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  • -- 区块链溯源管理系统,用户可通过二维码查看详细溯源信息对部分数据进行区块链加密,保证数据唯一且不可篡改
  • 区块链数据管理必读文献

    千次阅读 2018-04-26 19:01:07
    本质上,区块链是一种去中心化的P2P系统,通过运用数据加密、时间戳、分布式共识和经济激励等手段,在节点无需互相信任的分布式系统中实现基于去中心化信用的点对点交易、协调与协作,从而为解决中心化机构普遍存在...

    原文地址:黎雨豪 学术世界

    毋庸置疑,2018年最热的词是区块链。本质上,区块链是一种去中心化的P2P系统,通过运用数据加密、时间戳、分布式共识和经济激励等手段,在节点无需互相信任的分布式系统中实现基于去中心化信用的点对点交易、协调与协作,从而为解决中心化机构普遍存在的高成本、低效率和数据存储不安全等问题提供解决方案。[1]


    近年来,以比特币为代表的加密货币系统成为区块链技术应用的典型代表。但是,比特币不等于区块链。区块链中还涉及很多技术问题。本文将从数据管理的视角,盘点区块链数据管理领域内的重要文献并进行导读。

      

    区块链简介

    区块链技术起源于2008年由化名为“中本聪”的学者在密码学邮件组发表的奠基性论文《比特币: 一种点对点电子现金系统》[2],目前尚未形成行业公认的区块链定义。狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以链条的方式组合成特定数据结构,并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的去中心化共享账本,能够安全存储简单的、有先后关系的、能在系统内验证的数据。广义的区块链技术则是利用加密链式区块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、利用自动化脚本代码 (智能合约) 来编程和操作数据的一种全新的去中心化基础架构与分布式计算范式。


    区块链按照其去中心化程度可分为三种:公有区块链、联盟区块链和私有区块链。公有区块链是完全去中心化的区块链,分布式系统的任何节点均可参与链上数据的读写、验证和共识过程,并根据其PoW或PoS贡献获得相应的经济激励,比特币是典型的公有区块链。联盟区块链则是部分去中心化 (或称多中心化) 的区块链,适用于多个实体构成的组织或联盟,其共识过程受到预定义的一组节点控制,例如生成区块需要获得10个预选的共识节点中的5个节点确认。私有区块链则是完全中心化的区块链,适用于特定机构的内部数据管理与审计等,其写入权限由中心机构控制,而读取权限可视需求有选择性地对外开放。


    [1]中将区块链划分为五层——数据层、网络层、共识层、激励层、合约层。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技术;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。


    区块链目前面临着四大问题尚未完全解决——安全问题、效率问题、资源问题、博弈问题。[1]

     

    区块链数据管理的架构

    由于区块链系统本质上是一种P2P系统,我们可以参考P2P数据管理的方式给出区块链数据管理的架构。


    [3]中提出了局部关系模型(LRM)解决由于P2P计算引入特殊数据库而产生的部分问题。同时,在文中总结了LRM的形式化定义,提出了原型实现的架构,并讨论了一些开放式研究问题。


    LRM模型中,为了与其他类型的分布式数据库区分开,强调了P2P数据库引入的两个主要要求——首先,数据库之间的映射完全是局部的,没有全局模式。为了支持这一点,[3]中提出了一个用于表达节点之间映射关系的数据模型。其次,这组对象是高度动态的,需要半自动化解决以前被认为是时间设计的问题,比如建立配置和映射。这些要求导致了各种令人感兴趣的研究难题,这些问题使当今的多数据库解决方案超越了当前的局限。


    除了LRM模型外,Piazza节点数据管理项目也旨在解决P2P系统中的数据管理问题。Piazza可以以分布式和可扩展的方式共享异构数据。Piazza假定参与者有兴趣共享数据,并且愿意在他们的模式之间定义成对的映射。用户在其首选模式上制定查询,并且查询应答系统递归地扩展任何与查询相关的映射,从其他对等方检索数据。[4]中简要概述了Piazza项目,包括映射语言和查询重构算法的工作,协助用户定义映射、索引和强制对共享数据进行访问控制。

     

    面向区块链的事务处理技术

    [5]中对比了传统分布式数据库系统的全局事务和PDMS(Peer-to-Peer Data Management System,P2P数据管理系统)事务的提交、并发控制、恢复技术。在P2P环境中,数据模式、各节点的计算能力、网络结构及带宽都存在很大差异,而网络中的任一节点也可以自由加入或离开,网络具有波动性;网络节点间的关系也是动态的,精确定位或推断资源的位置也很困难,这种环境下的数据放置策略也是一个很大的挑战,因为这涉及数据的一致性和可用性问题。


    [5]中提出了一些解决方案,以解决P2P系统中的事务处理问题,以事务的提交为例,保证事务原子性是传统提交协议的正确性标准,传统事务的原子性是指一个事务所包含的所有操作要么全做,要么全不做;对分布式事务,原子性是指事务的所有子事务要么全部提交,要么全部夭折。


    而在P2P环境下,一个子事务的夭折可能不会导致全局事务的夭折。例如,对只读事务A,若有另一个可完成同样功能的事务B,那么即使A夭折,只要B可以提交,则事务将不必夭折。所以[5]中提出了在P2P环境下,对事务原子性放宽的要求。

     

    区块链的安全性问题及解决方案

    安全性威胁是区块链迄今为止所面临的最重要的问题。其中,基于PoW共识过程的区块链主要面临的是51% 攻击问题,即节点通过掌握全网超过 51% 的算力就有能力成功篡改和伪造区块链数据。 以比特币为例,据统计中国大型矿池的算力已占全网总算力的 60 % 以上,理论上这些矿池可以通过合作实施 51 % 攻击,从而实现比特币的双重支付。虽然实际系统中为掌握全网 51 % 算力所需的成本投入远超成功实施攻击后的收益,但 51 % 攻击的安全性威胁始终存在。基于 PoS 共识过程在一定程度上解决了 51 % 攻击问题,但同时也引入了区块分叉时的N@S (Nothing at stake) 攻击问题。


    [6]中提出了对核心密码学原语的改进方案,通过严格的语义安全定义来形式化安全概念。

     

    区块链性能评价

    区块链的系统架构、共识算法、协议参数都会对区块链的性能产生影响。具体影响原因及结果可参见[7]。


    由于不同区块链的性能不尽相同,我们需要选择适合当前系统的区块链技术,则势必要对不同的区块链进行性能评估。[8]中介绍了私有区块链的性能评估框架:BLOCKBENCH。BLOCKBENCH是第一个私有区块链的基准测试框架,提供了用于整体性能评估的宏观评价基准和用于每层性能评估的微观评价基准,评估结果可以帮助我们更深入地理解不同的系统设计选择。


    [8]对三种主流的私有区块链——以太坊、Parity、超级账本进行了评价,我们发现,这三种私有区块链的性能并没有分布式数据库的性能理想。为此,[8]中参考分布式数据库的设计给出了私有区块链的设计改进意见——解耦各层并分别优化、使用新的硬件原语、分区、支持声明性的语言。这些改进方案在[9、10、11、12]中均有实践。


    针对公有区块链,[13]中提出了一种基于Docker的容器化公有区块链性能评估框架。在[14]中给出了公有区块链性能改进的链上解决方案,在[15]中给出了链下解决方案。

     

    区块链数据管理系统例析

    由于区块链技术的去中心化、不可篡改、共识机制等特点,在身份认证、隐私保护等方面,区块链成为了重要的技术。下面给出基于区块链的三种重要系统——身份管理系统、隐私保护系统、数据管理系统的文献导读。


    数据管理系统是其他两个系统的底层基础,无论是身份管理还是隐私保护,都与数据存储读取相关。由于区块链各个节点需要存储和读取大量历史操作数据,这些数据如何以一种高效且安全的方式存储成为了一个重要的课题。数据管理系统利用区块链技术进行数据存储,解决了传统数据库中心化、易被攻击篡改的问题,同时由于区块链本身数据存储的方式,因此出现了必须解决的一些问题,[16]中对ProvChain架构进行了介绍。ProvChain用于解决云上的数据溯源问题,而数据溯源问题对于云计算系统管理员调试系统,防止网络的入侵起着至关重要的作用。


    由于区块链本身的特点,作为身份管理系统和隐私保护系统的重要技术也就不足为奇了。区块链技术能够为用户提供一个公认的、唯一的、真实的身份,甚至在政策允许的情况下,能够替代身份证、护照等身份认证实体工具。[17]中展示了大量正在进行、已经完成或已经夭折的基于区块链的身份管理系统,可以帮助我们概要了解区块链在身份管理当中的应用。


    目前区块链技术在身份管理系统、加密货币等系统的实际应用中,大多数系统存在隐私保护的问题,即用户在现实中的身份与区块链中的身份存在一个映射关系,该映射关系可能导致用户身份的泄露。隐私保护系统旨在解决区块链技术实际应用中的隐私问题,即在与其他用户分享用户相关敏感数据时,不会映射到身份,同时能够验证该用户身份符合筛选条件。[18]通过医疗数据安全的案例介绍了HDG架构,用于保障医疗数据安全。[19]中介绍了用于区块链身份隐私保护的ChainAnchor架构,用于确保区块链系统中的真实匿名性。


    区块链数据管理系统实践

    [20]中提出了一个区块链数据分析通用框架的设计实现。该框架无缝支持比特币和以太坊的数据分析(这两种是目前最重要的加密货币)。这样的框架允许我们将相关的区块链数据与来自其他数据源的数据进行整合,并将其组织到数据库中,无论是SQL还是NoSQL。文中通过一系列重要用例来说明方法的显著特点,这些特征可以让将该框架与其他相关工作进行比较,并评估数据库选择对可扩展性的影响。


    数据密集型应用程序导致对成本效益型资源共享方法的需求增加。然而,为大量用户提供高效的广泛分布式数据存在着相当大的挑战。大多数现有的网格系统都是集中管理的,因此阻碍了其可扩展的扩展。[21]引入了一个新的分布式、自适应和可伸缩的中间件,它提供对数据网格中数据的透明访问。文中的方法依赖动态技术,使副本创建适应不断变化的网络连接和用户行为。根据[21]中仿真和部署中间件的结果表明,该解决方案比静态方法具有更好的数据访问性能。


    参考文献列表

    [1] 袁勇, 王飞跃. 区块链技术发展现状与展望[J]. 自动化学报, 2016, 42(4): 481-494.

    [2] Nakamoto S. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system[J]. 2008.

    [3] Bernstein P A, Giunchiglia F, Kementsietsidis A, et al. Data management for peer-to-peer computing: A vision[R]. University of Trento, 2002.

    [4] Tatarinov I, Ives Z, Madhavan J, et al. The Piazza peer data management project[J]. ACM Sigmod Record, 2003, 32(3): 47-52.

    [5] 周维. P2P 数据管理系统中的事务技术研究[D]. 中南大学, 2008.

    [6] Halpin H, Piekarska M. Introduction to Security and Privacy on the Blockchain[C]//Security and Privacy Workshops (EuroS&PW), 2017 IEEE European Symposium on. IEEE, 2017: 1-3.

    [7] Chen C, Qi Z, Liu Y, et al. Using Virtualization for Blockchain Testing[C]//International Conference on Smart Computing and Communication. Springer, Cham, 2017: 289-299.

    [8] Dinh T T A, Wang J, Chen G, et al. BLOCKBENCH: A Framework for Analyzing Private Blockchains[C]//Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of Data. ACM, 2017: 1085-1100.

    [9] Goodman L M. Tezos: A Self-Amending Crypto-Ledger Position Paper[J]. 2014.

    [10] Dinh A, Wang J, Wang S, et al. UStore: a distributed storage with rich semantics[J]. arXiv preprint arXiv:1702.02799, 2017.

    [11] Tan K L, Cai Q, Ooi B C, et al. In-memory databases: Challenges and opportunities from software and hardware perspectives[J]. ACM SIGMOD Record, 2015, 44(2): 35-40.

    [12] Brown R G, Carlyle J, Grigg I, et al. Corda: An Introduction[J]. R3 CEV, August, 2016.

    [13] Yue X, Wang H, Jin D, et al. Healthcare data gateways: found healthcare intelligence on blockchain with novel privacy risk control[J]. Journal of medical systems, 2016, 40(10): 218.

    [14] Back A, Corallo M, Dashjr L, et al. Enabling blockchain innovations with pegged sidechains[J]. URL: http://www. opensciencereview. com/papers/123/enablingblockchain-innovations-with-pegged-sidechains, 2014.

    [15] Bano S, Al-Bassam M, Danezis G. The Road to Scalable Blockchain Designs[J]. USENIX; login: magazine, 2017.

    [16] Liang X, Shetty S, Tosh D, et al. Provchain: A blockchain-based data provenance architecture in cloud environment with enhanced privacy and availability[C]//Proceedings of the 17th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing. IEEE Press, 2017: 468-477.

    [17] Jacobovitz O. Blockchain for identity management[J]. 2016.

    [18] Yue X, Wang H, Jin D, et al. Healthcare data gateways: found healthcare intelligence on blockchain with novel privacy risk control[J]. Journal of medical systems, 2016, 40(10): 218.

    [19] Hardjono T, Smith N, Pentland A S. Anonymous Identities for Permissioned Blockchains[J]. 2016.

    [20] Bartoletti M, Bracciali A, Lande S, et al. A general framework for blockchain analytics[J]. arXiv preprint arXiv:1707.01021, 2017.

    [21] Lamehamedi H, Szymanski B K. Decentralized data management framework for data grids[J]. Future Generation Computer Systems, 2007, 23(1): 109-115.

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  • 区块链技术去中心化、安全、透明的特性给传统行业的发展带来了新一轮契机。通过区块链技术,让销售...区块链数据营销系统建立在区块链技术、大数据分析、任务悬赏机制和商城搭建基础之上,融合了四方面的功能和优势...

    区块链技术去中心化、安全、透明的特性给传统行业的发展带来了新一轮契机。通过区块链技术,让销售去中心化,从而为商家搭建一个开放性的营销生态体系,促进销售生态循环。基于这一宗旨,闪链科技(www.shinechain.io)研发团队开发出了一套区块链数据营销系统,以下为产品整体介绍:

    【产品定义】
    区块链数据营销系统建立在区块链技术、大数据分析、任务悬赏机制和商城搭建基础之上,融合了四方面的功能和优势:通过积分TOKEN化的方式和裂变营销模式,激活传统积分,搭建一个通证积分网络体系,促进用户与商家之间的沟通、商家与商家之间的合作,达到营销的最终目的。

    【两个目的】
    第一,将传统积分升级为数字资产,搭建积分网络体系,提升积分的活跃性和流通性。
    第二,通过任务悬赏机制刺激用户转发分享,口口相传,提升产品知名度和企业形象。

    【场景实现】
    传统的的积分网络体系,商家积分只能在自己的服务闭环中流通,就如积分A只能在商家A中流通,如果换到商家B,积分A就不被认可了。因此,积分的流通性差、使用价值有限。

    区块链营销系统会帮助企业搭建一个通证化的积分网络体系,在这个体系中,积分的作用能够被充分利用起来,积分可以在这个体系的任何领域流通,而不受限制。在这种场景下,积分就充当了现实货币的角色,我们可以用商家A的积分去享受商家B的商品折扣或者直接购买商家B的商品。

    【大数据分析技术】
    在通证积分网络体系中,系统会自动记录用户在积分网络中的交易数据,并将这些数据收集整理起来,利用大数据分析技术分析出用户消费习惯,从而点对点展开营销推荐。

    比如,我们以餐饮行业为例,来具体说明通证积分网络体系下的大数据分析。
    1、大数据分析消费习惯,布局线下门店
    大数据分析出客户的喜好,分析出客户对哪些产品不满。通过分析客户的主动需求数据,知道客户想吃什么,上哪吃的问题。促使餐厅围绕客户去打造菜品和服务,增强客户粘性,提升客户忠诚度。
    2、大数据预测销售量
    大数据统计餐厅每天的历史销售记录,并形成多功能图表样式营业分析报表,作为餐厅运营管理的参考依据;通过预定量估算出未来半年内的营业状况。有了可靠数据做支撑,餐厅就能在销售的淡季适当调整生产活动,降低运营支出;提前部署营销策略,盘活淡季资源。未雨绸缪,方能做到有备无患。
    3、大数据支撑精准营销
    商家充分发掘消费者的数据。比如某客户当月光顾过几次,点过什么菜,是否饮酒,都能从中得到答案。通过大数据,川菜折扣推送给嗜辣者,大大提高营销成功率;酒类促销不会推送给女性,也避免了营销内容与营销对象的不匹配,让老顾客不再排斥营销短信,增加企业好感度。

    【任务悬赏机制】
    通证积分网络体系下的积分流通性很强,我们利用这一特性建立了完整的通证积分用户奖励机制,以此来鼓励用户分享推广企业产品,以口口相传的形式提升企业品牌知名度和影响力,从而获得裂变营销的效果。

    任务悬赏机制目前支持三种裂变营销模式:
    第一种,点对点收徒模式。通俗来讲,就是邀请有奖,一旦好友通过你分享 的二维码或邀请码注册了,你就能获得一定的积分奖励,不止如此,徒弟每做一次任务,比如看一篇文章,师傅都可以获得的相应积分奖励。
    第二种,通过拼团分享的形式来以老带新,利用社交关系促进销售转化,起到拉新效果和传播效果。企业可选择拼团有优惠价、拼团享免费、拼团帮砍价、拼团享打折四种优惠形式来开展营销活动。
    第三种,如果用户想要加速拿到大礼包,则可以引导做新手任务,邀请新用户、点赞、评论、分享等用户行为提前拿到大礼包。
    每唤醒一个徒弟,师傅都可以获得通证积分奖励。所谓唤醒就是通过微信、QQ等社交媒介给徒弟发送链接,徒弟点击链接登录并做相应的有效动作(比如有效阅读3篇文章)就算唤醒成功,师徒一般为朋友等弱关系,形成师徒之间的相互监督。

    【积分商城搭建】
    借助通证积分网络平台帮助企业搭建属于自己的商城,商家可以在商城上架产品,也可以后台收集用户相关数据。

    拥有自己的商城,商家可以自主决定上架的商品种类、数量和上架时间等,可以自行设定自己的商城背景,开展相应的营销活动,有效控制营销成本。这样一来就能告别淘宝、美团等传统互联网平台的依赖。并且通过后台管理系统,我们还能统计用户的相关数据和销售数据。

    区块链数据营销系统可以说是结合了区块链和大数据分析技术,搭配任务悬赏机来搭建积分商城,旨在建立一个全新的网络营销体系——通证积分网络体系。希望能够通过积分的活化使用来改变现有的营销模式,力求营销模式革新。

    如果有对数据营销系统感兴趣的朋友,可以关注公众号**“闪链区块链推广助手”,**了解更多详情。

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  • 在本文中, 我们提出了区块链数据管理的设计模式, 即数据隐私保护模式, 哈希完整性模式, 状态通道模式, 帮助开发者易用区块链进行应用开发. 上述所有模式都在一个基于区块链的溯源系统——originChain中实现并验证, ...
  • 基于区块链技术的数据管理系统

    千次阅读 2018-11-28 19:11:39
    另外,为了解决网络通信和交易双方之间的信任问题,人们将线下传统的第三方中心机构或可信的中介引入到互联网中,这类节点通常以中心节点或服务平台的形式存在,对用户的数据进行管理和背书。人们基于对第三方...

    一、 背景
    随着社会和经济的发展,网络给大家的生活带来了巨大的改变,而人们也越来越依赖数据存管、网络交易等基于网络的各种服务。与此同时,网络的发展也给许多不法分子带来了可乘之机,数据篡改和盗取、网络诈骗等。另外,为了解决网络通信和交易双方之间的信任问题,人们将线下传统的第三方中心机构或可信的中介引入到互联网中,这类节点通常以中心节点或服务平台的形式存在,对用户的数据进行管理和背书。人们基于对第三方机构的信任,进行身份证明、数据存储、资产交易、货币转账等。然而,随着服务场景的多元化和操作流程的复杂化,很多情况下构建第三方中心机构不仅会极大地提高数据处理和交易成本,还可能会造成服务质量的降低乃至信任危机的情况发生。因此,我们需要一种新的数据管理模式来解决以上问题。

    二、 区块链特点
    区块链(Blockchain)是近年来最具革命性的新兴技术之一,其以去中心化的方式建立信任等突出问题,对金融等诸多行业来说极具颠覆性,也具有及其广阔的应用前景,受到各国政府、金融机构、科技企业的高度关注。
    随着研究的深入,区块链技术所具有的特征逐渐显现出来:
    1、开放性、共识性。同一组织内的任一合法节点都允许加入到区块链网络中,每台网络实体都可以作为区块链网络中的一个节点存在,且都可以获得一份完整数据账本。节点基于一套共识机制,通过共识维护整个区块链的数据记录与存储过程,若其中某个节点离开网络捉着无效,不会影响网络正常工作。
    2、去中心。区块链网络中的所有节点共同组成一个端到端网络,不存在数据的中心管理设备,节点之间的数据交换通过数字签名技术进行验证只需参照系统既定的规则进行即可,因此节点之间也无法互相欺骗。
    3、数据防篡改,可追溯。在区块链网络中,单个甚至多个节点对区块数据的篡改是无效的,这样的篡改并不能影响到其他节点的数据账本,除非能同时控制网络中多于限定容错量的节点对数据进行修改,而这几乎不可能发生。同时,区块链中的每一笔交易都通过密码学函数与相邻两个区块串联,可以利用哈希函数追溯任意一笔交易的走向。
    正是由于这些区别于现有中心化网络的特点和优势,人们对区块链相关技术和应用的研究便从数字货币领域开始,逐渐向各个行业蔓延开来。
    本文试图通过建立一个网络抽奖的实际场景,结合区块链技术来构造一个理想的数据管理模型,解决暗箱操作、资金去向不明等信任问题。

    三、 网络抽奖模型
    在抽奖应用的设计中,系统中涉及的重要实体有用户、抽奖活动、奖品,三者之间的联系主要有用户通过转发的形式参与抽奖活动,通过购买、转账等形式获取奖品。我们可以根据区块链抽奖应用的需求,将整个系统划分为:抽奖应用模块、成员服务管理模块、共识服务模块。
    抽奖应用模块主要对应抽奖应用的客户端,系统在收到客户端请求后,把交易请求直接发往验证节点处理。
    成员服务管理模块负责发放用于管理用户的证书,即用户在注册、交易、传输过程中使用的各类数字证书,以及区块链相关的加密钥匙。
    共识服务模块负责运行执行共识机制的一组节点,他们负责验证交易以及维护分布式账本,模块内的验证节点通过运行共识机制对交易及区块内交易顺序达成一致,然后才能生成区块并更新本地的账本数据,其中的每个验证节点都会在本地保存一份账本的副本。

    四、 区块链技术用于网络抽奖模型的各个模块
    1、 区块链中的密码学技术之于抽奖应用模块
    用户在网络上进行抽奖活动时,其最担心的就是抽奖主办方将其转发或者参与抽奖活动的记录做出针对性筛选甚至屏蔽。为保证存储信息的安全和完整,区块及区块链的顶定义和构造中使用了密码哈希函数和椭圆曲线公钥密码技术在内的大量现代密码学技术。在这里,本文着重介绍哈希密码函数和Merkle树在抽奖应用模块中的作用。
    (1) 哈希函数的性质
    抗碰撞性:碰撞是哈希函数中的重要概念,所谓碰撞即两个不同消息在同一个哈希哈希函数作用下,具有相同的哈希值。而因为计算上的不可行性,例如若哈希值的长度为256位,要找到碰撞对需要2128次哈希计算,这么多次计算会花掉计算机1027年的时间才能完成。对区块链来说,哈希函数的抗碰撞性可以用来验证区块和交易数据的完整性验证。如果原消息被篡改,那么运行哈希函数后得到的新哈希值就会和之前的哈希值不一样,这样就很容易发现消息在传输过程中完整性受损,从而避免商家对用户抽奖信息的篡改。
    不可逆性:通俗的说,知道输入值可以得到哈希值,但知道哈希值不能算出输入值。意味着当用户参与抽奖后通过哈希函数得到的哈希值后,商家无法根据哈希值得到同样的用户抽奖数据从而进行伪造。
    难题友好性:指的是没有便捷的办法产生一种满足特殊要求的哈希值,因此也避免了商家不能通过用户抽奖后的哈希值进行伪造相同的抽奖记录来导致用户中奖率降低。
    (2) Merkle树
    Merkle树是一类基于哈希值的二叉树或多叉树,其叶子节点上的值通常为数据块的哈希值。Merkle树主要用于完整性验证,并起到减少数据传输量以及复杂度的作用。用户参与抽奖的数据作为区块头得到的Merkle树根和别的用户提供的中间哈希值列表与验证某个交易是否包含在区块中。而提供中间哈希值的用户是不需要可性信的,因为伪造区块头代价过大,且中间哈希值伪造很容易导致验证失败。此外,通过Merkle树验证抽奖数据时,不需要其他数据块对应的抽奖明细。3次哈希计算就能确认该用户的抽奖数据是否包含在区块中,而非传统方法中需要下载抽奖活动的整个区块。
    2、 区块链中的智能合约之于成员服务管理模块
    智能合约指一种计算机协议,一旦制定就能实现自我执行和验证,而且不需要认为干预。在部署合约之前,与之相关的流程、条款就被制定好了,通常提供一个用户接口,以便用户于合约的交互。这些交互都会被严格的验证,从而避免出现违约行为。就本抽奖模型而言,对用户的管理、抽奖的选择可以看成一组智能合约的应用。在传统方式中,对抽奖活动的参加需要中心化的抽奖平台进行授权,离开该平台,连最简单的转发都做不到。智能合约能够完全取代中心化的平台和商家的职能,所有用户操作都可以预先通过严密的逻辑运算制定好,在操作执行时,并不需要平台的参与,只需争取调用合约即可。
    3、 区块链中的共识算法之于共识服务模块
    共识是指网络节点遵守一个共同的规则,通过异步交互对某些问题达成一致、得到结果的过程。区块链中的共识机制主要用于使网络节点对区块生成和利益分配等达成一致。区块链因其分布式结构的不同分为公有链、私有链和联盟链,不同分布在不同领域有不同的作用。正因这些分布结构不同的区块链,之前的区块链学者们提出了适用于不同种类区块链的共识算法,如:拜占庭共识(BFT)及其变种、PoW算法、PoS算法、DPoS算法、Ripple算法等。在本网络抽奖模型中,更多的使用方和验证方是参与抽奖的用户,而非所有的互联网用户,因此在这里我们选择适用于联盟链的dBFT共识机制。
    PBFT是基于消息传递的一致性算法,算法通过三个阶段达成一致性。共识过程中网络节点选出一轮共识的主节点,通过主节点与其他备份节点之间进行pre-prepare、prepare和commit三个阶段后完成对交易的共识并由主节点生成和发布区块。dBFT是在PBFT的基础上实现的一种改进的拜占庭容错协议。该协议首先在网络中选出记账节点,对PBFT进行流程简化后,记账节点之间进行共识。dBFT较PBFT相比精简了共识流程,提升了效率,但却保留了其所有优良性能。
    共识机制的应用能够确保各网络节点公平地参与到抽奖活动中来,从而防止恶意节点控制抽奖活动和开奖过程,保证抽奖活动的公开、公平、安全、有效。

    五、 结语
    区块链作为继互联网之后又一个受到全球广泛关注的创新,我们应该清醒且理智的看待它的发展,而非过多关注比特币带来的轰动,更应关注区块链技术本身能给我们社会各方面带来的变革。本文中,结合目前微博、微信等社交平台抽奖活动的日益增加和泛滥,其抽奖结果的公信力也受到了大众的诸多质疑的现象,提出通过区块链技术来解决信任等相关问题,试图构建网络抽奖的理想模型,也是试图借此模型以找到如今数据管理的可行方法。

    参考文献

    [1]邹均,张海宁,唐屹等.区块链技术指南[M].北京:机械工业出版社,2016.11:97-102.
    [2]区块链技术布道者.区块链中的密码学技术之哈希函数.https://www.jianshu.com/p/d827450e39d9

    展开全文
  • 行业分类-物理装置-一种基于区块链的医疗数据管理系统.zip
  • 基于区块链的电力系统安全测评管理系统研究及应用.pdf
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    论文作者 Pingcheng Ruan, Gang Chen, Tien Tuan Anh Dinh, Qian Lin, Beng Chin Ooi

    简介

    区块链实现了一个可以防篡改的账本,可以用来记录交易信息(transactions)进而改变一些存储的全局状态。整个系统记录所有的状态演化的历史信息。对于这些历史信息的管理,通常被称作数据的溯源(data provenance or lineage)。在传统的数据库领域,这一方向已经被广泛研究。但在区块链中对历史数据进行检索,目前的方法只能依赖于分析所有的交易信息。这样的方法适用于大规模的离线分析,而对于在线交易信息的处理是不合适的。
    这篇论文实现了LineageChain系统,支持细粒度的、安全高效的区块链数据溯源功能。LineageChain通过简单的API将溯源信息传给给智能合约,从而实现了一类新的区块链应用程序,其执行逻辑依赖于运行时的产生的溯源信息。在智能合约执行的过程当中,LinageChain会获取到溯源信息,然后高效地存储在Merkle Tree当中。LineageChain提供了基于跳表索引的结构来支持更加高效率的数据溯源的检索。整个系统基于Hyperledger来实现。存储系统基于ForkBase实现。论文对LineageChain的性能做出了分析,证实其的高效、安全、需要更少的存储代价等诸多优势。

    背景

    区块链影响着很多产业,比如金融业、供应链、医疗等。和传统数据管理系统相比,产业界更多看重区块链所具备的两点优势:1) 区块链为一个去中心化系统,这使得互相不信任的人可以共同维护一个共同认可的数据而不需要相信一个可信第三方。2) 区块链提供了对于所存储的交易信息的数据完备性保护(不可篡改)。换言之,区块链保证了完整的交易历史信息的安全性。

    对于数据历史的管理,或是数据溯源,已经被数据库方向广泛研究。很多系统也支持了数据溯源。在现有的区块链系统中,可以支持粗粒度的数据溯源功能。进一步讲,区块链可以被视作存有许多的状态(state,并已知其初始状态),每一笔交易信息都会将现有状态更新至新的状态。对于历史状态的演化可以通过对所有交易信息的重放来安全地、完整地重新构建出来。这样的重新构建可以被离线分析完成。但在智能合约执行的过程当中,没有任何溯源信息可以被智能合约使用。换言之,智能合约不可以访问在区块链存储的历史数据状态,从而做到数据溯源。缺乏对于运行时的细粒度的数据溯源功能限制了为了实现商务逻辑对智能合约的使用。

    考虑下面这个智能合约的例子
    A smart contract that manages for token management
    这个智能合约包含一个方法,可以将一部分代币从一个账户转账到另一个账户。假设用户A想要将一部分代币转给B,转账条件基于B的过去几个月的历史账户余额。例如,只有B的每日平均账户余额超过t的时候A才会转账给B。使用现有的智能合约目前不能简单实现这一操作。要解决这一问题,A需要首先查询然后重放有关B的所有历史交易数据,然后基于得到的结果决定是否发起Transfer这笔交易。除去在与区块链网络多次交互所带来的性能开销的缺点,这一做法实际上并不安全:它不能实现交易的可串行化。假设A想要基于B的历史余额发起Transfer交易tx,但在tx被区块链网络认可前,另一个可以使B的余额小于t的交易被区块链认可。这样的后果就是当tx过后被认可,它会基于一个旧的状态。这样的结果会违反最初设定的商业逻辑。在区块链中,违反可串行化会导致用户严重的财产损失。

    概念介绍

    区块链系统

    由多个互相不信任的节点构成。现有的区块链可大致分为公有链和私有链。对于前者,任何节点都可以加入或离开网络。对于后者,加入与否被严格限制。一个节点必须经过认证才会被基于加入网络的权利。

    • 共识。 所有的区块链都假定了Byzantine Failure模型。在这个模型中,故障的节点可以做出任何行为。在这样的设定下,区块链使用Byzantine Fault Tolerance (BFT) 共识协议来保证诚实地节点可以达成一致的状态。BFT协议包括比特币使用的Proof of Work (PoW),Hyperledger使用的PBFT。传统的BFT协议,例如PBFT,保证了诚实节点达到相同的区块链结构。PoW和它的变种允许不一致性,也就是分叉(forks)。这些协议使用确定性选择一个分支的方法来解决分叉。比如在PoW中,最长的分支会被选择。

    • 数据模型。不同的区块链对状态有不同的数据模型。比特币使用Unspent Transaction Outputs (UTXOs) 模型,包括交易输出没有被其他交易当做输出。UTXO模型可以支持简单的交易验证。节点只需要检查交易的输出没有被之前的交易使用。而以太坊Ethereum和Hyperledger都使用了更加广泛地状态类型,使用智能合约来管理区块链上的状态。他们使用了基于账户的数据模型(account-based data model)。每个账户在区块链上都有其本地的状态。智能合约交易可以在对应的存储写入任何数据。这种灵活的数据模型以保护完整性和验证帐户状态为代价。这篇论文只考虑account-based 数据模型。

    • 区块结构。 区块存储对应的交易和全局状态信息(global states)。区块头包含以下信息:

    • PreviuosBlockHash: 对应前一个区块的哈希信息
    • Nonce: 被用来查看此区块的有效性。在PoW共识中,Nonce是PoW的答案。
    • TransactionDigest: 被用来做区块内交易信息的完备性保证。
    • StateDigest: 被用来做在执行过交易之后的全局状态的完备性保证。
      TransactionDigest和StateDigest均为由Merkle树构成的根哈希信息。它们支持高效率的区块传递。区块头和区块体可以分开传输。它们也使得对于交易和全局状态的验证更加高效。

    区块的验证算法
    首先根据PoW验证Nonce的正确性。如果是确定性的公式算法,这一步可以跳过。接下来查看存储的交易信息没有被篡改,根据验证TransactionDigest来判断。再重新执行包含的交易,之后节点可以检查结果的状态是否和StateDigest匹配。如果都验证通过,新的状态可以被提交到区块链存储。否则状态就会被回滚到之前的状态。

    状态的组织(State Organization)

    对于区块链来说最重要的特点就是保障数据的完备性,这意味着其存储的全局状态必须保证防篡改。上述的区块验证算法对于区块链的安全至关重要。算法需要访问所存有状态的所有历史快照(history snapshots),同时还要保证可以批量的更新状态。这些需求给设计用于组织区块链状态的索引结构带来了新的挑战。特别的,传统的数据库索引比如B+树不能被直接使用。接下来我们讨论有关设计索引的需求。

    • 防止篡改的证据。用户可能想要读取其中一些状态值而不愿意下载并执行所有的区块链交易。由此,所设计的索引必须可以生成对于任何状态读取的完备性证明。进一步讲,索引必须提供一个惟一的信息摘要 (digest) 来代表整个全局状态。这样,区块链节点就可以快速查看区块链网络上执行后的状态值是否相同。
    • 增量更新。 整个全局状态在区块链应用中会变得十分庞大。但一个区块只会改变一部分状态。比如,有些状态可能在每一个区块中都会被更新,其他状态的更新频率可能更低一些。因为索引会在每一个区块被更新,对于增量更新的支持显得尤为重要。
    • 快照(snapshot)。一个索引的快照(snapshot)和对应全局状态都会在每一个新的区块产生时发生变化。当一个接收到的新的区块产生了一个分叉(fork),旧的状态快照(snapshot)必须被用作验证程序的输入。当区块链不允许有分叉时,当接收到的区块在执行交易后被发现为失效交易则可以回滚到之前的状态(算法1的第四步)。

    现有的区块链系统使用基于Merkle结构的索引。进一步讲,以太坊Ethereum平台使用Merkle Patricia Trie (MPT)索引结构,为Merkle结构和前缀树的结合体。Hyperledger使用Merkle Bucket Tree (MBT)。在Merkle树中,父节点的哈希值是根据子节点哈希值算出的。根节点代表了整个数据内容的唯一标识符。验证完备性的证明可以快速的通过Merkle树来生成而不需要读取整个数据。所以,Merkle树符合第一个要求。这一结构同样适合做增量更新(第二点要求),因为只有在更新中被影响的节点才需要发生变化。为了支持高校的快照,在Merkle树更新时要递归化地在更新路径上生成新的节点。新的根节点可以作为新的快照的索引,其可以被添加到区块头中。

    LineageChain的概括

    给定一个智能合约,LineageChain支持更加细粒度的、安全的、高效的数据溯源。智能合约可以实现一个helper方法来定义对应在合约被调用时需要被记录的数据溯源信息。默认的情况下,所有的状态的读写依赖都会被记录。获取到的信息会被存储到一个区块链存储上来保证高效的数据追踪和防止篡改的数据溯源。系统有在存储结构之上构建一个基于跳表的索引结构以支持更加快速的数据溯源查询。这些对于区块链存储的改变对于合约开发者来讲是不可见的。

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