CN108769031A - 基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统 - Google Patents

基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统。该系统采用边缘计算客户端采集基础数据并进一步地将此数据发送到边缘计算服务端，经边缘计算服务端进行初步处理，在DMZ控制区的网络安全防护作用下，由云平台客户端进行接收，然后云平台客户端在将此数据直接提交到区块链网络进行存证(实物信息的链上存证数据)的同时，发往AI云平台服务端进行判断后，再通过云平台客户端提交到区块链网络进行存证(实物信息的链下存证数据)，从而有效保证流转在链上的存证数据与链下的实物的真实关联性。

Description

基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统
技术领域
本发明涉及区块链技术以及AI图像识别与物联网(IOT)为基础的边缘计算领域，特别涉及一种以IOT采集并经人工智能识别图像作为区块链存证数据的实物存证溯源系统。
背景技术
伴随着信息技术的高速发展以及计算机网络的普及，电子数据成为大量商贸、文娱、政务等活动的信息留存，见证了活动环节的变迁。而伴随着《中华人民共和国电子签名法》的颁布，电子数据作为“证据”得到了法律的正式认可，成为了名副其实的“电子证据”。电子证据无论是在商务维权、版权纠纷还是政令推行等方面，都将扮演着越来越重要的角色。电子证据的主要特点是在数字设备及环境中生成，具有生成快速、采集迅速、传输方便、存储空间小、可重复使用的特点，但是因此也带来了易灭失、修改不易留痕迹等特点。而在未来的维权与执法过程中，作为证据使用以证明事实过程，则需要借助一些处理手段。
传统的电子证据保存架构都是将电子证据存储在基于中心化的第三方云平台中，采用这种方式不但带来了服务体验不好问题，例如，维权壁垒高、操作难度大、扩展性差等，而且依然存在电子数据在修改后不易留痕迹的问题。值得注意的是，基于中心化架构的第三方云平台的安全性问题也是不容忽视的，当中心化节点被入侵之后，往往伴随着信息泄露、电子证据失效或者被伪造等诸多问题的出现；而且，服务提供方本身是否可信、合作的机构是否权威、操作的透明性、规范性与合法性等都难以确认，导致最终证据的真实性、有效性、以及完整性难以得到保障。
近年来，区块链(Blockchain)技术的出现非常有效地解决了中心化概念存在的问题。区块链技术，也被称为“分布式账本技术”，是一种去中心化、集体维护分布式账本的技术方案。从技术角度来说，其是由多个节点集体参与的分布式数据库系统；区块链技术的单一化特征并不明显，本质上它融合了多种技术形式。利用区块链技术维护一个可靠的、难以篡改的账本记录，能够有效降低信任上的风险，并能有效的降低大众参与方协作的维护成本。
然而，采用区块链技术进行电子证据的存储，虽然能解决中心化存储带来的弊端，明显提升已上传到区块链的“链上数据”的真实性和有效性，但对于区块链的“链下数据”，例如实物等，如何保证存储在区块链上的实物数据是否是原始的存证数据，即做到“链上数据”和“链下数据”的真实匹配，成为了业界亟待解决的问题。例如，在对体型较大的水果(诸如橘子、柚子、西瓜等)进行跟踪时，通常是采用“一果一证”(一证指给每颗水果贴一个二维码或者射频码或者其它的身份证)的措施，但如果品A的身份证被人为地取下来贴到果品B上，就可能会出现偷梁换柱的情况，这种情况下，即便前期上传到区块链上的果品A的“链上数据”真实有效，证据也相对完整，但由于在中间环节“链下数据”被替换成果品B，就出现了链上链下数据不一致的情况。
发明内容
本发明针对现有技术的上述问题，发明了一种基于物联网(IOT)进行信息采集、并结合AI(Artificial Intelligence，人工智能)图像识别技术进行信息分辨的边缘计算服务作为信息源的区块链实物存证溯源系统。具体的技术方案如下：
一种基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其实现方式基于以下四个模块：
(一)信息感知模块；
(二)边界整理模块；
(三)安全过滤模块；
(四)存证溯源模块。
其中，信息感知模块采用边缘计算客户端采集基础数据，此步骤中，首先利用物联网传感器、互联网或社会数据源采集基础数据，并进一步地将采集到的基础数据发送到边缘计算服务端。
可选的，采用边缘计算客户端采集基础数据包括：
使用传感器等感知设备将物理世界的隐形数据转化为显性数据；
使用全球定位系统进行定位，从而获取位置信息等数据；
使用视频摄像头等摄像照相设备采集视频图片，记录实物的实时图像信息(可同时附带音频信息)；
使用射频识别(RFID)标签、条形码等标签标示实物，用以对该实物进行唯一身份定位；
使用嵌入式系统做针对性信息的采集与处理；
对互联网上的海量信息进行采集；
使用社会数据源采集相关数据。
其中，边界整理模块是采用边缘计算服务端将基础数据进行初步处理，包括数据源的身份效验，数据的有效性效验，数据的封装，数据的在线管理，数据的转发工作，以及密钥分配管理。
其中，边缘计算服务端对边缘计算客户端进行管理、对接收到的数据进行校验包装分发等处理工作包括：
对边缘计算客户端的管理工作，例如身份认证，密钥分发管理(基于PKCS11标准的PK和SK管理分发、基于数据链路层的SSL通信密钥、基于标准的对称加密算法的对称加密密钥管理等)；
对信息传输的接收，例如安全性管理，建立专用安全传输信道，例如接收信息的组合，将接收到的信息进行整合；
对信息的认证，认证发送信息的有效性，并对信息进行签名认证(单节点签名、多重签名、环签名等多种方式)；
对接收到的信息进行分析缓存计算，提取关键数据，例如结合大数据的分析建模对数据进行计算；
对接收到的信息进行包装整合处理，封装成可供后续处理的完整信息包，例如对接收到的视频信息流数据计算之后抓取关键信息，然后补充必要的事件数据、元数据等其它基础数据；
对包装完成的数据进行脱敏转发，进行必要的脱敏加密处理，建立必要的路由表、分发表，按需进行路由分发，提交数据到DMZ控制区。
其中，安全过滤模块采用DMZ控制区隔离内外网络的直接交互，保证内外网的数据安全。
其中，DMZ控制区的具体工作包括：
配置必要的软、硬件防火墙，提供必要的信息隔离与安全防护；
建立黑白名单，对发起访问的信息源进行管理控制；
建立访问安全策略管理机制，用于统一规划安全管理。
其中，存证溯源模块，利用云平台客户端、AI云平台服务端以及区块链网络完成对基础数据的原始数据存证及效验结果存证，最终实现存证溯源的目的。
其中，云平台客户端用于提供统一的云服务支持，提供必要的综合服务能力，其具体工作包括：
对边缘计算服务端提交的数据进行认证工作，例如匹配边缘计算服务端身份并校验数据的合法性；
对边缘计算服务端提交的数据信息分析工作，例如对数据进行冗余分析，对数据进行上下文衔接拼合，对数据进行必要的合规性分析；
对边缘计算服务端提交的数据信息进行计算，例如对数据进行摘要计算(Hash指纹计算等)，对数据进行必要的基础有效性计算(阈值设定计算等)，对数据的完整性进行计算(Merkle trees计算)等；
对边缘计算服务端的管理工作，例如身份认证，密钥分发管理(包括基于PublicKey Infrastructure标准的PK和SK管理分发、基于数据链路层的SSL通信密钥、基于标准的对称加密算法的对称加密密钥管理等)；
对边缘计算服务端提交的数据信息进行分发，分别发送到AI云平台服务端和已有的区块链网络，例如将需要判断甄别的存证溯源原始数据信息发送到AI云平台服务端，并等待接收判断反馈结果，将判断结果发送到已有区块链网络进行存证，例如将存证溯源数据信息的数字指纹信息或者原始数据信息发送到已有区块链网络进行数据存证。
其中，AI云平台服务端用于对提交的数据信息进行判断，并就所提交的信息进行能力训练，其具体工作包括：
对云平台客户端提交的数据信息进行智能分析，分析接收到的数据是否是预期的数据，例如分析所接收到的照片数据中的包装箱是否被替换掉；
根据不同的业务场景、业务需求创建相匹配的数据模型，例如由图像特征提取模块提取图像特征数据，存入图像特征数据库，建立图像数据模型；
对已有的数据模型进行人工智能训练，例如采用机器学习中的数据归一化和人工智能神经网络学习；
对分析结果的反馈，例如在创建对应的分析模型之后，利用智能训练提高智能分析的准确率，并将最终结果反馈给云平台客户端。
其中，区块链网络用于数据的分布式存储和数据的在线分析，其具体工作包括：
对云平台客户端提交的数据进行存储，依照共识方式，同步数据到其它区块链节点；
对接收到数据进行在线分析，匹配已存储的历史数据，判断数据的合法性。
从以上技术方案可以看出，本发明具有的有益效果为:对实物信息进行电子数据采集和进一步的处理后，通过将其上传到区块链网络，可以构造为实物信息存证链，从而生成实物信息的存证链；并且，通过判断实物信息是否真实有效未被修改，将判断结果上传到区块链网络，从而生成实物信息的溯源链。借助实物信息存证链和实物信息溯源链，形成完整的实物存证溯源链，有效保证流转在链上的数据与链下的实物的真实关联性。
附图说明
图1是基于区块链的结合AI图像识别与IOT的边缘计算服务的实物存证溯源系统的拓扑示意图；
图2是基于区块链的结合AI图像识别与IOT的边缘计算服务的实物存证溯源系统的数据流示意图；
图3是基于区块链的结合AI图像识别与IOT的边缘计算服务的实物存证溯源系统的功能结构示意图。
具体实施方式
以下采用实施例和附图来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。
本发明实施例公开了基于区块链的结合AI图像识别与IOT的边缘计算服务的实物存证溯源系统，以期保证流转在链上的数据与链下的实物的真实关联性。
首先参阅图2，图2是此系统的数据流示意图。如图1所示，本发明实施例提供的实物存证溯源系统的一个实施例可包括如下内容：
信息感知模块，从功能(参见图3)上说，其采用边缘计算客户端采集基础数据并进行发送。此过程中，首先可以利用物联网传感器、互联网或社会数据源采集基础数据，并进一步地将采集到的基础数据发送到边缘计算服务端。可以理解的是，边缘计算客户端可以有多种方式实现所需的信息收集功能。从图1所示的系统拓扑示意图可以看出，本实施例的边缘计算客户端通过物联网传感器以及互联网/社会数据源等技术采集所需信息。
边界整理模块是采用边缘计算服务端将基础数据进行初步处理，从功能(参见图3)上看，包括数据源的身份效验，数据的有效性效验，数据的封装，数据的在线管理，数据的转发工作，以及密钥分配管理。
可以理解的是，边缘计算服务端可以作为多个服务节点，提供针对不同区域、不同服务方式的边缘计算客户端的服务。从图1中可以看出，边缘计算服务端可以具有多个(Apps/Service)，分别部署在不同的物理位置，覆盖不同的有效半径，针对本区域的边缘计算客户端提供服务，并作为云平台的客户端提交数据到云平台。
可以理解的是，边缘计算服务端可以通过SDK、API等方式向必要用户提供数据查询等工作。从图1中可以看出，边缘计算服务端提供的部分服务模块(API)，作为中间件供其他社会用户(开发群/用户群)进行服务获取。
安全过滤模块采用DMZ控制区隔离内外网络的直接交互，保证内外网的数据安全。
存证溯源模块利用云平台客户端、AI云平台服务端以及区块链网络完成实物对基础数据的原始数据存证及效验结果存证，最终实现存证溯源的目的。
具体地，云平台客户端用于对用户的认证、密钥分配管理、电子存证溯源信息的处理，将接收到的原始电子证据包装处理后分发到AI云平台服务端和区块链网络，另外还接收AI云平台服务端的返回结果，将AI云平台服务端分析后的结果上传到区块链网络，从功能(参见图3)上讲，包括数据认证、数据分析、数据计算、密钥管理、数据分发等。
可以理解的是，云平台客户端提供了涵盖存证溯源关键流程的服务与管理功能，将能够溯源的关键信息作为电子证据提交到区块链进行数据存证。例如，将边缘计算客户端采集的原始数据的数字指纹作为存证溯源的关键节点信息分别提交到了底层基于Hyperledger fabric和Ethereum的区块链网络中，作为了电子证据进行了证据数据保存，用以形成完整的证据链。正是由于区块链的链式结构、不可篡改性、分布式记账、多点验证的特性，保证了电子证据的真实性、完整性。Hyperledger fabric区块链的节点可以托管到云平台上，也可以部署到用户指定的云平台之外，就采用了云平台托管结合云平台外部署的方式。另外，云平台客户端根据提供的部分服务模块(Service)，可作为中间件供其他社会用户(开发群/用户群)进行服务获取。
其中，所述Hyperledger fabric是开源的优秀联盟链平台框架，即联盟链平台，是由Linux基金会开源的超级账本技术平台。所述Ethereum是公开的区块链平台，即公有链平台，其是一个运行智能合约的去中心化平台(Platform for Smart Contract)。
AI云平台服务端用于提供AI服务，将接收到的原始电子证据分析处理，并将相应结果返回，从功能(参见图3)上包括智能分析、模型创建、智能训练、结果反馈等。
可以理解的是，AI云平台服务端提供了人工智能相关的服务，赋予了存证溯源系统的人工智能分析判断能力；并且AI云平台服务端作为服务模块，可以直接对用户提供AI服务，亦可根据需要增加相关的AI能力。例如，为对农产品中的个头较大的果品进行存证溯源，在AI云平台服务端接收到果品照片之后，首先进行去噪、平滑、变换等预操作，加强图像特征；使用基于人工智能的图像识别方法和图像灰度匹配方法，采用模板匹配算法、遗传算法、信息整合图像识别算法，进行特征的抽取和选择；采用0均值标准化(Z-scorestandardization)、随机森林人工智能学习方法，进行数据归一化，进行分类器设计；采用遗传算法、BP网络(Back Propagation,按误差逆传播算法训练的多层前馈网络)、SVM(Support Vector Machine,支持向量机，是有监督的学习模型)等方式进行神经网络的学习识别模型训练进行图片分析的分类决策；采用主成分分析(Principal ComponentAnalysis，PCA)和线性奇异分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)进行线性降维，采用局部线性嵌入(Locally linear embedding，LLE)等方式进行非线性降维。基于上述内容建立图像识别模块、图像建模模块、图像训练模块以及图像确认模块，作为中间件可供外部用户直接使用。在使用图像确认模块最终对果品图片中的果品确认之后，反馈最终结果给云平台客户端。
区块链网络用于将电子数据作为电子证据进行存证，提供存证溯源支持，从功能(参见图3)上说，包括数据存储、数据分析等。
可以理解的是，区块链网络记录了能够验证完整生命周期的电子数据，作为溯源的电子证据，实现了由传统的“自证”到区块链式的第三方“他证”。
所有上述的首要实施这一知识产权，并没有设定限制其他形式的实施这种新产品和/或新方法。本领域技术人员将利用这一重要信息，上述内容修改，以实现类似的执行情况。但是，所有修改或改造基于本发明新产品属于保留的权利。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，包括：
信息感知模块，其通过边缘计算客户端采集和发送基础数据；
边界整理模块，其通过边缘计算服务端对所述边缘计算客户端管理且对所述基础数据进行接收、校验、包装、分发；
安全过滤模块，其用来保证所述实物存证溯源系统的网络安全；
存证溯源模块，其包括云平台客户端、AI云平台服务端以及区块链网络，所述云平台客户端将所述边缘计算服务端提交的基础数据发送到所述AI云平台服务端进行数据验证，所述AI云平台服务端将验证结果反馈给所述云平台客户端，所述云平台客户端将验证结果发送给所述区块链网络进行存证。
2.如权利要求1所述的基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，所述AI云平台服务端包括分析模块、建模模块、训练模块和反馈模块，所述分析模块用来分析所述云平台客户端提交的基础数据是否是预期数据，所述建模模块根据业务场景和业务需求创建相匹配的数据模型，所述训练模块对已有的数据模型进行人工智能训练，所述反馈模块用来向所述云平台客户端反馈分析结果。
3.如权利要求1所述的基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，所述区块链网络用于对所述云平台客户端提交的数据进行分布式存储。
4.如权利要求1所述的基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，所述安全过滤模块通过网络缓冲机制保证所述实物存证溯源的网络安全。
5.如权利要求1所述的基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，所述边缘计算客户端通过物联网传感器、互联网、社会数据源采集基础数据。
6.如权利要求1所述的基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，所述边缘计算服务端通过身份认证、密钥分发管理对所述边缘计算客户端进行管理。
7.如权利要求4所述的基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，所述网络缓冲机制采用DMZ控制区。
8.如权利要求7所述的基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，所述DMZ控制区包括：
防火墙模块，其包括软件防火墙和硬件防火墙，该防火墙模块用来提供信息隔离与安全防护；
黑白名单模块，其通过建立黑名单和白名单对发起访问的信息源进行管理控制；
策略管理模块，其通过建立访问安全策略用于安全管理。
9.如权利要求1所述的基于区块链的边缘计算服务的实物存证溯源系统，其特征在于，所述云平台客户端包括认证模块、分析模块、计算模块，所述认证模块用来对所述边缘计算服务端提交的数据进行认证，所述分析模块用来对所述边缘计算服务端提交的数据进行分析，所述计算模块用来对所述边缘计算服务端提交的数据进行计算。
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