69、智能交通中基于区块链的数据管理与共享框架

智能交通中基于区块链的数据管理与共享框架

在智能交通系统（ITS）领域，数据管理和共享对于提供智能服务至关重要。随着技术的发展，出现了多种数据管理策略，包括集中式、纯对等（P2P）、分布式账本技术（DLT）和去中心化文件存储（DFS）等。这些技术各有优缺点，通过结合使用可以构建一个有效的数据共享和管理框架。

1. 数据管理技术概述

• 分布式账本技术（DLT） ：DLT 具有去中心化、不可篡改、可追溯和支持点对点交互等特点。它可以避免集中式服务器方法的典型缺点，如审查、单点故障，也能解决纯 P2P 应用缺乏数据可验证性和可追溯性的问题。使用 DLT 表示和处理数据可以实现数据验证和访问控制，智能合约的使用更是提供了一种新的范式，确保交易过程中数据访问的约束得到遵守，所有过程都被完全跟踪并永久存储在支持智能合约的 DLT 中。
• 去中心化文件存储（DFS） ：DFS 与 DLT 结合使用，可以提高数据管理和共享的可能性。它是存储文件的潜在解决方案，能够在保持去中心化优势的同时，提供更高的数据可用性和弹性。DFS 可以将数据存储在 DLT 之外（即链下存储），并在 DLT 中跟踪所有数据引用（即链上存储），从而克服 DLT 的可扩展性和隐私问题。
• 智能合约 ：基于某些 DLT 实现构建的智能合约，允许在不需要可信第三方验证者的情况下检查协议条款。它可以实现授权第三方对访问权限的审计，并在结合链下安全机制时减轻（半）可信中介的隐私漏洞。

2. 数据管理策略

2.1 经典集中式众包数据聚合方法

这种方法依赖云计算基础设施，车辆和智能手机收集数据并传输到云端。云计算提供了无处不在、经济高效、按需的网络访问，大型在线平台能够高效地进行数据聚合、挖掘、分析优化、存储、批处理和计算。然而，这种方法存在市场力量失衡的问题，少数大型在线平台可能积累大量数据，缺乏数据共享的动力，用户难以控制自己的个人数据。为了保护用户的个人数据权利，相关法规如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和加利福尼亚州的《消费者隐私法案》（CCPA）应运而生。

2.2 纯 P2P：本地保存数据并按需分发

P2P 技术曾经吸引了人们的关注，允许用户之间自由共享和交换资源。在 P2P 网络中，节点只与有限数量的邻居节点连接，需要通过消息中继来传播信息，同时需要协议来应对节点的动态加入和离开。在车载网络中，每个用户的车辆、物联网设备或智能手机本地保存数据，并可以自主决定是否共享。这种方法解决了数据主权问题，但不具有实际可行性，因为它要求设备始终连接，并且需要设备具备存储、计算和通信能力。可以通过边缘计算解决方案来解决这些问题，但仍然需要额外的协议来管理数据共享，并且无法保证数据的可追溯性、可验证性和不可篡改性。

2.3 使用分布式账本技术注册数据

用户的车辆、物联网设备和智能手机可以通过与网关交互将数据传输到 DLT 网络。为了提供数据的可追溯性、可验证性和不可篡改性，数据本身或相关摘要会被添加到 DLT 中。不同的 DLT 具有不同的可扩展性和响应性，例如以太坊具有分布式虚拟机和智能合约支持，但存在可扩展性问题；IOTA 则具有可扩展性和无费用的特点，但缺乏对智能合约的支持。此外，一些 DLT 正在实施分片技术来提高吞吐量，但这些技术仍处于发展阶段。

2.4 去中心化文件系统用于众包数据存储

为了克服 DLT 的可扩展性和云服务的隐私问题，DFS 是一种潜在的解决方案。它通过数据复制提供更高的数据可用性和弹性，并且可以在共识机制不鼓励链上存储时将数据存储在链下。IPFS 是 DFS 的一个主要示例，它在 P2P 网络上构建了一个分布式文件系统，通过内容标识符（CID）来识别和检索文件。IPFS 可以与星际链接数据（IPLD）结合使用，确保逻辑对象始终映射到相同的物理数字对象。

3. 基于 DLT 和 DFS 的数据共享和管理框架

该框架的主要目标是将 ITS 数据的管理过程靠近数据生产者，让用户对自己的感知/个人数据处理有最终决定权，并使传感设备制造商和用户都能从数据价值中受益。该框架需要满足四个主要功能要求：确保数据完整性、确保数据机密性、控制数据访问和确保数据持久性。

3.1 数据完整性

数据完整性对于创建安全服务和赋予感测数据真正价值至关重要。DLT 可以确保数据完整性的验证，因为账本是不可篡改的。然而，考虑到存储延迟和数据删除的需求，框架采用 DFS 进行数据存储，并在 DLT 中存储哈希指针。内容寻址通过加密哈希函数识别数据内容，具有链接永久、不泄露内容和提高数据完整性等优点。存储数据在链下和哈希指针在链上与完全在链上存储数据具有相同的数据完整性水平，同时还能实现数据删除和保护隐私。

3.2 数据机密性

由于 DFS 协议可以在公共网络中执行，数据在共享和存储之前需要进行加密处理。个人数据在发布到 DFS 之前会通过加密算法进行预处理，以确保数据的机密性。加密算法应不破坏数据完整性，这里为了简单起见，采用对称加密算法，使用随机生成的对称密钥对数据进行加密。需要保护的个人数据分为静态数据和动态更新数据，分别采用不同的加密方式。

综上所述，通过结合 DLT、DFS 和智能合约等技术，可以构建一个有效的数据共享和管理框架，满足智能交通系统中数据管理的各种需求。这个框架不仅能够保障数据的完整性、机密性和持久性，还能让用户更好地控制自己的数据，促进数据的合理利用和价值创造。

以下是几种数据管理策略的对比表格：
| 数据管理策略 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| 经典集中式众包数据聚合 | 高效的数据聚合、挖掘、分析优化等；云计算提供便捷访问 | 市场力量失衡；用户难控个人数据 |
| 纯 P2P | 解决数据主权问题；节点自主决定数据共享 | 不具实际可行性；无法保证数据可追溯等特性 |
| 分布式账本技术（DLT） | 去中心化、不可篡改、可追溯；支持智能合约 | 部分 DLT 存在可扩展性问题 |
| 去中心化文件存储（DFS） | 高数据可用性和弹性；克服 DLT 可扩展性和隐私问题 | - |

下面是数据完整性保障流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[数据产生] --> B[数据哈希计算]
    B --> C[哈希指针存储到 DLT]
    A --> D[数据存储到 DFS]
    E[数据访问] --> F[从 DFS 获取数据]
    F --> G[重新计算哈希]
    G --> H[与 DLT 中哈希指针对比]
    H --> I{结果是否一致}
    I -- 是 --> J[数据完整]
    I -- 否 --> K[数据可能被篡改]

4. 数据访问控制

在智能交通的数据管理与共享框架中，数据访问控制是确保数据安全和合规使用的关键环节。通过 DLT 和智能合约，可以实现精细粒度的数据访问控制。

智能合约可以定义数据访问的规则和条件，例如只有经过授权的用户或实体才能访问特定的数据。这些规则可以基于多种因素，如用户身份、角色、访问时间和数据类型等。当有数据访问请求时，智能合约会自动检查请求是否符合预设的规则，如果符合则允许访问，否则拒绝。

例如，在一个智能交通系统中，交通管理部门可能需要访问车辆的实时位置数据来进行交通流量监控和调度。通过智能合约，可以设置只有交通管理部门的授权账户才能访问这些数据，并且只能在特定的时间段内进行访问。这样可以确保数据的安全性和隐私性，同时满足合法的业务需求。

以下是一个简单的数据访问控制流程列表：
1. 用户发起数据访问请求。
2. 智能合约接收请求并检查用户身份和权限。
3. 智能合约根据预设规则判断请求是否合法。
4. 如果合法，允许用户从 DFS 中获取数据；如果不合法，拒绝请求。

5. 数据持久性

数据持久性是指数据在系统中能够长期保存和可用的特性。在基于 DLT 和 DFS 的数据共享和管理框架中，通过多种机制来确保数据的持久性。

DFS 通过数据复制的方式，将数据存储在多个节点上。即使某个节点出现故障或离线，其他节点仍然可以提供数据访问。这种冗余存储的方式大大提高了数据的可用性和持久性。

DLT 则通过其不可篡改的特性，确保数据的历史记录和元数据得到永久保存。即使数据本身在 DFS 中发生了变化，其在 DLT 中的哈希指针和相关信息仍然可以追溯和验证。

例如，车辆的行驶记录数据可以存储在 DFS 中，并在 DLT 中记录其哈希指针和相关元数据。这些数据可以长期保存，用于后续的分析、审计和法律合规等目的。

下面是数据持久性保障机制的表格：
| 保障机制 | 作用 |
| — | — |
| DFS 数据复制 | 提高数据可用性，防止单点故障导致数据丢失 |
| DLT 不可篡改特性 | 永久保存数据历史记录和元数据，确保数据可追溯和验证 |

6. 框架的优势和挑战

6.1 优势

• 数据主权 ：用户对自己的数据有更大的控制权，可以自主决定数据的共享和使用方式，解决了集中式方法中用户数据难以控制的问题。
• 安全性和隐私性 ：通过 DLT 的不可篡改特性、智能合约的访问控制和 DFS 的加密存储，保障了数据的安全性和隐私性。
• 可扩展性 ：DFS 可以存储大量数据，解决了 DLT 可扩展性的问题，同时 DLT 的分片技术等也在不断发展，进一步提高了系统的可扩展性。
• 数据完整性和可追溯性 ：DLT 确保了数据的完整性和可追溯性，使得数据的来源和使用过程都可以被清晰地记录和验证。

6.2 挑战

• 技术复杂性 ：DLT 和 DFS 等技术相对复杂，需要专业的知识和技能来实现和维护。例如，不同 DLT 的特点和适用场景需要仔细评估，DFS 的配置和管理也需要一定的技术能力。
• 法规和合规性 ：随着数据隐私和安全法规的不断加强，如 GDPR 和 CCPA 等，框架需要确保符合这些法规的要求。这可能涉及到数据加密、访问控制和用户同意等多个方面的合规性问题。
• 性能和成本 ：虽然一些 DLT 如 IOTA 提供了无费用和高可扩展性的特点，但在实际应用中，仍然需要考虑性能和成本的平衡。例如，数据存储和传输的成本、智能合约的执行成本等都需要进行优化。

7. 未来发展趋势

随着技术的不断进步，基于 DLT 和 DFS 的数据共享和管理框架在智能交通领域有着广阔的发展前景。

• 与物联网的深度融合 ：智能交通系统中大量的物联网设备将产生更多的数据，通过与物联网的深度融合，框架可以更好地收集、管理和分析这些数据，为智能交通服务提供更强大的支持。
• 人工智能和机器学习的应用 ：结合人工智能和机器学习算法，可以对智能交通数据进行更深入的分析和挖掘，提供更精准的预测和决策支持。例如，通过分析车辆行驶数据来预测交通拥堵情况，提前进行交通调度。
• 跨行业合作 ：智能交通涉及到多个行业，如汽车制造、交通管理、电信等。未来，不同行业之间的合作将更加紧密，基于该框架可以实现跨行业的数据共享和协同，推动智能交通的整体发展。

下面是未来发展趋势的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[与物联网深度融合] --> B[更好收集管理分析数据]
    C[人工智能和机器学习应用] --> D[深入分析挖掘数据]
    E[跨行业合作] --> F[实现跨行业数据共享协同]
    B --> G[提升智能交通服务]
    D --> H[提供精准预测决策支持]
    F --> I[推动智能交通整体发展]

综上所述，基于 DLT 和 DFS 的数据共享和管理框架为智能交通系统的数据管理提供了一种有效的解决方案。虽然面临一些挑战，但随着技术的发展和应用的深入，它将在智能交通领域发挥越来越重要的作用，推动智能交通向更加安全、高效和智能的方向发展。