中国指挥与控制学会会刊 
在数字经济的蓬勃发展过程中,数据已成为推动社会进步与科技创新的核心驱动力[1]。区块链技术作为这一时代背景下的重要产物,以其独特的去中心化、高透明性及不可篡改性,为数据管理和传输领域开辟了新的道路。区块链技术通过分布式账本的设计,实现了数据在多个节点间的同步复制与验证,从而确保了数据的真实性和完整性[2]。这种机制不仅简化了数据交易流程,降低了交易成本,还极大地增强了系统的安全性和稳定性,避免了传统中心化系统中常见的单点故障和数据篡改问题。因此,区块链技术在金融、供应链管理、版权保护等多个领域展现出巨大的应用潜力。
然而,区块链技术的广泛应用也伴随着一系列新的挑战和问题。特别是在数据隐私保护方面,区块链的公开透明性使得数据一旦上链便难以完全隐藏,这在一定程度上增加了数据隐私泄露的风险。此外,随着物联网、5G等新技术的发展,数据离线传输的场景日益增多,这对数据隐私保护和传输安全提出了更高的要求。传输安全不仅涉及数据的加密和解密,还包括防止数据在传输过程中被篡改、确保传输协议的健壮性和安全性等多个方面。因此,如何在区块链数据离线传输过程中实现有效的隐私保护和传输安全,成为一个亟待解决的问题。
为了解决上述问题,研究者们探索了各种先进的加密技术,以实现对数据离线传输的隐私保护。例如,宋祺鹏等[3]首先在原始数据中添加随机噪声,使得处理后的数据不会泄露原始数据中的敏感信息,然后对每个个体的数据进行随机置乱,使得数据中的信息不被完全识别,从而保护个体隐私。然而,这种方法可能会降低数据统计结果的准确性。XIONG等[4]提出基于深度学习和差分隐私模型的隐私保护方法,该方法将轨迹数据划分为二维网格区域,统计网格中轨迹的密度,执行自上而下的递归区域划分,随着递归深度的增加,从多个角度制定隐私预算分配规则。高改梅等[5]将任意长度的数据转换为固定长度的哈希值,确保隐私信息的唯一性和不可篡改性,然后使用AES加密算法对哈希值进行加密,实现隐私保护。然而,这种方法可能在哈希碰撞等极端情况下导致隐私泄露。王晶宇等[6]提出了对称加密算法,要求数据发送方和接收方提前协商并共享同一个密钥,发送方使用共享的密钥对要传输的数据进行加密,从而实现传输隐私保护。然而,由于使用同一把密钥,信息在密钥传输过程中容易被攻击者截获并破解。
在传统的数据离线传输方法中,研究人员通常采用加密技术对数据进行保护,但这些方法往往存在效率低、安全性不足等问题。为此,本文提出一种基于uBlock轮函数的区块链数据传输保护方法,该方法针对离线传输场景进行了专门优化,确保了数据在隐私和安全方面的高效性和可靠性,有效解决了区块链数据在离线传输过程中的隐私保护难题。
1 区块链数据传输保护方法设计
针对区块链数据离线传输的隐私保护需求,本研究提出一种基于uBlock轮函数的区块链数据传输保护方法。该方法利用区块链技术的去中心化、不可篡改等特性,结合uBlock轮函数的高效加密技术,实现了对数据在离线传输过程中的隐私保护。具体而言,本文首先设计了一种基于uBlock轮函数的认证加密算法,对传输数据进行加密处理,确保数据在传输过程中的机密性。
1.1 区块链数据填充处理
然而,随着区块链技术的广泛应用,数据的隐私保护问题日益凸显。特别是在区块链数据的离线传输场景中,由于脱离了区块链网络本身的保护机制,数据更容易受到攻击和发生泄露。因此,研究如何在区块链数据离线传输过程中实现有效的隐私保护,成为一个亟待解决的问题。一些加密算法,特别是分组加密算法,要求明文数据的长度必须是某个固定值的整数倍(如32位、64位或128位等)。因此,在加密之前,需要通过填充将每个区块中的明文信息扩展到所需的长度,从而满足uBlock轮函数加密算法的要求。Zero填充(zero padding)是一种简单的填充方法,用于确保明文信息的长度达到加密算法所要求的块的大小[9]。当明文信息的长度不是加密算法块大小的整数倍时,Zero填充会在明文信息的末尾添加足够数量的零字节(0×00),直到其长度成为块大小的整数倍。过程如下:
(1)计算区块链中明文信息的长度;
(2)确定uBlock轮函数加密算法所需的块大小(uBlock轮函数加密算法的块大小要求是32位,即4字节);
(3)计算需要添加的零字节的数量,以使明文信息的长度成为块大小的整数倍;
(4)在明文信息的末尾添加相应数量的零字节。
示例:假设某一区块链中明文数据为F1 F2 F3 F4 F5(共5字节,40位),那么需要填充3个字节的0,使其变为F1 F2 F3 F4 F5 00 00 00(共8字节,64位)。
然而,仅仅依靠填充处理并不能完全解决区块链数据的隐私保护问题。在离线传输场景下,区块链数据面临更高的隐私泄露风险。因此,本文提出一种基于uBlock轮函数的区块链数据传输保护方法,利用区块链技术的去中心化、不可篡改等特性,结合uBlock轮函数的高效加密技术,为区块链数据的离线传输提供了全方位的隐私保护。
1.2 uBlock轮函数设计
uBlock轮函数生成过程如下:
步骤1:初始状态生成:通过逐比特异或白化密钥与区块链明文分组,生成轮函数的初始状态,即
$s(n)=A(n) * K(n)$
式中,s(n)代表轮函数的初始状态;A(n)代表区块链中明文;n代表比特的索引;*代表逐比特异或操作;K(n)代表密钥。
步骤2:S盒替换:利用多比特的S盒对s(n)进行替换,以提高安全性。多比特的S盒如表1所示。
表1 多比特S盒Tab.1 Multi-bit S box |
| n | s |
|---|---|
| 0 | 5 |
| 1 | 6 |
| 2 | a |
| 3 | 8 |
| 4 | c |
| 5 | 4 |
| 6 | 1 |
| 7 | e |
| 8 | 9 |
| 9 | f |
| a | d |
| b | 3 |
| c | b |
| d | 2 |
| e | 7 |
| f | c |
步骤3:对替换后的轮函数进行位置置换,以确保基于轮函数的迭代不存在不可能差分和有效差分路线。置换规则如表2所示。
表2 置换规则表Tab.2 Table of permutation rules |
| 输入位置s | 输出位置B |
|---|---|
| 4 | 1 |
| 5 | 7 |
| 3 | 5 |
| 0 | 2 |
| 2 | 4 |
| 6 | 0 |
| 1 | 6 |
| 7 | 3 |
根据这个置换规则表,重新排列比特在分组中的位置。在这个例子中:
(1)输入位置0的比特将被移动到输出位置2;
(2)输入位置1的比特将保持在输出位置6;
(3)以此类推。
步骤4:利用预设的矩阵左乘轮函数中间状态矩阵的每一列,进行列混合操作,旨在进一步增强混淆和扩散特性。中间状态矩阵形式如下:
$\boldsymbol{C}=\left(\begin{array}{lll}0 & 1 & 1 \\1 & 0 & 1 \\1 & 1 & 0\end{array}\right)$
式中,C代表中间状态矩阵。
步骤5:将列混合后的轮函数逐比特异或轮密钥,即
$D_{1}(n)=B_{1}(n) \oplus C$
式中,D1(n)代表第1轮的轮密钥,B1(n)代表第1轮的输出位置。
步骤6:判断是否达到多轮迭代次数,若达到,则得到轮函数的最终状态,否则重复上述步骤,形成多轮迭代的结构:
$D=\left\{D_{1}(n), D_{2}(n), \cdots, D_{m}(n)\right\}$
式中,D代表多轮迭代结构;D2 (n)代表第2轮的轮密钥;Dm (n)代表第m轮的轮密钥,m代表多轮迭代次数。
uBlock轮函数作为数据加密的关键技术之一,在保障数据安全和隐私方面发挥了重要作用,通过其复杂的数据变换和密钥依赖特性,能够有效防止数据被非法获取和解析。
1.3 uBlock轮函数加密区块链数据
在区块链中,加密技术是保障区块链数据安全的核心[12]。基于uBlock轮函数的加密算法不仅实现了高效的数据加密,还可通过特定的机制防止数据篡改,从而在安全性方面展现出卓越的性能。uBlock轮函数加密区块链数据的具体过程如下:
步骤1:确定分组长度和密钥长度。对于uBlock这样的轻量级分组密码算法,分组长度和密钥长度通常是固定的,即32位[13]。
步骤2:根据给定的密钥,通过章节1.2生成一系列的轮密钥$D=\left\{D_{1}(n), D_{2}(n), \cdots, D_{m}(n)\right\}$。
步骤3:对于输入的区块链明文数据,执行多轮加密操作。每一轮加密操作都包括一个对应的轮函数的应用,直至到达最大轮次m。
$\left\{\begin{array}{l}E_{1} \leftarrow D_{1}(n) \otimes A(n) \\E_{2} \leftarrow D_{2}(n) \oplus\left(E_{1} \| A(n)\right) \\E_{3} \leftarrow D_{3}(n) \oplus\left(E_{2} \| E_{1}\right) \\\cdots \\E_{m} \leftarrow D_{m}(n) \oplus\left(E_{m} \| E_{m-1}\right)\end{array}\right.$
式中,E1 代表第1轮对应的轮函数,E2 代表第2轮对应的轮函数,E3 代表第3轮对应的轮函数,Em 代表第m轮的对应的轮函数,Em-1 代表第m-1轮对应的轮函数。
在每一轮中,轮函数接收上一轮的输出(或初始的明文分组)和当前轮的轮密钥作为输入 [14]。
为了进一步增强数据的防篡改能力,人们还可以在加密过程中引入数字签名等机制。数字签名是一种基于公钥加密技术的安全机制,它能够对加密后的数据进行签名,从而确保数据的完整性和真实性。具体而言,数字签名使用发送方的私钥对数据的哈希值进行加密,生成一个独特的签名。接收方在收到数据后,可以使用发送方的公钥对签名进行验证,以确认数据在传输过程中是否未被篡改。如果签名验证成功,说明数据是完整且真实的,可以安全地使用;如果验证失败,则说明数据可能已被篡改或损坏,应立即采取措施以确保数据安全。
步骤4:经过多轮的加密操作以及数字签名后,明文数据被转换成一串随机的数字序列,得到最终的区块链数据密文输出。示例如下:
$E_{m}=\{015-250-240-225-\cdots-074\}$
这个输出是明文经过uBlock轮函数多次迭代和变换后的结果。与一般的加密算法相比,uBlock轮函数是经过多次替换(substitution)和置换(permutation)得到的,这些操作在数据块上产生了复杂且难以预测的变化,因此,增加了加密过程的复杂性和非线性,使得破解加密算法变得更加困难,这也意味着即使攻击者能够获取到加密后的数据,也很难通过分析数据模式或统计特性来推断出原始明文的内容[15]。
1.4 解密处理与算法实现
解密处理作为加密处理的逆过程,其核心目标在于还原原始的明文数据。解密处理流程主要包括密钥恢复、密文输入、多轮解密操作和明文输出。依据加密过程中使用的密钥生成算法,利用初始密钥即可恢复一系列轮密钥。将接收到的加密后的区块链数据(即密文)作为输入,这些数据是经过多轮uBlock轮函数加密后的随机且不可读序列。
在解密过程中,uBlock轮函数的解密算法首先通过逆逐比特异或操作消除当前轮密钥对数据的影响,这是加密过程中逐比特异或操作的逆过程。接着,利用与加密时相同的矩阵执行逆列混合运算,以恢复中间状态矩阵的原始形态。然后,根据与加密相同的置换规则表,互换输入与输出位置后,进行逆置换操作以恢复数据的原始形态。最后,通过逆S盒替换操作,利用相同的S盒但逆转替换规则,从而恢复原始的明文数据。由于uBlock轮函数包含多次替换和置换操作,解密过程中的逆变换需要精确迭代多次,以确保数据的完整性和准确性。经过完整的解密流程后,密文被成功还原为与加密前完全一致的明文数据,供后续的处理和分析使用。
2 测试与分析
为验证基于uBlock轮函数的区块链数据传输保护方法的有效性,实验将重点关注加密算法的隐私保护能力、数据的完整性和安全性以及算法的性能表现。
2.1 区块链数据样本
实验收集或模拟生成了符合要求的数据样本,包括500条交易记录样本和500条状态监控数据样本。这些数据经过预处理以满足uBlock保护方法的输入标准,并采用uBlock轮函数进行加密处理,确保在区块链网络外离线传输时的数据机密性。加密数据被封装成适宜格式,模拟非区块链环境下的数据传输,并经历可能的数据拦截与篡改攻击模拟,以验证保护机制的有效性。在接收端,数据通过相应解密方法恢复,并经过完整性和安全性验证,确保无误。整个过程中,加密解密速度、传输效率及篡改检测率等性能指标被详细记录并综合评估,以全面展现区块链技术在数据保护领域的实际效能。最终,处理后的数据样本被转换为区块链形式,通过哈希值与链接指针构建成完整的区块链样本,为后续在数据保护、交易验证及状态监控等领域的研究与分析提供有力支持。这两个样本包含的内容如表3所示。
表3 样本内容Tab.3 Sample content |
| 交易记录样本 | 状态监控数据样本 |
|---|---|
| 交易ID | 系统健康状况指标 |
| 发送方 | 资源利用率 |
| 接收方 | 服务状态 |
| 交易数量 | 响应时间 |
| 单价 | 错误率报告 |
| 交易时间 | 交易吞吐量 |
| 交易状态 | 网络延迟 |
本文将上述2个数据样本转换成适合存储的区块链形式,组成区块链样本。
为了确保实验结果的准确性和可重复性,我们搭建了一个统一的测试平台。该平台以高性能的服务器作为数据处理中心,配备多核CPU、大容量内存和高速固态硬盘,以支持大规模数据处理和加密运算的需求。同时,选择Hyperledger Fabric作为底层技术支持,用于构建区块链网络环境。依赖支持uBlock轮函数的定制版加密库进行加密和解密操作。同时,配置多种离线传输媒介来模拟实际的数据传输过程,并设置模拟攻击环境以测试保护方法的防御能力。
2.2 区块链数据填充
本文针对2个区块链样本,基于章节1.1的研究,进行填充处理,结果如图2所示。
通过填充,本文将区块中的明文信息扩展到所需的长度,满足后续uBlock轮函数加密算法的要求。
2.3 隐私保护结果
在仿真软件中导入章节1.2设计的uBlock轮函数的实现代码,利用该函数,参考章节1.3的流程,实现区块链数据的加密,完成区块链数据离线传输隐私保护,测试结果如图3所示。
从图3中可以看出,经过加密后,样本中的数据已经失去了原有的可读性,呈现出一种乱码或随机的形式。这表明,所研究的方法成功地将关键信息掩盖起来,有效地防止了未经授权的访问和篡改,实现了对区块链数据的保护。
2.4 隐私保护效果测试
在评估所研究方法对区块链数据传输的保护效果时,安全等级(security level)作为衡量密码算法安全强度的关键指标,被广泛应用于性能分析中。安全等级以“比特(bit)”为单位,直观反映了算法抵抗攻击所需的最小计算复杂度,攻击者需要执行最小操作次数(以2的幂次表示)才有可能破解。例如,当一个密码算法被称为“n比特安全”时,意味着攻击者想要攻破这个算法保护的密文,至少要执行2n次操作。为验证本文所研究方法的保护效果,该方法与4种传统方法进行对比,结果如图4所示。
由图4可知,本文所研究方法应用时,交易记录样本和状态监控数据样本的安全等级均在50以上,4种传统隐私保护方法的交易记录样本和状态监控数据样本的安全等级均在40以下,其中,基于国密算法的隐私保护方法的交易记录样本安全等级最低,基于深度学习和差分隐私模型的隐私保护方法的状态监控数据样本安全系数最低,在30以下。由此说明,本文所研究方法在保护数据隐私方面更为强大和有效。本文所研究方法的高效性源于其结合了区块链技术的去中心化特性和uBlock轮函数的高效加密能力,两者相辅相成,确保加密和解密过程中数据的完整性未受影响,500条交易记录样本和状态监控数据样本均能在解密后完美复原,为数据在离线传输过程中的隐私保护提供了坚实的屏障。研究方法通过创新性地整合多种技术手段,实现了对区块链数据离线传输隐私保护的全面升级。
2.5 加密前后信号图谱特征对比
3 结束语
本文在全面研究与验证“基于uBlock轮函数的区块链数据传输保护方法”的过程中,发现该方法在保障区块链数据离线传输过程中的隐私安全方面展现出显著的优势和效果。该方法下的交易记录样本和状态监控数据样本的安全等级均稳定在50以上,远高于4种传统隐私保护方法,实现了安全等级的大幅提升。通过设计的uBlock轮函数,成功将数据的隐私性与传输的安全性相结合,为区块链技术的离线应用提供了强有力的保障。该方法尤其适用于对隐私保护要求极高的区块链离线数据传输场景,如金融交易、个人隐私数据存储等领域。在这些场景中,数据的隐私性和安全性至关重要,基于uBlock轮函数的保护方法为其提供了强有力的保障。然而,对于在线环境或对数据实时性要求较高的场景,本文提出的方法可能无法达到性能评估的要求,因此,需要持续更新和改进以应对数据实时性要求更高的场景。