Page 318 - 《软件学报》2026年第1期

刘立伟 等: 数据要素流通全流程隐私关键技术: 现状、挑战与展望 315

不依赖中心机构的前提下提供可信数据. 其主要包含以下特性.
1) 去中心化. 相较于传统的中心化数据库, 区块链采取多个节点共同管理账本的范式, 通过共识算法保证节点
间的一致性, 消除了单点故障的风险, 提高了系统的鲁棒性.
2) 不可篡改性. 对于已有区块记录, 区块链通过哈希函数建立链式结构, 每个区块头部包含前一个区块的哈希
值, 从而形成一个连贯的链条, 任何对数据的篡改都会破坏整条链的完整性.
3) 透明性. 区块链采用分布式账本技术, 所有参与节点都持有相同的数据副本, 且所有交易和数据都可以被公
开验证和追踪. 这种透明性对防止欺诈和腐败具有重要意义, 但也加剧了区块链系统可能遭遇的隐私挑战.
4) 可追溯性. 区块链基于哈希值关联形成按时间顺序组织的链式结构, 因此, 在进行数据溯源时, 我们可以通
过区块时间戳开始快速追溯所有相关的历史信息.
5) 自动化. 智能合约是部署在区块链上的自动执行代码, 能够在满足特定条件时自动执行合约条款. 智能合约
的使用减少了人为干预和中介, 确保数据流通过程中的自动化和安全性.
6) 隐私性. 尽管区块链提供了透明性, 但通过使用零知识证明 (ZKP) 等技术, 区块链可以在保护隐私的同时
验证交易的有效性. 这种技术允许在不暴露具体数据的情况下验证数据的真实性, 平衡了透明性和隐私性.
3.3.2 区块链数据流通安全
伴随数据信息的爆炸式增长, 海量数据流通场景成为常态, 区块链系统需要支持数据在多参与方之间的高效
与安全流通. 更大规模的数据和更复杂的参与方给区块链中多节点网络架构与机制的设计带来了新的挑战, 包括
区块链本身的数据流通性能瓶颈问题, 复杂参与方带来的数据跨链跨域需求等. 本节将从区块链数据流通性能瓶
颈、跨链数据流通和 联合学习数据共享这 3 个方面来总结研究现状.
● 数据流通性能瓶颈: 目前区块链系统中随着链上节点数量的上升、数据规模的增长以及隐私保护方案的引
入, 链上数据流通会出现明显的性能下降, 极大影响了其应用场景. 为提高数据流通效率, 目前的研究工作主要从
以下两个角度切入.
1) 交易并行化. 交易并行化方向目前的主流研究包括: 排序-并行执行方案 (order-parallel execute, OXII) 和执
行-排序-验证方案 (execute-order-validate, XOV) 两类方案, 其代表成果分别是 ParBlockchain [69] 和 Hyperledger
Fabric [70] . 两种方法根据交易之间争用和冲突的程度和频率, 在进行性能权衡后实现并行执行交易, 大幅提升了系
统性能. 然而后者在支持冲突交易方面存在缺陷而前者在结果不一致时终止交易成本较高.
2) 分片技术. 分片账本技术将完整的账本划分为多个分片, 这些分片由不同的参与方子集维护. 采用分片技术
的区块链系统需要处理两种类型的交易: 分片内和跨分片交易. 分片技术大幅提高区块链系统的扩展性, 从而更好
地应对大规模的用户节点和数据. 例如 AHL [71] 采用了可信执行环境技术来限制分片内节点的恶意行为. SharPer [72]
是另一个分片联盟链系统, 该系统由一组容错集群组成, 每个集群维护区块链账本的一个分片. 如何处理跨分片交
易是该类研究的核心难点.
● 跨链数据流通: 在区块链技术中, 跨链数据流通是一个重要的研究和应用领域. 它旨在解决不同区块链网络
之间数据和价值传递的问题. 现有关于跨链协议的研究工作主要集中在以下 3 个方面: 基于公证人机制、基于侧
链机制和基于密码学技术.
1) 基于公证人机制. 在公证人机制中, 受信任的第三方或一组各方负责见证一条链中的事件, 并声明该事件对
另一条链有效. 通过引入第三方来验证交易信息是否一致、合法, 无需对交易的细节进行验证. 其优点是实现原理
简单, 无需复杂工作量证明, 缺点是存在中心化风险, 并且在联盟存在恶意节点的场景中无法保证跨链操作的安
全性.
2) 基于侧链机制. 侧链, 也被称为锚定侧链, 通过双向挂钩 (two-way peg) 实现不同区块链之间的资产或数据
信息转移. 在这一过程中, 用户通过侧链将主链上的资产锁定, 并在侧链上生成相应的原生资产或其表示. 目前, 实
现双向挂钩的机制主要包括 3 种: 中心化双向挂钩 [73] 、联合双向挂钩 [74] 以及简化支付验证 (SPV). 这些机制分别
采用单一公证人、公证人联盟与多重签名以及轻客户端的形式作为资产的托管方式. 侧链机制的优点在于其卓越
的可扩展性和安全性, 适用范围广泛. 然而, 其缺点是实现难度较高, 并且在面对联盟中存在恶意节点或成员时, 难