摘要：在冷链行业集群式发展的背景下,为解决在三文鱼冷链多链协同过程中由于监管数据持续性与碎片化所带来的跨链签名数据传输且真实性验证效率缓慢的问题,设计了基于区块链的三文鱼冷链多链协同监管模型,该模型包括基于聚合签名算法的数据验证与冷链模式监管的方法,该方法在提升跨链监管数据真实性验证效率的同时保证了三文鱼冷链监管的细粒度与完整性。最后,基于以太坊平台实现了三文鱼冷链多链协同监管模型的原型系统。经系统性能测试,在监管性能方面,多链架构监管性能相较于单链架构平均提高17.98%,且随着区块链交易增多,多链架构监管性能优势将更加明显;在真实性验证效率方面,根据验证时间曲线的趋势线斜率分析,传统验证算法的斜率为57.448,而聚合签名算法的斜率为0.553。这表明随着签名数量的增加,聚合签名算法在验证效率方面具有明显的优势;在通信消耗方面,传统签名算法所需要的签名通信量在理论极限值下最多可达到4 875 B,而聚合签名算法所需的签名通信量即使在未压缩的情况下也一直保持在96 B。测试结果表明,在三文鱼冷链场景中,聚合签名与验证的方法在数据批量传输批量验证的条件下具有良好的效率优势,为可信冷链监管、集群式冷链发展提供借鉴与参考。

摘要：果蔬全供应链既具有业务环节繁杂、数据多源异构、利益角色众多等通用食品供应链特征,又具有风险演变趋势复杂、时效性要求强、存在突发新发风险等特性。为有效解决传统果蔬供应链监管方案存在的监管覆盖面不足、溯源效应周期长、各主体间协同效应差等问题,构建了基于区块链多链的果蔬全程全息信息管理模型,并进行了系统化验收。首先,在果蔬全程全息信息解析的基础上,构建基于多链的果蔬全程全息信息管理模型。然后,提出一种基于区块综合索引指数的果蔬信息快速检索方法,并设计了基于公证链的果蔬信息跨链安全交互机制。其次,基于长安链开源区块链平台设计并开发了果蔬全程全息信息管理原型系统。最后,进行了实验验证和系统案例应用分析。结果表明,本系统公开数据上链平均耗时为589.03ms,隐私数据上链平均耗时为708.59ms,公开数据查询平均耗时为26.87ms,隐私数据查询平均耗时为30.67ms。本文设计的基于多链的果蔬全程全息信息管理模型及系统在满足不同需求用户对于不同权限信息的上链和查询需求的同时,实现了对果蔬全程全息信息的穿透式监管,满足了企业对隐私数据的权限控制与安全共享需求,提高了果蔬信息检索效率,为果蔬全程全息信息管理模型开发提供参考与借鉴。

摘要：为了解决烟草供应链各环节数据海量异构、企业间信息壁垒高筑、追溯数据可信度低、监管乏力等问题,运用超级账本(Hyperledger Fabric)构建烟草区块链多链追溯系统,设计多链数据存储与监管模型,利用多链结构实现追溯数据共享与隐私数据隔离;应用Raft共识算法,制定背书策略,并通过设计智能合约实现消费者追溯及监管部门精准监管;同时开发追溯系统去中心化应用(DAPP),便于用户使用.为验证追溯系统可行性,利用Caliper对区块链多链追溯系统进行性能测试.在网络性能方面,区块链网络吞吐量稳定维持在150 tps;在可信度方面,区块链交易成功率100%;在合约效率方面,写入吞吐量稳定在150 tps,查询最低延时稳定在0.01 s,平均延时0.026 s.结果表明:该系统满足实际应用性能要求,能实现消费者防伪溯源、监管部门精准监管的需求.

摘要：面向全供应链环节建立的农产品区块链溯源系统,追溯链中存储面向多个追溯主体的追溯数据,由于各主体追溯数据的差异化,跨供应链环节的数据难以实现共享和访问控制,敏感数据无法差异化保护和验证,风险数据不能针对性监管。因此,面向不同追溯主体的追溯数据并不适合由同一条区块链账本存储。通过分析果蔬全供应链各追溯主体的需求,建立了面向追溯主体的区块链多链追溯架构,利用溯源链实现消费者的溯源需求,通过共享链实现上下游企业间的数据流转,基于隐私链实现企业隐私数据的安全保护与授权共享,利用监管链实现监管部门对所有环节风险数据的管控。本文基于Hyperledger Fabric设计面向追溯主体的果蔬供应链区块链模型并实现了主体链果蔬溯源系统,测试结果表明,溯源链中追溯数据平均查询时间为38.86 ms,获取共享链中已验证的共享数据平均耗时806.80 ms,获取隐私链中已验证的隐私数据平均耗时910.35 ms,获取监管链中已验证的监管数据平均耗时675.90 ms。面向追溯主体建链的追溯系统在满足消费者需求的基础上,实现了供应链各环节追溯数据的数据共享与控制访问,解决了异构数据的存储保护和验证问题,满足了风险追溯数据针对性的监管需求,为果蔬区块链溯源模型设计提供了参考和借鉴。

摘要：针对联盟链在复杂应用场景下权限管理分散、业务扩展困难、读写集中和多合约间弱事务性的缺点,提出了一种面向复杂应用场景的联盟链多链协同方案。该方案利用区块链网关统一管理用户访问权限,避免了访问权限管理的分散;提出支持逻辑链动态伸缩的链间路由机制,简化逻辑链的管理,降低业务扩展难度;设计读写分离机制,提升逻辑链的读写性能;构造基于TCC的事务方案,满足多业务合约之间的事务性操作。实验和分析结果表明,该方案有效提高了交易吞吐量,且在业务动态扩展和多合约间事务性方面有较好的支持。

摘要：针对杂粮产品供应链链条长、主体多、区块链追溯过程数据无法差异化共享、链上数据难以实时监管等难题,通过分析杂粮供应链环节业务流程与监管特性,提出了基于区块链多链架构的杂粮追溯模型,并在此基础上建立多链数据存储架构,设计了基于监管授权组网建链的网络准入机制,并通过智能合约实现数据的链前监管与追溯节点的链上管控。为验证模型有效性,基于Hyperledger Fabric设计并实现区块链追溯系统,对山西忻州杂粮应用案例进行分析。在安全方面,企业组网授权扩散性测试密文平均改变率为82.53%,相关性测试密文平均改变率为82.39%,具备较高的安全性与混淆性。在效率方面,消费者查询公开追溯数据平均时间为0.415 s,监管部门调用跨链接口查询企业敏感追溯数据平均时间为0.871 s。结果表明,该研究设计并实现的面向监管的杂粮多链追溯系统在满足消费者追溯需求的基础上,能够实现追溯数据账本与链间交易记录的实时管控,为农产品区块链追溯监管系统研究提供借鉴与参考。

摘要：路由协议设计是无线传感器网络的一个重要领域,可靠性、低开销、易于维护是无线传感器网络路由协议的设计目标。基于层次型拓扑控制思想,并在成链算法PEGASIS基础上引入智能成链策略,提出新的路由协议——HMCRP(Hierarchical Multi-Chain Routing Protocol)。HMCRP基于虚拟网格方式将网络划分为两层自治区域,简化拓扑复杂度;区域内节点按照蚁群算法成链,保证形成全局最优或较优的传输路径;提出链头选取公式,综合考虑节点性能、区域链的数据传输代价。通过MATLAB与Omnet++相结合的仿真实验,与PEGASIS协议及其改进协议相比较,验证了HMCRP在延长网络生命周期、降低数据传输平均能耗以及提高数据接收率等方面的优势。

摘要：针对现有粮食储备监管集中化体系存在信息不对称和不透明导致数据可信性降低,以及粮食储备监管各业务环节间各自为政带来的信息孤岛问题,结合区块链技术特性,提出构建模块化、可插拔、可配置的粮食储备多链监管模型。模型结合区块链去中心化、加密、不可篡改等优势特点,增加Hyperledger Fabric联盟链中的通道技术来隔离公开可追溯数据以及隐私数据;设置监管授权;设计智能合约对授权信息认证和数据格式判断以便安全上链等。通过构建监管模型和实验测试结果表明,系统能够在功能完备的情况下保证数据上传查询和安全存储,实现上链数据全程可监管,问题事件高效处理可追溯,增强粮食储备监管数据的可信性,保障粮食储备安全。

摘要：针对现有的农产品溯源系统中数据监管存在的监管单一、权限集中,以及监管过程中隐私泄露等问题,通过研究小麦制粉行业全业务流程特性,设计并构建了面向小麦区块链追溯系统的分级监管模型。该模型以联盟链Hyperledger Fabric为基础构建多链架构,提出了基于密文策略属性加密(CP-ABE)技术的加密隐私密钥传输方法,通过一对多的加密属性设计多个数据监管部门,并在密文中嵌入访问结构实现权限管控。通过理论分析,所提出的分级监管模型能够在满足消费者追溯需求的基础上,实现企业隐私保护、分级授权管控、全流程穿透式实时监管的功能。在安全方面,该模型在控制策略保持不变的情况下,改变需加密密钥的任意一位,生成密文平均变化率为95.5%;在保持密钥不变的前提下,通过改变企业授权访问策略,引起解密私钥平均变化率为75.5%,具有较高的混淆性和安全性。在效率方面,所设计的分级监管模型公开溯源数据平均查询时延为6.67 ms,隐私数据平均解密查询时延为34.45 ms,数据监管平均查询时延为37.78 ms。

摘要：地理位置与环境因素的不同导致水稻品质存在差异,优质原产地的稻米质优味美,对消费者更有吸引力,因此研究水稻原产地溯源,建立水稻原产地可信溯源系统具有重要意义。传统物联网区块链溯源系统将溯源数据上传至中心化的服务器,再由服务器上传至区块链;这无法很好地利用边缘节点中的资源,还使其易受数据伪造或数据丢失等安全风险的影响。设计了一套基于区块链和边缘计算的水稻原产地溯源模型,依托嵌入式设备的边缘计算能力,对传感器数据实时数据融合并在嵌入式设备上部署区块链。此外,设计边缘计算场景下区块链网络的存储扩展方法和边缘计算工作流程。最后,经过测试分析,查询公开溯源数据的平均时间为45.84 ms,查询隐私溯源数据的平均时间为50.92 ms,边缘节点加密上链的平均时间为1.27 s,边缘多链存储容量消耗为传统单链的18%,能够满足水稻原产地溯源实际的应用需求。