Page 305 - 《软件学报》2026年第6期

2624 软件学报 2026 年第 37 卷第 6 期

表 6 数据要素流通各阶段安全问题、现有研究工作以及待解决问题 (续)

流通阶段 问题 研究工作 技术路线 典型时间复杂度 待解决问题
数据 传输中断 多路径数据 非算法, 系统级开销 并发多路径在大规模场景下仍受调度复
传输 [42] 传输 杂性与维护开销制约
硬件安全模块
[44] 依赖具体协议 系统集成复杂度高, 硬件成本增加
存储数据 (HSM)
泄露 [45–52] 加密存储协议 数据加解密O(n), n为数据长度 加密查询结构复杂导致计算开销高
数据 [54,55] 物理介质销毁 不适用 (物理销毁无算法时间复杂度) 稳定性与效率难以平衡
存储 存储数据 基于IPFS的存 文 件 添 加 O(n)+文 件 查 找 O(logN+n)+ 内容寻址在大规模场景下检索低效且系
篡改 [59] 储完整性保护 DHT查找O(logN)+内容发布O(logN), n 统集成复杂, 导致存储与性能开销偏高
为数据长度, N为节点数量
数据存储 高可用存储 非算法, 系统级开销 多副本与被动容错方案仍受高存储与计
不可用 [61] 技术 算资源消耗限制
TEE受内存与硬件限制及侧信道风险制
TEE保护的 进出enclave固定开销O(1)+具体执行开
[62–67] 约, 多租户场景下的隔离与部署灵活性
处理数据 数据处理 销O(f(n)), f为TEE中运算 仍不足
泄露
3
3
3
加密O(n )+解密O(n )+加法O(n )+乘法 受噪声累积、参数膨胀与电路深度限制
[48,68–71] 同态加密 4
O(n ), n为数据长度 所导致的结构性计算瓶颈制约
在动态场景下受密钥更新与属性撤销成
数据 [74,75] 访问控制机制 O(1)–O(m), m为权限数量 本高的限制
处理
处理数据 环境隔离 非算法, 系统级开销 受容器与虚机隔离带来的资源与调度开
篡改 [76] 销限制
受误漏报与延迟导致的准确性和实时性
[77] 行为检测 依赖检测模型
不足制约
数据处理 [78] 计算负载均衡 非算法, 系统级开销 基于历史预测难以应对突发与未知模
不可用 式, 导致防护响应不及时
难以限制合法用户在获取数据后再分发
[81] 最小化授权 代码分析O(n), n为代码长度
与扩散行为
TEE保护的安 进出enclave固定开销O(1)+具体执行开 在发布场景中受硬件兼容性、侧信道风
[82]
发布数据 全数据查询 销O(f(n)), f为TEE中运算 险与开发部署成本限制
可控性 数据防泄露 成本较高, 难应对拍屏等物理层面的泄
[83] 依赖策略复杂度
数据 系统 露方式
发布 [84] 可证明删除 依赖密码学协议 面临较高的存储与计算开销
[85–87] 数据泄露追踪 嵌入O(n)+提取O(n), n为数据长度 链上存储与共识带来性能限制
难以抵御关联分析等推断攻击, 仍存在
[88,89] 数据脱敏 O(n), n为数据长度
发布数据 隐私泄露风险
隐私保护 基于差分隐私 在高噪声需求下易导致精度下降, 难以
[90,91] 噪声添加O(1)+查询O(n), n为数据长度
的隐私保护 兼顾隐私保护与数据效用
加密溯源数据 数据加密O(n)+数据解密O(n), n为数据 使用密码学机制时易产生较高的计算与
[93–95]
溯源数据 保护 长度 管理开销
泄露 水 印 加 密 O(m)+水 印 嵌 入 /提 取 O(n),
[86,96] 水印信息防护 受密钥管理复杂与水印容量有限的制约
m为水印长度, n为数据长度
依赖协议, 例如文献[93]中, 数据写入:
2
签名O(k )+广播加密O(logn); 验证O(L), 依赖中心化体系, 存在单点故障和过强
数据 溯源数据 [93,98] 中心化溯源 k为密钥长度, n为审计员数量, L为溯源 信任假设
溯源 篡改 链长度
[99,100] 区块链溯源 写入O(共识); 查询O(L), L为链长度 受链上存储成本高与共识吞吐低的限制
依赖协议, 例如文献[98]中, 数据查询 动态数据更新带来高维护开销, 布隆过
[98,100] 查询结构优化
数据溯源 O(log b N), b为跳表基数, N为版本数 滤器存在假阳性问题
不可用 依赖协议, 例如文献[101]中, 共识O(n), 受共识延迟与状态膨胀双重制约, 仍难
[101–103] 高效共识协议
n为共识节点数量 以在高频溯源场景下保持吞吐