Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong thời đại công nghệ số, dịch vụ viễn thông đã trở thành một phần thiết yếu trong đời sống thường nhật. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển này, tình trạng cuộc gọi rác và lừa đảo qua điện thoại ngày càng gia tăng, gây ảnh hưởng tiêu cực trực tiếp đến người dùng dịch vụ. Người sử dụng điện thoại phải chịu tổn thất về thời gian, chi phí và tác động tâm lý do các cuộc gọi chào mời quảng cáo, giả danh chính phủ, ngân hàng hoặc các hình thức liên lạc không mong muốn khác. Khóa luận dẫn báo cáo năm 2023 cho thấy hoạt động lừa đảo qua điện thoại tại Việt Nam đã gây thiệt hại ước tính khoảng 16 tỷ USD. Trên phạm vi toàn cầu, tổng số tiền thất thoát do lừa đảo cùng năm ước tính lên tới 1.026 nghìn tỷ USD, tương đương khoảng 1,05% GDP toàn cầu.

Trước thực trạng đó, các giải pháp lọc cuộc gọi độc hại đã được triển khai trong thực tế, điển hình như Truecaller hay Robot Call. Dù vậy, các hệ thống này đều vận hành dựa trên kiến trúc cơ sở dữ liệu tập trung, bộc lộ nhiều điểm yếu cố hữu về bảo mật và quyền riêng tư:

  • Lưu trữ dữ liệu cá nhân trong một cơ sở dữ liệu tập trung làm gia tăng nguy cơ rò rỉ và vi phạm dữ liệu nhạy cảm.
  • Thiếu tính minh bạch trong quy trình xử lý dữ liệu, khiến người dùng không thể kiểm chứng cách thức thông tin được sử dụng.
  • Dễ gặp phải lỗi điểm duy nhất (single point of failure - SPOF), khiến toàn bộ hệ thống bị tê liệt nếu cơ quan trung ương bị tấn công hoặc trục trặc kỹ thuật.

Xuất phát từ các vấn đề trên, đề tài xác định ba mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

  1. Đề xuất một giải pháp giải quyết các hạn chế của hệ thống tập trung, triển khai và thực nghiệm trên nền tảng mang tên "Sentinel Platform"; áp dụng công nghệ blockchain nhằm lưu trữ và xử lý dữ liệu cuộc gọi một cách minh bạch, bảo mật.
  2. Giới thiệu cơ chế đồng thuận Proof-of-Spam, cho phép cộng đồng cùng tham gia đánh giá và phân loại số điện thoại spam dựa trên cơ chế bầu cử trong thực tế và danh tiếng của người dùng.
  3. Cung cấp cái nhìn tổng quan về công nghệ blockchain, kiến trúc, cơ chế đồng thuận và bộ ba bất khả thi (Blockchain Trilemma), đồng thời đánh giá các giải pháp hiện tại đối với vấn đề thư rác viễn thông và nghiên cứu ứng dụng công nghệ chuỗi khối theo xu hướng phát triển mới.

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là các giải pháp công nghệ ngăn chặn cuộc gọi spam, kiến trúc chuỗi khối và cơ chế đồng thuận phân tán. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc mô hình hóa, thiết kế và thực nghiệm nền tảng Sentinel Platform sử dụng khung phát triển Substrate hướng đến hệ sinh thái Polkadot, với dữ liệu bối cảnh và số liệu thống kê được cập nhật đến giai đoạn 2023–2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng nội dung dựa trên hệ thống cơ sở lý thuyết về chuỗi khối và mạng phân tán:

  • Khái niệm và cấu trúc chuỗi khối: Kế thừa các nguyên lý nền tảng từ nghiên cứu của David Lee Chaum (1979) và bài báo giới thiệu Bitcoin của Satoshi Nakamoto (2008). Hệ thống vận hành trên mạng ngang hàng (P2P), sử dụng hàm băm mật mã (SHA-256, Keccak-256), cây Merkle (Merkle Tree) để xác thực tính toàn vẹn của tập hợp giao dịch, nhãn thời gian (timestamp) ngăn chặn chi tiêu kép (double spending), cùng hệ thống địa chỉ mã hóa khóa bất đối xứng thông qua thuật toán ECDSA.
  • Tính chất cốt lõi của blockchain: Bốn đặc tính bắt buộc bao gồm tính bất biến (Immutable), tính phi tập trung (Decentralization), tính minh bạch (Transparency) và tính ẩn danh (Anonymity).
  • Mô hình bảo mật và lý thuyết giới hạn: Đánh giá an ninh hệ thống dựa trên mô hình CIA (Bảo mật - Confidentiality, Toàn vẹn - Integrity, Sẵn sàng - Availability), khả năng chống tấn công từ chối dịch vụ (DDoS) và tấn công 51%. Lý thuyết Blockchain Trilemma (bộ ba bất khả thi phát triển từ định lý CAP của Eric Brewer năm 2000) khẳng định một chuỗi khối không thể tối ưu hóa đồng thời cả ba yếu tố: Tính bảo mật (Security), Tính phân tán (Decentralization) và Khả năng mở rộng (Scalability).
  • Cơ chế đồng thuận: Phân tích các giao thức chính gồm Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT), Proof of Authority (PoA với hai dạng Aura và Clique), Proof of Elapsed Time (PoET) và Raft.
  • Tương tác liên chuỗi (Cross-Chain): Căn cứ theo tiêu chuẩn IEEE 3205-2023 và các nghiên cứu về sơ đồ chuyển tiếp (Relay Schemes), cơ chế Relay, Relay Chain cùng kiến trúc mạng Polkadot gồm Relay Chain, Parachains, các nút xác thực (Validators), nút đối chiếu (Collators) và định dạng truyền tin XCM.

Khóa luận kết hợp các phương pháp nghiên cứu kỹ thuật và thực nghiệm:

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu: Khảo sát các nghiên cứu về điểm yếu của kiến trúc tập trung (Salman và cộng sự), mô hình hợp đồng thông minh chống cuộc gọi rác (Muttavarapu và cộng sự, 2019), giao thức Proof-of-AntiScam (Thế Duy và cộng sự, 2023), thuật toán bỏ phiếu Rift (Jiang và cộng sự, 2019) và lịch sử an ninh của Truecaller.
  • Phương pháp thiết kế và xây dựng hệ thống kỹ thuật: Thiết kế kiến trúc nền tảng phân tán Sentinel Platform, phát triển các Pallet chuyên biệt trong khung phát triển Substrate Core Libraries bằng ngôn ngữ Rust để hiện thực hóa logic nghiệp vụ on-chain.
  • Phương pháp thực nghiệm đo lường: Thiết lập môi trường thử nghiệm nhằm kiểm tra chức năng gửi báo cáo, truy vấn thông tin và bỏ phiếu; thu thập số liệu tải để đánh giá sự tương quan giữa thời gian thực thi (execution time) và số lượng yêu cầu (requests), theo dõi trực quan thông qua Grafana Dashboard.

Nguồn dữ liệu sử dụng trong khóa luận bao gồm các báo cáo thống kê thiệt hại viễn thông toàn cầu và Việt Nam năm 2023, dữ liệu phân tích on-chain từ Etherscan.io và Blockchain.com, cùng tài liệu kỹ thuật từ Polkadot Wiki và IEEE.

Thiết kế và triển khai

Nền tảng được thiết kế dưới tên gọi Sentinel Platform, vận hành như một chuỗi khối chuyên biệt (application-specific blockchain) xây dựng trên nền tảng Substrate, loại bỏ sự phụ thuộc vào máy ảo hợp đồng thông minh của bên thứ ba.

Kiến trúc hệ thống

Hệ thống tổ chức mạng lưới dựa trên các loại nút trong Substrate, kết nối các tác nhân tham gia gồm:

  • Người dùng cuối (End-users): Tương tác với hệ thống thông qua ứng dụng phân tán (DApp) để thực hiện báo cáo số điện thoại, tra cứu độ tin cậy và tham gia bỏ phiếu.
  • Nút đối chiếu và xác thực (Collators & Validators): Chịu trách nhiệm đóng gói các giao dịch nghiệp vụ cuộc gọi, duy trì sự đồng thuận và sẵn sàng liên kết với Relay Chain của Polkadot thông qua giao thức XCM.

Các thành phần Pallet cốt lõi

Logic nghiệp vụ của Sentinel Platform được đóng gói thành các mô-đun Runtime (Pallet) độc lập trong Substrate:

  • Pallet SCBC (Spam Call Blockchain Core): Quản lý trạng thái của các số điện thoại, tiếp nhận báo cáo từ người dùng và xuất các hàm (exported functions) phục vụ việc ghi nhận dữ liệu cuộc gọi.
  • Pallet Validator Set: Điều phối danh sách các nút xác thực tham gia duy trì mạng lưới và phê duyệt khối.
  • Pallet Collectives: Cung cấp cơ chế biểu quyết tập thể, xử lý các đề xuất chuyển đổi trạng thái một số điện thoại thành spam dựa trên ý kiến số đông.

Quy trình nghiệp vụ chính

  1. Báo cáo số điện thoại (Report): Người dùng trích xuất số điện thoại gần đây từ danh bạ/lịch sử cuộc gọi, tạo giao dịch báo cáo kèm thông tin chi tiết, ký số bằng khóa riêng (ECDSA) và gửi lên mạng lưới. Giao dịch sau đó được đóng gói vào khối mới.
  2. Truy vấn thông tin (Query): Người dùng gửi yêu cầu tra cứu một số thuê bao qua RPC. Hệ thống đối soát trạng thái lưu trữ trên sổ cái và phản hồi thông tin xác thực: số điện thoại bình thường hay đã bị gắn nhãn spam.
  3. Bỏ phiếu cộng đồng (Voting): Khi có kiến nghị chuyển trạng thái một số thuê bao sang danh sách spam, các cử tri trong mạng lưới tiến hành bỏ phiếu. Kết quả biểu quyết được tổng hợp để cập nhật trạng thái chính thức của số điện thoại trên sổ cái.

Giám sát và kiểm thử

Hệ thống tích hợp công cụ giám sát Grafana Dashboard nhằm theo dõi hoạt động của các nút mạng, tốc độ sinh khối và phân tích hiệu năng thông qua sự tương quan giữa thời gian thực thi với số lượng yêu cầu xử lý đồng thời.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương mở đầu phân tích bối cảnh phát triển của dịch vụ viễn thông và sự bùng phát của nạn cuộc gọi lừa đảo, trích dẫn thiệt hại 16 tỷ USD tại Việt Nam và 1.026 nghìn tỷ USD trên toàn cầu trong năm 2023. Tác giả chỉ ra các điểm yếu của hệ sinh thái lọc cuộc gọi tập trung như Truecaller hay Robot Call về nguy cơ xâm phạm quyền riêng tư và thiếu minh bạch. Từ đó, chương xác định ba mục tiêu nghiên cứu cụ thể, tập trung vào việc xây dựng nền tảng Sentinel Platform, đề xuất cơ chế đồng thuận Proof-of-Spam và thiết lập cấu trúc tổng thể cho toàn bộ khóa luận.

Chương 2: Những nghiên cứu và sản phẩm liên quan

Nội dung chương tổng thuật và đánh giá ưu - nhược điểm của các công trình học thuật và sản phẩm thực tế:

  • Khảo sát của Salman và cộng sự về điểm lỗi duy nhất và chi phí vận hành tăng phi tuyến tính của kiến trúc tập trung.
  • Nghiên cứu của Muttavarapu và cộng sự (2019) về giải pháp ghi nhận cuộc gọi rác bằng Smart Contract trên Ethereum; tác giả chỉ ra điểm nghẽn của nghiên cứu này là sự phụ thuộc vào PoW và giới hạn xử lý khi hệ thống phát sinh khoảng 1000 giao dịch/giây.
  • Giao thức Proof-of-AntiScam (PoAS) kết hợp học máy của Thế Duy và cộng sự (2023) trong việc phát hiện trang web lừa đảo qua IP.
  • Thuật toán Rift của Jiang và cộng sự (2019) với cơ chế phòng phiếu, ủy ban bầu cử và giai đoạn thử thách tín nhiệm cho các nút tạo khối.
  • Phân tích ứng dụng Truecaller: quy mô đạt hơn 200 triệu người dùng hoạt động hàng tháng vào năm 2020 nhưng từng gặp các sự cố an ninh nghiêm trọng như bị Syrian Electronic Army tấn công máy chủ năm 2013 và lộ lỗ hổng dữ liệu năm 2019.

Chương 3: Cơ sở lý thuyết

Chương 3 trình bày toàn diện lý thuyết chuỗi khối, bao gồm lịch sử phát triển từ đề xuất của David Lee Chaum đến Bitcoin của Satoshi Nakamoto. Tác giả phân loại blockchain theo bảng hệ thống tiêu chí:

Tiêu chí phân loại Nhóm loại hình Đặc điểm vận hành chính
Khả năng truy xuất dữ liệu Public Blockchain Mọi đối tượng đều có quyền đọc và gửi giao dịch
Private Blockchain Quyền truy cập giới hạn trong một tổ chức nội bộ
Consortium Blockchain Quản lý liên kết bởi nhiều tổ chức thành viên
Hybrid Blockchain Kết hợp song song các đặc tính công khai và riêng tư
Khả năng hỗ trợ tiền mã hóa C2C Blockchain Dành riêng cho giao dịch và phi tập trung tiền tệ
C2B Blockchain Trang bị thêm tầng logic để lập trình đa mục đích
B2B Blockchain Không hỗ trợ tiền số, phục vụ thực thi phần mềm chuyên ngành
Thực thi hợp đồng thông minh Stateless Blockchain Xác thực qua hàm băm, độc lập với tầng logic hợp đồng
Stateful Blockchain Lưu giữ các trạng thái logic và tính toán giao dịch phức tạp
Kiểu sổ cái Permissionless Tự do tham gia xác thực không cần cấp phép trước
Permissioned Chỉ các bên được ủy quyền mới được vận hành nút xác thực

Chương này cũng phân tích sâu bộ ba bất khả thi Blockchain Trilemma dựa trên định lý CAP của Eric Brewer (2000), các giải pháp mở rộng qua phân vùng chuỗi, DAG, Sharding và kiến trúc đa chuỗi không đồng nhất. Phần cuối chương dành cho các cơ chế đồng thuận (PoW, PoS, PBFT, PoA, PoET, Raft) và công nghệ liên chuỗi Relay Schemes, tập trung vào mô hình Relay Chain, Parachains, Collators, Validators của Polkadot theo chuẩn IEEE 3205-2023.

Chương 4: Phương pháp đề xuất

Chương 4 mô tả chi tiết phương pháp giải quyết vấn nạn cuộc gọi rác thông qua nền tảng Sentinel Platform và cơ chế đồng thuận Proof-of-Spam. Tác giả trình bày các công nghệ xây dựng DApp, cấu trúc thư viện Substrate Core Libraries, các loại nút trong mạng và kiến trúc module hóa. Ba quy trình nghiệp vụ cốt lõi được đặc tả qua các sơ đồ hoạt động: quy trình người dùng báo cáo số điện thoại gần đây kèm chữ ký số giao dịch, quy trình truy vấn thông tin số thuê bao và cơ chế bỏ phiếu cộng đồng thông qua Pallet Collectives để chuyển trạng thái số điện thoại sang danh sách spam. Chương cũng minh họa chi tiết các hàm được xuất từ Pallet SCBC, Pallet Validator Set và cấu trúc lưu trữ giao dịch trong một khối.

Chương 5: Quá trình thử nghiệm và kết quả

Chương 5 trình bày việc thiết lập kịch bản thực nghiệm nhằm chứng minh tính khả thi của giải pháp. Tác giả triển khai hệ thống thu thập chỉ số và trực quan hóa bằng Grafana Dashboard. Nội dung tập trung khảo sát sự tương quan giữa thời gian thực thi và số lượng yêu cầu xử lý (requests), từ đó kiểm chứng khả năng đáp ứng của hệ thống phân tán khi phát sinh tải báo cáo và truy vấn dữ liệu.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương tổng kết toàn bộ kết quả nghiên cứu so với ba mục tiêu ban đầu, ghi nhận các nội dung công bố khoa học liên quan đến đề tài và đề xuất các định hướng mở rộng nghiên cứu trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đạt được các kết quả cụ thể thông qua số liệu và sản phẩm kỹ thuật:

  • Thiết kế hoàn chỉnh mô hình kiến trúc Sentinel Platform, giải quyết triệt để vấn đề điểm lỗi duy nhất (SPOF) của hệ thống tập trung.
  • Triển khai thành công bộ ba Pallet nghiệp vụ trên nền tảng Substrate gồm Pallet SCBC, Pallet Validator Set và Pallet Collectives, thực thi các tính năng: báo cáo số điện thoại, truy vấn dữ liệu và bỏ phiếu phân loại số rác.
  • Xây dựng cơ chế Proof-of-Spam dựa trên biểu quyết cộng đồng và danh tiếng người dùng, ngăn chặn việc thao túng dữ liệu báo cáo spam.
  • Thiết lập hệ thống giám sát thời gian thực qua Grafana Dashboard, thu thập và đo lường thành công mối tương quan giữa thời gian xử lý và lưu lượng yêu cầu (requests).
Tiêu chí kỹ thuật Hệ thống tập trung (Truecaller) Giải pháp Smart Contract (Muttavarapu et al.) Giải pháp đề xuất (Sentinel Platform)
Kiến trúc dữ liệu Máy chủ cơ sở dữ liệu tập trung Sổ cái Ethereum (On-chain Smart Contract) Chuỗi khối chuyên biệt trên Substrate
Tính minh bạch Kém, người dùng không kiểm soát việc xử lý dữ liệu Minh bạch cao trên sổ cái công khai Minh bạch cao, dữ liệu đồng thuận phân tán
Nguy cơ an ninh Điểm lỗi duy nhất (SPOF), rủi ro rò rỉ dữ liệu máy chủ Phụ thuộc vào an ninh của mạng PoW bên thứ ba Bảo vệ dữ liệu bằng cặp khóa ECDSA, khả năng chịu lỗi P2P
Khả năng mở rộng Tăng chi phí hoạt động phi tuyến tính Nghẽn mạng ở mức khoảng 1000 tx/s Kiến trúc module hóa, định hướng tương tác đa chuỗi Polkadot
Cơ chế xác thực spam Thuật toán máy chủ tập trung Tổng hợp báo cáo qua Smart Contract Cơ chế Proof-of-Spam (bỏ phiếu cộng đồng và danh tiếng)

Đóng góp của khóa luận thể hiện ở việc khắc phục hạn chế thông lượng thấp của mạng PoW trong nghiên cứu của Muttavarapu và cộng sự, đồng thời loại bỏ rủi ro rò rỉ dữ liệu cá nhân từng xảy ra với các giải pháp tập trung như Truecaller.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận các giới hạn phạm vi nghiên cứu:

  • Quá trình thực nghiệm chủ yếu thực hiện trong môi trường kiểm thử mô phỏng (testbed), đánh giá hiệu năng dựa trên số lượng request giả lập thông qua công cụ đo lường và hiển thị qua Grafana.
  • Mạng lưới chưa được triển khai kết nối trực tiếp thành một Parachain chính thức trên Relay Chain của mạng Polkadot thực tế mà mới dừng ở thiết kế kiến trúc tương thích.

Các hướng phát triển trong tương lai được nhóm tác giả vạch ra trong Mục 6.3 bao gồm:

  • Hoàn thiện và triển khai chính thức Sentinel Platform dưới dạng Parachain kết nối vào mạng Polkadot Relay Chain, tận dụng định dạng XCM để trao đổi dữ liệu liên chuỗi an toàn.
  • Cải tiến và tối ưu hóa thuật toán tính điểm danh tiếng trong cơ chế Proof-of-Spam nhằm thích ứng với các kịch bản tấn công tinh vi hơn trong môi trường viễn thông thực tế.
  • Mở rộng hợp tác và tích hợp API với các nhà mạng viễn thông để xử lý dữ liệu cuộc gọi theo thời gian thực ở quy mô lớn.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Mạng máy tính và Truyền thông dữ liệu, An toàn thông tin và Kỹ thuật phần mềm. Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu gồm:

  • Chương 3: Cung cấp tài liệu tổng quan hệ thống về lý thuyết chuỗi khối, cơ chế giải quyết bộ ba bất khả thi Blockchain Trilemma và nguyên lý giao tiếp liên chuỗi theo chuẩn IEEE 3205-2023.
  • Chương 4: Cung cấp hướng dẫn kiến trúc mẫu về việc xây dựng một chuỗi khối chuyên biệt (application-specific blockchain) sử dụng Substrate Framework, minh họa cách thức phân tách và đóng gói logic nghiệp vụ thành các Pallet (SCBC, Validator Set, Collectives) thay vì phụ thuộc vào Smart Contract thông thường.
  • Mô hình Proof-of-Spam: Gợi ý phương pháp tiếp cận mới trong việc giải quyết bài toán chống thư rác viễn thông bằng cơ chế đồng thuận phân tán kết hợp danh tiếng và biểu quyết cộng đồng.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận dẫn số liệu nào về thiệt hại do lừa đảo qua điện thoại gây ra vào năm 2023?

Khóa luận dẫn báo cáo năm 2023 cho thấy hoạt động lừa đảo qua điện thoại tại Việt Nam gây thiệt hại khoảng 16 tỷ USD. Trên phạm vi toàn cầu, tổng số tiền thất thoát ước tính lên tới 1.026 nghìn tỷ USD, chiếm khoảng 1,05% GDP toàn cầu.

2. Những điểm yếu nào của hệ thống lọc cuộc gọi tập trung như Truecaller được chỉ ra trong khóa luận?

Khóa luận chỉ ra rằng các hệ thống tập trung như Truecaller tạo ra điểm lỗi duy nhất (SPOF), buộc người dùng phải giao phó quyền tự chủ và dữ liệu nhạy cảm cho bên thứ ba, đồng thời chi phí vận hành tăng phi tuyến tính theo quy mô. Khóa luận dẫn chứng các sự cố thực tế của Truecaller: máy chủ ứng dụng bị tấn công làm lộ dữ liệu năm 2013 và lỗ hổng bảo mật làm lộ thông tin người dùng được phát hiện năm 2019.

3. Vì sao nhóm tác giả không áp dụng giải pháp Smart Contract trên Ethereum của Muttavarapu và cộng sự?

Tác giả nhận định giải pháp của Muttavarapu và cộng sự (2019) phụ thuộc lớn vào Smart Contract trên Ethereum. Việc xử lý báo cáo cuộc gọi spam sản sinh tỷ lệ giao dịch rất lớn (khoảng 1000 giao dịch/giây), đây là giới hạn thông lượng mà một mạng chuỗi khối sử dụng cơ chế đồng thuận PoW tại thời điểm đó không thể đáp ứng được.

4. Nền tảng Sentinel Platform gồm những Pallet chức năng nào trong Substrate?

Sentinel Platform được xây dựng dựa trên ba Pallet chính: Pallet SCBC đảm nhiệm các logic nghiệp vụ cốt lõi và xuất các hàm quản lý cuộc gọi; Pallet Validator Set quản lý danh sách các nút xác thực trong mạng; và Pallet Collectives quản lý các tính năng bỏ phiếu và biểu quyết tập thể của cộng đồng.

5. Cơ chế đồng thuận Proof-of-Spam vận hành dựa trên nguyên tắc nào?

Proof-of-Spam là cơ chế đồng thuận cho phép cộng đồng cùng tham gia đánh giá và phân loại số điện thoại spam. Cơ chế này vận hành dựa trên sự kết hợp giữa quy trình bỏ phiếu (bầu cử) thực tế và hệ thống tính điểm danh tiếng của người dùng tham gia mạng lưới.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Anh Tài và Trần Thế Anh đã phát triển thành công giải pháp ngăn chặn cuộc gọi lừa đảo mang tên Sentinel Platform dựa trên nền tảng chuỗi khối Substrate. Đề tài đề xuất cơ chế đồng thuận Proof-of-Spam nhằm huy động cộng đồng tham gia xác thực và phân loại số điện thoại rác một cách minh bạch, giải quyết triệt để rủi ro rò rỉ dữ liệu và điểm lỗi duy nhất của các mô hình cơ sở dữ liệu tập trung. Kết quả thực nghiệm và giám sát qua Grafana Dashboard đã chứng minh tính khả thi của hệ thống, tạo tiền đề kỹ thuật vững chắc cho việc phát triển thành một Parachain hoàn chỉnh trong hệ sinh thái Polkadot.