法：例如TLS 1.2的伪随机函数使用MAC算法的散列函数来创建一个 主密钥 ——连接双方共享的一个48字节的私钥。主密钥在创建会话密钥（例如创建MAC）时作为一个熵来源。

在网络中，一次消息的传输一般需要在如下4个阶段分别进行加密，才能保证消息安全、可靠的传输。

握手/网络协商阶段：

在双方进行握手阶段，需要进行链接的协商。主要的加密算法包括RSA、DH、ECDH等

身份认证阶段：

身份认证阶段，需要确定发送的消息的来源来源。主要采用的加密方式包括RSA、DSA、ECDSA(ECC加密，DSA签名)等。

消息加密阶段：

消息加密指对发送的信息流进行加密。主要采用的加密方式包括DES、RC4、AES等。

消息身份认证阶段/防篡改阶段：

主要是保证消息在传输过程中确保没有被篡改过。主要的加密方式包括MD5、SHA1、SHA2、SHA3等。

ECC ：Elliptic Curves Cryptography，椭圆曲线密码编码学。是一种根据椭圆上点倍积生成 公钥、私钥的算法。用于生成公私秘钥。

ECDSA ：用于数字签名,是一种数字签名算法。一种有效的数字签名使接收者有理由相信消息是由已知的发送者创建的，从而发送者不能否认已经发送了消息(身份验证和不可否认)，并且消息在运输过程中没有改变。ECDSA签名算法是ECC与DSA的结合，整个签名过程与DSA类似，所不一样的是签名中采取的算法为ECC，最后签名出来的值也是分为r,s。 主要用于身份认证阶段 。

ECDH ：也是基于ECC算法的霍夫曼树秘钥，通过ECDH，双方可以在不共享任何秘密的前提下协商出一个共享秘密，并且是这种共享秘钥是为当前的通信暂时性的随机生成的，通信一旦中断秘钥就消失。 主要用于握手磋商阶段。

ECIES： 是一种集成加密方案,也可称为一种混合加密方案，它提供了对所选择的明文和选择的密码文本攻击的语义安全性。ECIES可以使用不同类型的函数：秘钥协商函数(KA)，秘钥推导函数(KDF)，对称加密方案(ENC)，哈希函数(HASH), H-MAC函数(MAC)。

ECC 是椭圆加密算法，主要讲述了按照公私钥怎么在椭圆上产生，并且不可逆。 ECDSA 则主要是采用ECC算法怎么来做签名， ECDH 则是采用ECC算法怎么生成对称秘钥。以上三者都是对ECC加密算法的应用。而现实场景中，我们往往会采用混合加密(对称加密，非对称加密结合使用，签名技术等一起使用)。 ECIES 就是底层利用ECC算法提供的一套集成(混合)加密方案。其中包括了非对称加密，对称加密和签名的功能。

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这个先订条件是为了保证曲线不包含奇点。

所以，随着曲线参数a和b的不断变化，曲线也呈现出了不同的形状。比如:

所有的非对称加密的基本原理基本都是基于一个公式 K = k G。其中K代表公钥，k代表私钥，G代表某一个选取的基点。非对称加密的算法 就是要保证 该公式 不可进行逆运算( 也就是说G/K是无法计算的 )。 *

ECC是如何计算出公私钥呢？这里我按照我自己的理解来描述。

我理解，ECC的核心思想就是：选择曲线上的一个基点G，之后随机在ECC曲线上取一个点k(作为私钥)，然后根据k G计算出我们的公钥K。并且保证公钥K也要在曲线上。*

那么k G怎么计算呢？如何计算k G才能保证最后的结果不可逆呢？这就是ECC算法要解决的。

首先，我们先随便选择一条ECC曲线，a = -3, b = 7 得到如下曲线：

在这个曲线上，我随机选取两个点，这两个点的乘法怎么算呢？我们可以简化下问题，乘法是都可以用加法表示的，比如2 2 = 2+2，3 5 = 5+5+5。 那么我们只要能在曲线上计算出加法，理论上就能算乘法。所以，只要能在这个曲线上进行加法计算，理论上就可以来计算乘法，理论上也就可以计算k*G这种表达式的值。

曲线上两点的加法又怎么算呢？这里ECC为了保证不可逆性，在曲线上自定义了加法体系。

现实中，1+1=2，2+2=4，但在ECC算法里，我们理解的这种加法体系是不可能。故需要自定义一套适用于该曲线的加法体系。

ECC定义，在图形中随机找一条直线，与ECC曲线相交于三个点(也有可能是两个点)，这三点分别是P、Q、R。

那么P+Q+R = 0。其中0 不是坐标轴上的0点，而是ECC中的无穷远点。也就是说定义了无穷远点为0点。

同样，我们就能得出 P+Q = -R。 由于R 与-R是关于X轴对称的，所以我们就能在曲线上找到其坐标。

P+R+Q = 0, 故P+R = -Q , 如上图。

以上就描述了ECC曲线的世界里是如何进行加法运算的。

从上图可看出，直线与曲线只有两个交点，也就是说 直线是曲线的切线。此时P,R 重合了。

也就是P = R, 根据上述ECC的加法体系，P+R+Q = 0, 就可以得出 P+R+Q = 2P+Q = 2R+Q=0

于是乎得到 2 P = -Q (是不是与我们非对称算法的公式 K = k G 越来越近了)。

于是我们得出一个结论，可以算乘法，不过只有在切点的时候才能算乘法，而且只能算2的乘法。

假若 2 可以变成任意个数进行想乘，那么就能代表在ECC曲线里可以进行乘法运算，那么ECC算法就能满足非对称加密算法的要求了。

那么我们是不是可以随机任何一个数的乘法都可以算呢？ 答案是肯定的。 也就是点倍积 计算方式。

选一个随机数 k, 那么k * P等于多少呢？

我们知道在计算机的世界里，所有的都是二进制的，ECC既然能算2的乘法，那么我们可以将随机数k描 述成二进制然后计算。假若k = 151 = 10010111

由于2 P = -Q 所以 这样就计算出了k P。 这就是点倍积算法 。所以在ECC的曲线体系下是可以来计算乘法，那么以为这非对称加密的方式是可行的。

至于为什么这样计算 是不可逆的。这需要大量的推演，我也不了解。但是我觉得可以这样理解：

我们的手表上，一般都有时间刻度。现在如果把1990年01月01日0点0分0秒作为起始点，如果告诉你至起始点为止时间流逝了 整1年，那么我们是可以计算出现在的时间的，也就是能在手表上将时分秒指针应该指向00：00：00。但是反过来，我说现在手表上的时分秒指针指向了00：00：00,你能告诉我至起始点算过了有几年了么？

ECDSA签名算法和其他DSA、RSA基本相似，都是采用私钥签名，公钥验证。只不过算法体系采用的是ECC的算法。交互的双方要采用同一套参数体系。签名原理如下：

在曲线上选取一个无穷远点为基点 G = (x,y)。随机在曲线上取一点k 作为私钥， K = k*G 计算出公钥。

签名过程：

生成随机数R, 计算出RG.

根据随机数R,消息M的HASH值H,以及私钥k, 计算出签名S = (H+kx)/R.

将消息M,RG,S发送给接收方。

签名验证过程：

接收到消息M, RG,S

根据消息计算出HASH值H

根据发送方的公钥K,计算 HG/S + xK/S, 将计算的结果与 RG比较。如果相等则验证成功。

公式推论：

HG/S + xK/S = HG/S + x(kG)/S = (H+xk)/GS = RG

在介绍原理前，说明一下ECC是满足结合律和交换律的，也就是说A+B+C = A+C+B = (A+C)+B。

这里举一个WIKI上的例子说明如何生成共享秘钥，也可以参考 Alice And Bob 的例子。

Alice 与Bob 要进行通信，双方前提都是基于 同一参数体系的ECC生成的 公钥和私钥。所以有ECC有共同的基点G。

生成秘钥阶段：

Alice 采用公钥算法 KA = ka * G ，生成了公钥KA和私钥ka, 并公开公钥KA。

Bob 采用公钥算法 KB = kb * G ，生成了公钥KB和私钥 kb, 并公开公钥KB。

计算ECDH阶段：

Alice 利用计算公式 Q = ka * KB 计算出一个秘钥Q。

Bob 利用计算公式 Q' = kb * KA 计算出一个秘钥Q'。

共享秘钥验证：

Q = ka KB = ka * kb * G = ka * G * kb = KA * kb = kb * KA = Q'

故 双方分别计算出的共享秘钥不需要进行公开就可采用Q进行加密。我们将Q称为共享秘钥。

在以太坊中，采用的ECIEC的加密套件中的其他内容：

1、其中HASH算法采用的是最安全的SHA3算法 Keccak 。

2、签名算法采用的是 ECDSA

3、认证方式采用的是 H-MAC

4、ECC的参数体系采用了secp256k1, 其他参数体系 参考这里

H-MAC 全程叫做 Hash-based Message Authentication Code. 其模型如下：

在 以太坊 的 UDP通信时(RPC通信加密方式不同)，则采用了以上的实现方式，并扩展化了。

首先，以太坊的UDP通信的结构如下：

其中，sig是 经过 私钥加密的签名信息。mac是可以理解为整个消息的摘要， ptype是消息的事件类型，data则是经过RLP编码后的传输数据。

其UDP的整个的加密，认证，签名模型如下：