CN113269572A - 基于信誉度的区块链农产品溯源可信数据上传方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于信誉度的区块链农产品溯源可信数据上传方法，包括如下步骤：1）预准备阶段；2）初始化阶段；3）产品购买阶段；4）买家信誉度变更；5）商品评价。这种方法可以保证数据拥有者上传安全可信的数据，使溯源信息从源头得到保障。

Description

基于信誉度的区块链农产品溯源可信数据上传方法
技术领域
本发明涉及安全技术领域，具体涉及一种基于信誉度的区块链农产品溯源可信数据上传方法。
背景技术
传统的农产品供应链溯源系统一般采用物联网设备监控供应链中每个阶段的特定信息，为产品质量监控和可追溯性提供有价值的信息。但是，供应链上的核心企业掌握着供应链的数据管理权，这就导致数据在安全性和可靠性方面存在着不确定性，而且传统的溯源方法上传数据也存在着被数据拥有者篡改的可能。产品从加工生产到运输，再到销售，每个环节都存在产品造假和数据造假的可能，一些不良企业在利益驱动下铤而走险，非法采集数据，人为的修改数据库信息，从而导致溯源信息的源头得不到安全保障。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于信誉度的区块链农产品溯源可信数据上传方法。这种方法可以保证数据拥有者上传安全可信的数据，使溯源信息从源头得到保障。
实现本发明目的的技术方案是:
一种基于信誉度的区块链农产品溯源可信数据上传方法， 包括如下步骤：
1）预准备阶段：区块链溯源平台依据德尔菲法对加入该平台的商家进行专家调查即选取企业规模、经营状况、信息披露度、企业口碑、安全管理、技术设备水平及获奖情况、企业品牌及知名度、管理层素质包括企业主要负责人(董事长、总经理)的教育程度、行业经验、社会荣誉和个人信用记录、股东背景及信用状况、人员支持、银行信贷支持指标，由20位专家进行打分评判，为了能够评判各个指标，我们规定特别重要计5分，重要计4分，不清楚计3分，不重要计2分，非常不重要计1分，经过三轮德尔菲法问卷调查最终选择出企业规模、人员支持、技术设备水平、信息披露度、企业口碑、安全管理、经营状况7个影响企业信誉度的最重要因素，将7个影响企业信誉度的最重要因素作为AHP层次分析法的输入，构造判断矩阵，并将判断矩阵按列归一化，得出每个因素的权重指标
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
，将
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
分别乘以专家对该企业的考察得分
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
得出每项指标得分，并进行加权求和得出该企业的信誉值总得分
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
2）初始化阶段：数据所有者注册进入区块链网络中，区块链网络的智能合约根据数据所有者提供的信誉值总得分
Figure 217236DEST_PATH_IMAGE008
，进行信誉值初始化；
3）产品购买阶段：买家在购买相应产品后，将溯源数据和供应链流程数据记录在区块链中并公开，买家在收货后通过扫描产品二维码来获取对该产品信誉度的评价权限；
4）买家信誉度变更：在获取评价权限后，买家依据购买商品的数量和种类变更自己的信誉值；
5）商品评价：区块链溯源平台中的商品每个月进行一次信誉值迭代，对于商城中的任一商品，首先智能合约选出在该月购买该商品并拥有最高信誉值的前10%的用户作为信誉代表参与投票，按照过半数原则进行共识投票，最后的投票结果和商品的信誉值进行新一轮的加权求和，同时商家信誉值的变更过程和用户评价过程全部记录在区块链中，买家通过对比不同商家的信誉值大小以及变更情况来评判该商品数据是否可信。
与现有技术相比，本技术方案具有以下优势：
1.通过信誉值实现可信数据上传，将农产品企业的信誉值数字化，增强了区块链农产品溯源的可信性，保证数据上传安全可靠，增强了消费者对区块链溯源平台的信任度；
2.基于德尔菲法和AHP层次分析法设计了商家信誉值初始化模型，相比信誉值全部相同的初始化模型，该模型更接近实际应用场景；
3.相比于物联网数据自动上传和商家责任共享等数据安全保障方式，使用该方法的安全性更高，效果更明显。
这种方法可以保证数据拥有者上传安全可信的数据，使溯源信息从源头得到保障。
附图说明
图1为实施例中农产品溯源框架示意图；
图2为实施例中企业信誉值初始化方法图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的内容作进一笔的阐述，单面不是对本发明的限定。
实施例：
参照图1，一种基于信誉度的区块链农产品溯源可信数据上传方法， 包括如下步骤：
1）预准备阶段：如图2所示，区块链溯源平台依据德尔菲法对加入该平台的商家进行专家调查即选取企业规模、经营状况、信息披露度、企业口碑、安全管理、技术设备水平及获奖情况、企业品牌及知名度、管理层素质包括企业主要负责人(董事长、总经理)的教育程度、行业经验、社会荣誉和个人信用记录、股东背景及信用状况、人员支持、银行信贷支持指标，由20位专家进行打分评判，为了能够评判各个指标，我们规定特别重要计5分，重要计4分，不清楚计3分，不重要计2分，非常不重要计1分，经过三轮德尔菲法问卷调查最终选择出企业规模、人员支持、技术设备水平、信息披露度、企业口碑、安全管理、经营状况7个影响企业信誉度的最重要因素，将7个影响企业信誉度的最重要因素作为AHP层次分析法的输入，构造判断矩阵，并将判断矩阵按列归一化，得出每个因素的权重指标
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，将
Figure 524589DEST_PATH_IMAGE012
分别乘以专家对该企业的考察得分
Figure DEST_PATH_IMAGE014
得出每项指标得分，并进行加权求和得出该企业的信誉值总得分
Figure 399267DEST_PATH_IMAGE008
：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
；
2）初始化阶段：数据所有者注册进入区块链网络中，区块链网络的智能合约根据数据所有者提供的信誉值总得分
Figure 919110DEST_PATH_IMAGE008
，进行信誉值初始化，本例具体为：
首先将农产品的生长过程进行记录，拍摄视频，然后在装箱时贴上二维码、RFID、NFC标签，在装上有防伪的箱子（带有IoT技术，开箱需要扫码，中间运输过程中一旦开启时将上报公司，且箱子是一次性的，开启后无法在还原，只能报废），同时也给物流公司的集装箱上了电子锁，电子锁有记录GPS轨迹的功能，还有加速度传感器，被开启或中途长时间停车都会通过 IoT 技术通知公司，一切就绪后，准备防伪证书、视频、产品信息，将这些数据上链、发货、记录供应链数据、物流数据、GPS行车轨迹、中转站，最后到大商超，上架，所有数据收集完毕，更新区块链，追加供应链数据，并将步骤1）得到的信誉值作为企业的信誉初始值存入区块链中；
3）产品购买阶段：买家在购买相应产品后，将溯源数据和供应链流程数据记录在区块链中并公开，买家在收货后通过扫描产品二维码来获取对该产品信誉度的评价权限，本例中，消费者通过查看区块链公开的商品信誉值、商品描述、商品供应链记录3个信息来决定是否购买，当购买成功后，商品按照步骤2）所述流程进行区块链记录，买家在收货后通过扫描步骤2）中提到的二维码进行识别认证，认证成功，则买家获取到评价该商品的资格并且买家的信誉积分增加1；
4）买家信誉度变更：在获取评价权限后，买家依据购买商品的数量和种类变更自己的信誉值，本例中，买家购买区块链溯源产品的信誉变更策略如下,用户加入系统时初始信誉积分为0，每通过溯源平台对于购买的商品进行扫码时，都会使自己的信誉积分加1，当信誉积分达到5时并且购买此商品，可以参与共识评价，当小于5时，不可以参与评价，但可以累积到5分时继续使用，对于相同厂家的相同商品每个月多买只加1分；
5）商品评价：区块链溯源平台中的商品每个月进行一次信誉值迭代，对于商城中的任一商品，首先智能合约选出在该月购买该商品并拥有最高信誉值的前10%的用户作为信誉代表参与投票，按照过半数原则进行共识投票，最后的投票结果和商品的信誉值进行新一轮的加权求和，同时商家信誉值的变更过程和用户评价过程全部记录在区块链中，买家通过对比不同商家的信誉值大小以及变更情况来评判该商品数据是否可信，本例中，不参与评价的默认好评，对于参与评价的用户，需要抵押当前信誉值一半的信誉积分a，如果最终共识结果好评成功则返回抵押的信誉值，并平分差评用户所抵押的信誉值，如果差评成功则返回a-1,对于评价失败的用户，认为是恶意用户，扣除抵押的信誉积分并禁止参与下个月的共识评价，每个月系统会对一个商家进行信誉评价，评价结果将会和商品的信誉值加权求和形成新的信誉值，同时商家信誉值的变更过程和用户评价过程全部记录在区块链中，买家通过对比不同商家的信誉值大小以及变更情况来评判该商品数据是否可信。

Claims (1)

1.一种基于信誉度的区块链农产品溯源可信数据上传方法，其特征在于，包括如下步骤：
1）预准备阶段：区块链溯源平台依据德尔菲法对加入该平台的商家进行专家调查即选取企业规模、经营状况、信息披露度、企业口碑、安全管理、技术设备水平及获奖情况、企业品牌及知名度、管理层素质包括企业主要负责人的教育程度、行业经验、社会荣誉和个人信用记录、股东背景及信用状况、人员支持、银行信贷支持指标，由20位专家进行打分评判，引入量表，特别重要计5分，重要计4分，不清楚计3分，不重要计2分，非常不重要计1分，经过三轮德尔菲法问卷调查最终选择出企业规模、人员支持、技术设备水平、信息披露度、企业口碑、安全管理、经营状况7个影响企业信誉度的最重要因素，将7个影响企业信誉度的最重要因素作为AHP层次分析法的输入，构造判断矩阵，并将判断矩阵按列归一化，得出每个因素的权重指标
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，将
Figure 848365DEST_PATH_IMAGE002
分别乘以专家对该企业的考察得分
Figure DEST_PATH_IMAGE004
得出每项指标得分，并进行加权求和得出该企业的信誉值总得分
Figure DEST_PATH_IMAGE006
：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
；
2）初始化阶段：数据所有者注册进入区块链网络中，区块链网络的智能合约根据数据所有者提供的信誉值总得分
Figure 218298DEST_PATH_IMAGE006
，进行信誉值初始化；
3）产品购买阶段：买家在购买相应产品后，将溯源数据和供应链流程数据记录在区块链中并公开，买家在收货后通过扫描产品二维码来获取对该产品信誉度的评价权限；
4）买家信誉度变更：在获取评价权限后，买家依据购买商品的数量和种类变更自己的信誉值；
5）商品评价：区块链溯源平台中的商品每个月进行一次信誉值迭代，首先智能合约选出在该月购买该商品并拥有最高信誉值的前10%的用户作为信誉代表参与投票，按照过半数原则进行共识投票，最后的投票结果和商品的信誉值进行新一轮的加权求和，同时商家信誉值的变更过程和用户评价过程全部记录在区块链中，买家通过对比不同商家的信誉值大小以及变更情况来评判该商品数据是否可信。
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