技术领域
[0001] 本
发明涉及区块链技术领域，特别是涉及一种基于特征码标识及验证技术的区块链溯源系统及方法。
背景技术
[0002] 当前，区块链技术异军突起，发展迅速，受到广泛的关注和推广。区块链本质上是一种将存储数据的区块按时间顺序组合而成的链式数据结构，采用
密码学方式保证数据的安全
访问，同时具有不可篡改性，通过分布式存储以及共识机制来保证数据的公开透明，并可利用自动化执行的
智能合约代码实现
数据处理和相关业务的操作。具体的，区块链使用加密
算法、共识机制、P2P(Pointto Point)网络相关技术保证数据不可篡改且关键数据以链式方式存储在区块链中，其中数据、
交易记录公开透明，可通过安全访问方式实现对每笔数据的追溯。因此区块链具有可追溯、不可篡改、去中心化、交易过程透明化的特点。
[0003] 溯源是指要对处理对象进行全生命周期的追溯，来监测整个过程，发现问题并可追溯到具体责任人。区块链由于其技术和架构优势，适用于产品溯源，可以加强溯源信息的真实性，并在此
基础上完善追责机制，增加造假成本和
风险，从而提高溯源系统的可信性。目前，关于区块链溯源应用的研究也较多，比如京东推出了基于区块链技术的
牛肉溯源方案；IBM与沃尔玛合作了猪肉溯源项目。
[0004] 溯源的一个基本前提条件就是要有身份识别码，能够标识溯源对象。但目前存在的问题就是溯源项目存在一码多用、码不对物的问题，一码多用是指一个实体在生产、流通等各个环节中，条码可能被重复使用。码不对物是指实体的条码存在被篡改的风险，无法与实体特征一一对应，唯一的标识该实体。另外，当前常用的识别码只能保有静态
属性信息，无法提供状态情况，而状态信息对于溯源和交易的可靠性具有重要的作用。因此，在
物联网+区块链模式下，其首要目标是实现实体身份数字化，保证现实身份与数字身份的一一对应，实体与条码的不可分离，进而要求可以提供有效状态特征信息。
发明内容
[0005] 为了解决这些问题，本发明提供了一种基于特征码标识及验证技术的区块链溯源系统及方法。通过物联网设备采集数据并构造特征码，含有固定属性信息以及状态信息两部分，并可在溯源过程中加以解析验证。该系统及方法主要适用于畜禽类活体的溯源应用。
[0006] 本发明的目的在于提供一种基于特征码标识及验证技术的区块链溯源系统，包括：
[0007] 采集层，用于采集实体的状态数据信息，通过部署物联网设备
节点，分别采集实体的多个状态属性特征，将采集的多个状态属性特征作为数据以一种通用、简单的数据存储文件格式来存储；
[0008] 传输层，用于将由所述采集层的所述物联网设备节点采集的状态数据信息通过数据传输协议传输至处理层，对数据进一步处理，保证数据在网络条件不可靠的情况下可进行传输；
[0009] 处理层：用于实现数据分析和处理的相关操作，所述处理层包括数据清洗模块DCM(Data Cleaning Module)、数据标准化模块DSM(DataStandardization Module)、数据加密模块DEM(Data Encryption Module)以及数据验证模块DVM(Data Verification Module)；
[0010] 存储层：用于数据的存储功能；
[0011] 表现层：用于执行智能合约的相关操作，通过智能合约自动执行相应的规则，以及查询、展示的操作。
[0012] 优选的，所述采集层的所述文件格式为CSV(Comma Separated Value)、JSON(JavaScript Object Notation)、XML(Extensible Markup Language)类型的数据存储文件格式。
[0013] 优选的，所述传输层的数据传输协议为TCP/IP(Transmission ControlProtocol/Internet Protocol，传输控制协议/网际协议)或MQTT(MessageQueuing Telemetry Transport，消息队列遥感传输协议)。
[0014] 优选的，所述数据清洗模块DCM用于过滤掉不符合所述数据存储文件格式的数据，通过算法读取对应的数据，使用数据清洗方法对所述数据进行审查和校验，去掉重复值和异常值，如果同一采集点有多台物联网采集设备，则对不同设备采集的数据进行对比、验证，获得清洗后的数据集，发送到所述数据标准化模块DSM进一步处理。
[0015] 优选的，所述数据标准化模块DSM用于将经过数据清洗模块的数据进行标准化，根据不同的实际应用场景，采用不同的标准化方法来消除不同属性间量纲以及量纲单位的差异性。
[0016] 优选的，所述数据加密模块DEM用于保证实体中特征码的安全性，通过对实体特征值生成的特征码ID加密防止其被篡改，并将所述实体中的特征码ID加密存储在区块链
数据库BCD(Blockchain Database)中。
[0017] 优选的，所述数据验证模块DVM用于保证实体的真实性和良性状态，从而实现可信溯源及交易，所述数据验证模块的功能分为两部分，一部分是对从区块链上获取的实体固定ID进行验证，确认身份；另一部分对数据加密模块DEM中的特征码ID进行解密，然后使用验证算法与实体当前的真实特征值进行对比验证；通过所述验证算法来验证实体的唯一性、真实性和良性状态，只有数据验证成功，才代表数据可信。
[0018] 优选的，所述存储层具有三种存储方式，分别为JSON文件、区块链数据库(Blockchain Database，BCD)和区块链系统(Blockchain Systems，BCS)，其中：
[0019] 所述JSON文件用来存储由物联网设备采集到的原始数据；所述区块链数据库采用分布式存储方式，在所述区块链数据库中分别存储由实体产生的唯一固定ID、数据加密模块加密的特征码ID，其中固定ID用来标识实体的身份信息，特征码ID保证数据的安全可追溯；所述区块链系统通过智能合约来实现交易的自动化，并通过智能合约将实体的所述固定ID上传至区块链系统，而无需人工干预。
[0020] 优选的，所述表现层具有数据查询模块、数据展示模块和数据上链模块，包括监管节点在内的供应链各环节用户登录所述表现层后通过数据查询模块查询实体相关信息，并在所述表现层的数据展示模块中展示所查信息；所述区块链采用联盟链，多个所述各环节用户或管理员作为联盟链的节点发布数据，通过智能合约将实体固定ID上传至区块链系统。
[0021] 本发明的目的还在于提供一种基于特征码标识及验证技术的区块链溯源方法，包括步骤：
[0022] 步骤1，每一个实体产生后，由发布用户或管理员将所述实体生产时的固定数据信息保存至区块链数据库(Blockchain Database,BCD)中，进行查询与追溯，并生成实体唯一的固定ID，通过智能合约将固定ID上传至区块链系统；
[0023] 步骤2，物联网设备作为采集终端，采集具有数字身份ID的实体数据，作为实体特征值，对此特征值进行动态追踪，来保证采集数据的可靠性，对实体特征值进行预处理，平滑掉部分
波动较大的数据，再通过余弦相似度算法验证，保证实体特征值的真实可信,将通过验证的稳定特征值作为实体的特征码ID保存到区块链数据库BCD中，其中所述对实体特征值进行预处理，平滑掉部分波动较大的数据的过程包括：
[0024] 步骤21，对超出正常范围的之外的采集数据进行初步的过滤、清洗，之后采用移动平均法来获取实体的特征值，循环使用移动平均法实时更新特征值，所述移动平均法是
指定时间段，对时间序列数据进行移动计算平均值；
[0025] 步骤22：对特征值作标准化处理，通过标准化来消除不同属性间量纲以及量纲单位的差异性；
[0026] 所述通过余弦相似度算法的验证过程包括：
[0027] 步骤23：对标准后的特征值作余弦相似度处理，所述余弦相似度处理采用余弦相似度算法实现，采用公式(1)计算获得，余弦值越接近1，就表明夹
角越接近0度，两向量的差异度越低，若采用三维变量，即将所述实体前一时间点采集的三个特征值作为第一向量，更新后的三个特征值作为第二向量，通过计算这两个向量之间的夹角余弦值，以此证明该实体特征值的
稳定性；
[0028]
[0029] 其中X1,Y1,Z1分别表示所述实体前一时间点采集的三个特征值组成的第一向量，X2,Y2,Z2分别表示更新后的三个特征值组成的第二向量；
[0030] 步骤3，将实体的固定ID与特征码ID合并生成唯一标识目标实体的数字身份ID凭证，以实现实体身份的公开透明、不可篡改以及状态表达，即所述数字身份ID由两部分组成，固定ID和特征码ID，其中所述固定ID是实体产生时获得的ID，所述特征码ID是随着实体动态变化的特征值；
[0031] 步骤4，在进行溯源查询或实体交易过程中，当实体从生产地运到目的地，测量所述实体的特征值与所述实体数字身份ID凭证中提取的特征值作余弦相似度验证，验证成功，证明该实体是可信的、唯一的，且状态特征符合要求，进而完成可信溯源或者交易操作；如果验证失败，则需要采取进一步验证其他方法，否则无法完成溯源或交易操作。
[0032] 本发明的有益效果：
[0033] 本发明在采用物联网终端设备和区块链的基础上，提出一种基于特征码标识及验证技术的区块链溯源系统及方法，不仅加强了溯源数据存储的可信性，解决了信息易被篡改的问题，且在区块链的边缘端使用物联网设备，实现实体身份数字化，将实体与数字身份紧密结合。此外，特征值体现了实体的动态特征，可以作为有效信息来确保实体的良性状态，进一步保证高
质量的溯源和交易操作。
[0034] 根据下文结合
附图对本发明具体
实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
[0035] 后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。本发明的目标及特征考虑到如下结合附图的描述将更加明显，附图中：
[0036] 图1为根据本发明实施例的基于特征码标识及验证技术的区块链溯源系统架构图；
[0037] 图2为根据本发明第一实施例的基于特征码标识及验证技术的区块链溯源方法
流程图；
[0038] 图3为根据本发明第二实施例的基于特征码标识及验证技术的区块链溯源方法的面向区块链物联网设备猪的特征提取
原型系统流程图；
[0039] 图4为根据本发明第二实施例的猪的固定ID规则示例图；
[0040] 图5为根据本发明第二实施例的猪的特征码ID规则示例图。
具体实施方式
[0041] 为了使得本发明能够针对其发明要点更加明显易懂，下面将结合附图和实例对本发明作进一步的说明。在下面的描述中阐述了很多细节和具体实例，提供这些实例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明完整形象地传达给本领域的技术人员。虽然本发明能够以很多不同于此描述的其它方式实施，但是本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做相应的推广，因此本发明不受下面公开的具体实例及具体附图所限制。
[0042] 参见图1，本实施例的基于特征码标识及验证技术的区块链溯源系统，包括：
[0043] 采集层，用于采集实体的数据信息，通过部署物联网设备节点，分别采集实体的多个状态属性特征，将采集的多个状态属性特征作为数据以一种通用、简单的文件格式来存储；采集层的文件格式为CSV(Comma Separated Value)、JSON(JavaScript Object Notation)、XML(Extensible Markup Language)的数据存储文件格式。
[0044] 传输层，用于将由采集层的物联网设备节点采集的状态数据信息通过数据传输协议传输至处理层，对数据进一步处理，保证数据在网络条件不可靠的情况下可进行传输；传输层的数据传输协议为TCP/IP(Transmission ControlProtocol/Internet Protocol，传输控制协议和网际协议)或MQTT(MessageQueuing Telemetry Transport，消息队列遥感传输协议)，当然也可以采用本领域技术人员熟知的其他传输协议。
[0045] 处理层：用于实现数据分析和处理的相关操作，处理层包括数据清洗模块DCM、数据标准化模块DSM、数据加密模块DEM以及数据验证模块DVM。
[0046] 数据清洗模块DCM用于过滤掉不符合数据存储文件格式的数据，通过算法读取对应的数据。使用数据清洗方法对数据进行审查和校验，去掉重复值和异常值，如果同一采集点有多台物联网采集设备，则对不同设备采集的数据进行对比、验证，获得清洗后的数据集，发送到数据标准化模块DSM进一步处理。
[0047] 数据标准化模块DSM用于将经过数据清洗模块的数据进行标准化，根据不同的实际应用场景不同，采用不同的标准化方法来消除不同属性间量纲以及量纲单位的差异性。
[0048] 数据加密模块DEM用于保证实体中特征值的安全性，通过对实体特征值生成的特征码ID加密防止其被篡改，并将实体中的特征码ID加密存储在区块链数据库BCD(Blockchain Database)中。
[0049] 数据验证模块DVM用于保证实体的真实性和良性状态，从而实现可信溯源及交易，数据验证模块功能分为两部分，一部分是对从区块链上获取的实体固定ID进行验证，确认身份；另一部分对数据加密模块DEM中的特征码ID进行解密，然后使用验证算法与实体当前的真实特征值进行对比验证；通过验证算法来验证实体的唯一性、真实性和良性状态，只有数据验证成功，才代表数据可信，有效提高了溯源或交易操作的可靠性。验证算法为余弦相似度法。
[0050] 存储层：用于数据的存储功能；存储层具有三种存储方式，分别为JSON文件、区块链数据库(Blockchain Database，BCD)和区块链系统(BlockchainSystems，BCS)，其中：JSON文件用来存储由物联网设备采集到的原始数据；区块链数据库采用分布式存储方式，在具有区块链基本特征的基础上，又具有高吞吐量、低延迟、大容量的优点，在区块链数据库中分别存储由实体产生的唯一固定ID、数据加密模块加密的特征码ID，其中固定ID用来标识实体的身份信息，特征码ID保证数据的安全可追溯；区块链系统通过智能合约来实现交易的自动化，并通过智能合约将实体的固定ID上传至区块链系统，而无需人工干预。
[0051] 表现层：表现层具有数据查询模块、数据展示模块和数据上链模块。包括监管节点在内的供应链各环节用户登录表现层后通过数据查询模块查询实体相关信息，并可在表现层的数据展示模块中展示所查信息；区块链采用联盟链，多个各环节用户或管理员可作为联盟链的节点发布数据，通过智能合约将实体固定ID上传至区块链系统。
[0052] 参见图2，第一实施例提出基于特征码标识及验证技术的区块链溯源方法，为解决一码多用、码不对物问题，本实施例设计了一个可以唯一标识的目标实体的数字身份ID，该ID由两部分组成，固定ID和特征码ID。其中固定ID是实体产生时获得的ID，特征码ID是随着实体的动态变化的特征值。本方法的具体实施方案包括以下步骤：
[0053] 步骤1：某地生产出实体时，根据该实体的固定特征赋予一个唯一标识该实体的固定ID，其中固定ID可以包含生产地点、生产日期及当前时间戳等，并将固定ID上传至区块链数据库BCD中。
[0054] 步骤2：通过物联网设备采集实体的多个状态属性特征，将采集到的数据通过传输协议MQTT协议传输到
服务器端，以一种通用的JSON数据格式来存储，所采用的物联网设备为
传感器、树莓派、Arduino板、NodeMCU(ESP8266)等本领域公知的物联网设备。在物联网设备采集数据过程中，采用
单片机对该设备进行程序控制，通过设置报警装置，当物联网设备测量出的数据不符合程序设定时，报警装置被触发，以此提醒工作人员进行人工检查，来保证采集数据的可靠性。
[0055] 步骤3：读取采集到的数据，并对超出正常范围的之外数据进行初步的过滤、清洗，之后采用移动平均法来获取实体的特征值，循环使用移动平均法实时更新特征值。
[0056] 移动平均法是指定时间段，对时间序列数据进行移动计算平均值。移动平均法通过使用移动平均值进行数据分析。如本实施例中，将第一天至第五天的同一属性特征数据求平均值作为第一次的特征值，第二天至第六天的平均值作为第二次的特征值，不断的获取新的特征值来进行下一步的数据分析。因此，特征值是实体的动态特征，不断的采集、存储、处理更新实体的最新状态。
[0057] 步骤4：对特征值作标准化处理，通过标准化来消除不同属性间量纲以及量纲单位的差异性。
[0058] 步骤5：对标准后的特征值作余弦相似度处理，并用余弦相似度算法实现。余弦相似度算法指通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的算法，余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，其公式如(2)所示。在本实施例中，使用的是三维变量，即将该实体前一时间点采集的三个特征值作为第一向量，更新后的三个特征值作为第二向量，通过计算这两个向量之间的夹角余弦值，当余弦值大于0.95时，表明了两向量的差异度很低，以此证明该实体特征值的稳定性。
[0059]其中X1,Y1,Z1分别表示该实体前一时间点采集的三个特征值组成的第一向量，X2,Y2,Z2分别表示更新后的三个特征值组成的第二向量；
[0060] 步骤6：通过余弦相似度验证后的特征值作为该实体的特征码ID保存在区块链数据库BCD中；同时实体的固定ID与特征码ID合并生成唯一的数字身份ID凭证。以实现实体身份的公开透明、不可篡改以及状态表达。
[0061] 步骤7：在进行溯源查询或实体交易过程中，当实体从生产地运到目的地，测量该实体的特征值与该实体数字身份ID凭证中提取的特征值作余弦相似度验证，当验证其值大于0.95时，便可证明该实体是可信的、唯一的，且状态特征符合要求，进而完成可信溯源或者交易操作。如果验证失败，则需要采取进一步验证的其他方法，否则无法完成溯源或交易操作。
[0062] 参见图3，第二实施例。
[0063] 本具体实施方式包括以下步骤：
[0064] 步骤1：当某个养殖场有新的猪出生时，赋予该猪一个唯一标识该猪的固定ID如图4所示，其中固定ID可以包含地区、养殖场、出生日期、公母及当前时间戳。并将固定ID上传至区块链数据库中。发布用户或者管理员通过智能合约将猪的固定ID上传至区块链系统中。
[0065] 在实际需求中，猪出生获取到固定ID，在养殖或交易过程中对猪进行溯源操作，由于不能保存状态，无法通过状态属性进一步确定猪的真实性，出现造假信息的风险仍然不小。为了有效减少这一现象，本实施例设计一组动态特征码ID对猪的特征进行实时追踪。
[0066] 步骤2：通过传感器、树莓派等物联网设备采集猪的三个属性特征，通过MQTT协议将采集到的数据传输到服务器端，并将其以JSON的数据格式来进行存储。
[0067] 步骤3：从JSON中读取采集到的数据，并对超出正常范围的之外数据进行初步的过滤、清洗，再采用移动平均法来获取实体的特征值，循环使用移动平均法来更新特征值。
[0068] 步骤4：对更新的特征值作标准化处理，通过标准化来消除不同属性间量纲以及量纲单位的差异性。在本系统中为了保持测量的精确性，需要进行精确测量，此系统三个属性的精确位数设置为四位数，故其标准化为1000到10000之间的数。
[0069] 步骤5：对标准后的特征值作余弦相似度处理，在本实施例中，使用的是三维变量，分别为体重、体温、身高。即将该实体前一时间点采集的三个特征值作为第一向量，更新后的三个特征值作为第二向量，并计算这两个向量之间的夹角余弦值，当余弦值大于0.95时，表明了两向量的差异度很低，以此证明该实体特征值的稳定性。
[0070] 步骤6：通过余弦相似度验证后的特征值作为该实体的特征码ID保存至区块链数据库中；同时猪的固定ID与特征码ID合并生成唯一数字身份的二维码。以实现实体身份的公开透明、不可篡改以及状态表达；特征码ID规则如图5所示。
[0071] 步骤7：在进行溯源查询或实体交易过程中，当猪从养殖场运到屠宰场时，测量该猪的特征值与该猪的数字身份的二维码中提取特征值作余弦相似度验证，当验证其值大于0.95时，便可证明该猪是可信的、唯一的，且状态特征符合要求，进而完成可信溯源或者交易操作。如果验证失败，需要采取进一步验证的其他方法，否则无法完成溯源或交易操作。
[0072] 步骤8：从区块链数据库中获取每头猪的数据，可通过页面展示猪的相关数据信息。
[0073] 以上两个实施例实现了实体身份数字化，保证现实身份与数字身份的一一对应，并提供状态属性来保证状态验证，促进实体与数字身份的紧密结合。
[0074] 虽然本发明已经参考特定的说明性实施例进行了描述，但是不会受到这些实施例的限定而仅仅受到附加
权利要求的限定。本领域技术人员应当理解可以在不偏离本发明的保护范围和精神的情况下对本发明的实施例能够进行改动和
修改。
