农产品区块链信息可信评估差异化共享模型设计与实现

针对现有的农产品区块链溯源系统中，数据差异化共享与追溯效率不高，难以保障上链数据可信性的问题。该研究通过分析农产品供应链各环节业务逻辑与数据组成，设计了农产品区块链信息可信评估差异化共享模型。提出了农产品区块链信息可信评估差异化共享架构，构建了农产品信息存储优化模块，基于区块链技术建立企业链、溯源链，将数据按隐私性分账本存储于企业链，全供应链公开数据存入星际文件系统（InterPlanetary File System，IPFS）后，返回的数据哈希值存储于溯源链，通过企业链账本维护策略实现了供应链数据的高效性共享与追溯；设计了基于层次分析法的企业信誉度评估机制，根据企业和消费者对链上数据可信度的评估结果对数据发布节点进行信誉积分奖惩，提升链上数据可信性；并通过智能合约实现了数据格式和内容的链前监管。基于Hyperledger Fabric平台研发农产品区块链信息可信评估差异化共享系统，在某茶叶供应链上进行应用与测试。测试结果表明，此模型与现有数据差异化共享模型相比，数据存储时间缩短16.7%，隐私数据查询时间缩短10.01%，公开数据查询时间缩短38.3%。该研究提出的方法能够实现农产品供应链数据差异化共享，提供高效可信溯源服务，为农产品可信溯源系统的设计提供参考。     

基于区块链的农情数据可信融合共享模型设计与实现

为了提高现有农产品区块链溯源模型中的数据传输和查询效率，提出了基于区块链的农情数据可信融合共享模型。首先构建农情数据采集存储优化模型，通过Kafka节点接收网关数据并将结构化数据、非结构化数据哈希值存于区块链，非结构化数据存储于HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），提升了数据传输效率。其次设计农情数据融合重组共享模型，利用Spark将结构化数据进行重组融合，将融合后的结构化数据、非结构化数据索引存储于Hbase，融合数据哈希值存储于区块链，提升了溯源效率。最后构建农情数据可信验证应用模型，通过比对Hbase中的融合数据哈希值与链上融合数据哈希值、HDFS中各环节非结构化数据哈希值与链上环节哈希值甄别数据真伪，保证了数据的真实性、可信性。在此基础上设计了基于区块链的农情数据可信融合共享系统，并在一玉米供应链进行了实际应用。进行相关测试后发现，与传统的单链型追溯模型相比，本模型全供应链数据存储时间缩短5.26 %，数据查询时间缩短43.47 %。应用结果表明，此模型可以在保证数据可信前提下，通过数据的融合共享提高数据传输效率与数据查询效率，可为农产品供应链溯源系统的研发提供参考。