关键词： 电子投票   全同态加密   区块链   属性基加密   智能合约  

摘要： 随着信息技术的发展,电子投票系统逐步取代传统纸质投票,但当前主流方案仍依赖中心化计票机制,面临隐私泄露、公平性不足和计票效率低等挑战。同时,投票结果的共享过程中,还面临着属性即时撤销与恶意用户追踪困难等访问控制挑战。现有解决方案在隐私保护、去中心化和数据安全性方面存在局限性。针对上述问题,设计了一种结合区块链、全同态加密和属性基加密的电子投票方案,主要研究内容如下: (1)针对电子投票方案中存在的安全性低、公平性不足及计票效率低问题,提出一种基于全同态加密的区块链电子投票方案(Blockchain Electronic Voting Scheme Based on Fully Homomorphic Encryption,BCEVS-FHE)。该方案通过优化BFV全同态加密算法的噪声因子,降低加解密计算开销,提高计票效率;利用SM2数字签名算法确保投票行为的不可否认性。此外,通过智能合约改进加权计票方式,保障投票者权重的不可伪造性和不可篡改性。最后,采用私有区块链存储交易信息,确保了投票过程的不可篡改性和可追溯性。实验结果表明,BCEVS-FHE方案在计票效率、隐私保护和公平性等方面均优于现有方案。 (2)针对投票结果共享中访问控制机制存在的属性撤销不及时与恶意用户难以追踪问题,提出一种基于CP-ABE的电子投票结果安全共享方案(Electronic Voting Results Secure Sharing Programme Based on CP-ABE,SSP-CP-ABE)。该方案通过优化有序二元决策图构建访问控制框架,结合椭圆曲线密码技术,设计了一种高效的CP-ABE方案;引入属性组的概念简化密钥管理,实现属性实时撤销与动态更新。提出新的追踪算法,将追踪记录永久记录在区块链上,杜绝恶意访问者否认非法行为。安全性分析表明,SSP-CP-ABE方案在IND-CPA模型下具有较强的安全性,并保证了抗合谋性及前向与后向安全,为投票结果的安全共享提供了更加稳健的技术保障。 (3)在BCEVS-FHE投票方案与SSP-CP-ABE结果共享方案的基础上,进一步设计并实现了一个完整的区块链电子投票原型系统。构建了系统的整体架构,并详细梳理了各组件之间的逻辑关系与交互流程。通过模拟电子投票及结果共享场景,对系统功能进行了测试。测试结果表明,该系统能够稳定、高效地实现匿名投票、数据隐私保护以及安全可靠的结果共享,具备良好的实用性与扩展性。

关键词： 区块链   志愿服务   应用  

摘要： 当今社会，志愿服务已成为高等院校校园生活中不可缺少的一部分，信息孤岛的存在严重阻碍志愿服务团队之间的有效交流，资源共享的难度增加，进而影响志愿服务的整体效率与成效。区块链技术的出现，在促进志愿服务高效发展方面展现出突出优势。通过构建以区块链为基础的志愿服务信息平台，可以提升服务公信力，并能为老年人提供个性化服务，有效打破信息壁垒，优化资源配置，激发志愿者的参与热情，推动志愿服务事业向新的高度迈进。本文将分析如何利用区块链技术打破信息壁垒，推动志愿服务的高效和可持续发展。

关键词： 电力市场清算   数据溯源   PROV模型   大数据   智能合约  

摘要： 当前,电力市场向现代化去中心化交易模式的转型显著扩大了清算规模与复杂性,交易数据的爆炸性增长、频繁的计量修正与规则动态调整,导致原始数据与衍生数据间的耦合性急剧增强。同时,传统的手动管理方式已难以满足现代电力市场对透明性、实时性和安全性的需求。尤其是面对省级电力市场日清数据规模达百万级、月结数据亿级的业务场景时,传统方法难以快速追踪单点修正引发的全局数据影响范围,容易因遗漏计算导致结算误差累积,影响市场公平性与透明度。因此,亟需构建一套高效、可扩展的溯源管理体系,为复杂电力清算规则下的数据全链路追踪提供技术支撑。 针对以上问题,本文围绕电力市场清算场景的数据溯源方法展开系统性研究,将PROV模型与智能合约技术深度融合,提出了一套覆盖数据建模、动态存储与多粒度查询优化的完整解决方案。主要内容如下: (1)本文构建了适用于电力市场清算场景的数据溯源模型,为电力市场清算提供通用的描述标准。首先,分析电力市场清算具体业务场景,针对清算数据异构性强、依赖关系复杂的特点,详细定义了清算过程中的实体、活动和代理三要素及其关系,构建市场清算溯源信息概念模型。接下来,通过抽象扩展概念模型,完成清算数据溯源模型的构建。最后,通过分析清算数据的业务特性,设计了一种统一的编码表示法,用于对清算数据的溯源信息进行结构化及约束性表示。 (2)本文针对电力清算数据规模大、更新频繁与敏感性差异特征,构建主链-高频侧链-低频归档链的分层区块链架构。设计基于状态感知的动态存储迁移策略,通过连续时间马尔可夫决策模型量化存储成本与访问延迟的平衡关系,利用智能合约实现数据跨链迁移的自动化触发。同时,针对溯源信息的查询需求,设计存储敏感的混合索引机制,提出粗粒度和细粒度的多粒度查询优化方法,结合编码驱动和权重衰减剪枝策略的检索机制,提升了查询效率。实验结果表明,该溯源方法在存储资源利用率和查询性能上均优于传统方法。

关键词： 跨链技术   智能合约   数据隐私保护   数据安全存储   车联网  

摘要： 随着智能网联汽车(IoV)技术的快速发展,车联网数据管理面临诸多挑战。虽然现有分布式存储方案避免了单点故障,但在动态数据分配和数据追溯、防篡改方面仍显不足。区块链技术为可信存储提供了新思路,但不同链之间的数据孤岛限制了共享,跨链技术虽能实现互通,却带来隐私泄露风险。因此,如何在保护数据隐私的同时,实现安全、可靠的数据存储与共享,成为亟需解决的关键问题。 针对车联网环境中数据的可靠存储问题,本文提出了一种基于区块链的可信自适应数据分配算法。该算法通过区块链技术记录数据存储明细,保障数据记录的不可篡改性和可追溯性;同时算法结合深度学习技术与遗传算法提出了可根据存储环境动态调整存储方案的可信自适应数据分配(TADA)算法,以便更灵活地利用存储空间,保障高效可信存储。实验结果表明,TADA算法能够有效筛选存储节点,根据存储环境选择数据分配方案,降低数据迁移成本。TADA算法在极端场景下(恶意节点占比90%)表现出色,其数据恢复率达到传统分布式存储算法的3倍以上,在保障存储空间负载均衡性的同时提高数据存储的安全性和可用性。 针对车联网数据存储面临的隐私保护问题与数据孤岛问题,本文提出了一种基于中国余数定理的Paillier隐私保护跨链机制。该机制基于中国余数定理(CRT)的思想,优化Paillier同态加密算法,将大数模幂运算拆解为可多线程并行计算的小数运算,提出了CRT-Paillier算法。同时,该机制利用区块链中继链跨链技术提出跨链交互智能合约,设计了适用于车联网场景的跨链隐私保护方案。实验表明,CRT-Paillier算法有效提高了数据加解密处理效率,在1024-bit密钥场景下,加密速度相比于原始Paillier算法,提升了19.8%,解密速度提升了96%;在4096-bit密钥场景下加密效率提升39%、解密耗时降低80.9%。进一步对智能合约的部署中验证了基于中国余数定理的Paillier隐私保护跨链机制在确保数据交互安全性的同时,支持链间数据共享交互,有效解决了数据孤岛问题。 为验证本文提出的面向车联网的数据存储与隐私保护算法,本文最终设计并搭建了一个基于车联网的数据跨链系统。系统采用基于区块链的可信自适应数据分配算法对车辆数据进行存储与分配,采用基于中国余数定理的Paillier隐私保护跨链机制对车辆数据进行加密处理并提供跨链数据共享功能。本文进一步对该系统进行了仿真测试与验证,确保了系统的可行性与功能性。

关键词： 低碳供应链   区块链   贸易信贷融资   银行融资   政府补贴  

摘要： 在低碳经济背景下,上游供应商加大减排成本投入势必会使其产品批发价格上涨,这会增加下游制造商的采购成本和资金压力。为缓解资金压力,下游制造商需向供应链内外部寻求融资以获取资金支持,其可以选择向合作企业进行融资(贸易信贷融资),或向银行进行融资。与此同时,区块链应用是低碳供应链管理研究的新热点。区块链应用可以帮助企业向消费者传递更真实的产品绿色度,使得消费者可以追溯绿色产品信息,提高消费者对产品的绿色信任度,进而提高产品的市场竞争力。 本文在供应链应用区块链与否的情形下,立足于由上游供应商和下游资金约束制造商组成的供应链系统。基于此供应链运营环境,在区块链应用与否两种情形下讨论供应链成员企业最优决策和制造商融资模式选择问题。考虑消费者低碳偏好、消费者绿色信任度等因素对供应链成员企业最优决策、利润、区块链应用以及制造商融资模式选择的影响。首先,在贸易信贷融资模式中,探讨和分析政府给予供应商减排技术补贴时,低碳供应链成员企业在不同区块链应用情形下的最优批发价格、订货量等决策。在上述分析的基础上,系统地分析了消费者低碳偏好、消费者绿色信任度和单位产品区块链使用成本等参数对供应链成员企业最优决策、利润以及区块链应用选择的影响。其次,在银行融资模式中,综合利用解析和数值分析的方法,研究不同区块链应用情形下关键参数对供应链成员企业最优决策、利润和区块链应用选择的影响。最后,综合比较本文所得出的研究结果,分析不同区块链应用情形下制造商的最优融资模式选择问题。 研究发现:第一,消费者低碳偏好水平、政府减排技术补贴、消费者绿色信任度对供应链成员企业最优决策有正向影响,供应商减排努力成本系数和单位产品区块链使用成本对供应商成员企业最优决策有负向影响;第二,在本文研究的两种融资模式中,供应链成员企业选择应用区块链通常是更优选择,但受消费者低碳偏好水平、政府减排技术补贴和消费者绿色信任度的影响会出现选择差异;第三,无论是在未应用区块链情形,还是区块链应用情形下,制造商的最优融资模式选择均是贸易信贷融资模式。

关键词： 移动边缘计算   区块链   异构蜂窝网络   资源分配   资源定价   Stackelberg博弈  

摘要： 近年来,随着无线通信技术和物联网的发展,计算密集型应用的快速增长对终端设备的计算能力提出了更高要求。然而,传统的计算资源获取方式,如本地计算或远程云计算,难以兼顾低时延和高计算能力。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过在基站部署计算资源,使终端设备能够就近获取计算服务,降低数据传输延迟,提高任务执行效率。在区块链系统中,MEC能够为矿工提供计算资源,提升挖矿成功率。然而,单一基站的计算资源和覆盖范围有限,难以满足大规模边缘用户的需求。因此,引入多基站协同MEC,利用微基站(Femto Base Station,FBS)低时延和灵活部署的优势,为用户提供更优计算服务,同时为矿工提供更稳定、高效的算力支持。然而,MEC服务器的资源有限,如何在保证服务质量的同时优化资源分配与定价,以及用户和矿工如何在多个基站之间权衡选择是一个急需解决的挑战。因此,本文结合Stackelberg博弈、拉格朗日乘子法、分布式迭代算法等方法,对异构蜂窝MEC网络中的资源交易问题展开研究。具体的研究内容如下: (1)针对异构蜂窝边缘网络资源分配和定价问题,提出一个基于四阶段Stackelberg博弈多基站协同资源交易和卸载策略。为提高边缘用户的服务质量,考虑一个多基站协同MEC计算卸载系统,包括宏基站(Macro Base Station,MBS)和FBS。MEC服务器向MBS出售计算资源,后者再分配给用户和FBS;FBS进一步优化资源定价并提供给用户。由于FBS能提供更优的服务体验,但成本较高,用户需权衡MBS和FBS的资源价格和服务质量,以制定最优卸载决策。用户的卸载决策与MBS和FBS的资源购买和定价策略动态交互,影响系统整体收益。本文将MEC服务器、MBS、FBS和用户之间的交互建模为四阶段Stackelberg博弈,并推导出资源定价和分配均衡策略。前三个阶段专注于设计最优的资源分配和定价策略,以最大限度地提高所有利益者的效用。在第四阶段,用户根据不同的定价策略做出卸载决策,以最大限度地提高其效用。利用逆向归纳法对各博弈阶段进行分析,并推导出纳什均衡解。最后,仿真实验结果表明,引入FBS并优化资源分配策略可以显著提高用户和MBS的效益。 (2)针对异构蜂窝区块链网络计算卸载、资源分配和定价联合优化问题,提出基于三阶段Stackelberg博弈的多基站协同策略,最大化MBS、FBS和矿工的效用。考虑MBS和FBS两种不同类型的服务提供商,为矿工提供计算服务。由于矿工需在竞争中提升挖矿成功率以获得挖矿奖励,其资源请求策略需在MBS和FBS之间进行权衡。为此,将MBS、FBS和矿工之间的动态交互建模为三阶段多领导者-多追随者的Stackelberg博弈,并通过理论分析证明纳什均衡解的存在性和唯一性。在第一层,MBS作为博弈领导者,预测矿工需求并制定资源定价和分配策略;在第二层,FBS作为中间领导者,依据MBS的定价决策优化自身资源请求与定价策略;在第三层,为解决矿工的预算约束问题,引入拉格朗日乘子法,求解带有预算限制的最优资源请求策略,最大化矿工的效用。此外,为保护矿工隐私并实现分布式决策,提出了一种基于Stackelberg博弈的分布式迭代算法更新MBS、FBS和矿工的优化策略。仿真实验分析矿工数量、通信时延等因素对优化策略和均衡解的影响,验证所提算法的有效性和收敛性。此外,仿真实验进一步探讨矿工数量动态变化对系统均衡的影响。结果表明MBS、FBS和矿工均能通过动态调整定价和购买策略重新回到纳什均衡状态,验证算法的鲁棒性。

关键词： 移动群智感知   区块链   隐私保护   质量增强   信誉  

摘要： 随着移动智能设备的普及,移动群智感知(Mobile Crowdsensing,MCS)作为一种前景广阔的数据收集范式,通过利用物联网中的各种智能设备应运而生,催生了大量新应用。在MCS中,隐私保护和数据质量是两个至关重要的问题,尤其在工人招募和任务分配过程中。如何在保护参与者隐私的同时准确评估其可靠性,直接影响数据质量。此外,交易双方(请求者与工人)偏好的差异同样会影响数据质量。目前,隐私保护、工人评估和偏好学习之间的冲突仍然是亟待解决的核心问题。尽管已有研究提出了一些解决方案,但仍然存在以下挑战未解决:1)在未知工人招募过程中,如何以低计算和通信开销保护工人的隐私,仍是一个挑战。现有的隐私保护方案通常会带来较高开销,无法满足动态网络的实际需求。此外,如何在隐私保护前提下实现对工人可靠性的准确评估也是一个关键问题。一方面,当前的评估方式难以适应市场的快速变化;另一方面,尽管可靠性评估需要透明性以保证可验证性,但恶意请求者可能借此提交虚假反馈进一步降低了评估的准确性;2)在未知市场任务分配过程中,如何准确学习双边偏好序列并实现隐私保护下的稳定匹配,是另一核心难题。现有的任务分配方案大多忽视了请求者和工人偏好的差异,且偏好序列涉及双方的敏感信息,因此隐私保护往往需要向偏好值中添加噪声。然而,噪声的加入可能会干扰偏好序列,进而导致匹配的不稳定。为解决上述挑战,本文提出了以下两种解决方案,主要研究内容如下: (1)针对未知工人招募问题,本文提出了一种基于区块链隐私保护下的质量感知工人招募机制。首先,该机制设计了一种轻量级的隐私保护方案,采用子地址检索技术,并结合Pedersen承诺和紧凑型可链接自发匿名群签名实现了信誉更新过程的快速匿名验证。在此基础上,为抵御请求者的恶意评估行为,提出了一种双向信誉评估隐私保护方案,引入随机干扰以增强工人信誉的透明性验证,并联合Bulletproofs范围证明对工人的信誉反馈过程进行有效验证。其次,提出了一种基于信誉、自私和数据质量的多臂老虎机学习算法,以招募可靠且高质量的工人。最后,实验结果表明,在信誉管理方面,该方案较现有信誉隐私保护方案相比有着更低的开销,且信誉评估误差率降低了24.96%。在工人招募方面,请求者总收益提高了20.05%,遗憾值和多轮平均误差分别降低了48.55%与3.18%。 (2)针对未知市场任务分配问题,本文提出了一种基于区块链隐私保护下的稳定任务分配机制。首先,该机制设计了一种保护隐私的双边偏好初始化方法,以在不暴露买卖双方位置和属性隐私的前提下实现初始匹配。其次,提出了一种基于动态双边偏好更新的稳定匹配方法,该方法融合了差分隐私、稳定匹配理论和一种基于非对称双边偏好的多臂老虎机策略。最后,从理论上分析了方案的安全性并证明市场匹配结果是稳定的。此外,实验结果表明,该方案在平均累积奖励方面提高了4.22%,平均累积遗憾和均值评估误差率分别降低了66.86%与7.35%。

关键词： 古诺博弈   公立医院   外商独资医院   区块链   高质量发展  

摘要： 本文旨在分析外资独资医院扩大试点政策的背景下,公立医院面对外资竞争时坚持公益性的必要性,并探讨区块链技术如何助力其实现高质量发展。本文构建了某区域标杆公立医院和外商独资医院博弈的古诺模型:公立医院注重社会整体效益,关注高质量发展与正常绩效的平衡,而外资医院在提供医疗服务的同时实现利润最大化。随后分别构建了两类不同所有制医院的目标函数,包括未引入区块链平台和引入区块链平台两种情况,并求解了对应的古诺纳什均衡。数理分析表明,在面临外资医院竞争的局面下,公立医院如果重视提升公益属性,就会带来更多的公立医疗服务需求;区块链技术提升了全社会对优质医疗服务的总需求,促进了公立医院的高质量发展。研究表明,在外商独资医院的竞争下,公立医院的高质量发展需要同时依托公益性导向和科技进步两大支柱。