电商违规记录共享区块链模型及实现机理研究

王付宇,张影影,郑炜晨

(安徽工业大学 管理科学与工程学院, 安徽 马鞍山 243032)

电子商务作为数字经济最具代表性的产物之一,在改变人们消费方式、带来巨大经济效益的同时,一些典型的信任问题也被暴露出来:1)电商平台有意放纵会员违规违法,纠纷解决并不透明,积累的海量会员违规违法信息,基本很少或从不主动披露公开;2)平台会员存在投机行为,虚假交易、恶意差评、恶意“薅羊毛”等行为盛行;3)监管低效,监管机构囿于监督途径、技术工具的缺失,接触不到电商平台的核心业务,难以获取全面、真实、准确的“第一手数据”;4)电商参与主体之间信息不对称,易产生数据孤岛,对存在违法违规行为的会员信息难以共享.而由这些问题衍生的一些黑灰色产业链(如“羊毛客”、“刷单炒信”、“贩卖用户信息”等)正在侵蚀着电商生态的信任体系,对电子商务发展造成极大影响.

以上问题,一部分是由于电商平台具有中心化的特征,一部分是监管机制匮乏所导致.区块链技术以其去中心化、难以篡改、可溯源等特性和时间戳、智能合约、密码学等功能[1]的思想,帮助共享经济的实施成为可能,也使得一些关键数据能够实现共享,为以上问题提供了可观的解决方案和改进之处.因此,本文考虑海量会员违规违法信息未被有效利用,结合区块链技术构建了基于群体智慧的多链式电商违规记录共享模型,实现去中心化的、监管机构直接参与的电商违规记录的交互、整合,以遏制多元电商参与主体的投机行为,该模型的主要特点有:

1)构建多链式电商违规记录共享模型,采用不同链对不同类型的区块数据分开存储,同时原始数据链下存储,以减少链上数据冗余和高频的访问压力.设计信任币和改进的DPOS共识机制,利用奖惩机制协调各节点积极参与维护区块链网络,保证模型的稳定运行.

2)借助群体智慧理论消除因单一电商参与主体提供的违规记录数据而造成的认知偏差,经三个阶段发展,形成较为全面准确的、以违规主体为中心的网络关系图谱,有助于各主体节点充分利用与违规主体相关联信息的价值.

1 文献综述

区块链技术现已发展进入3.0区块链应用阶段,凭借其可编程性的特点被预测能够重塑众多商业应用模式和流程[2],目前区块链技术已广泛应用于数据共享方面.Kang等[3]将区块链应用于车载边缘计算和网络数据共享中.Chukwu和Garg[4]提出一个应用区块链技术的医疗数据安全共享的框架.黄克振等[5]利用区块链实现网络安全威胁情报共享,解决了隐私保护需求与构建完整攻击链的需求之间的矛盾.王畅畅等[6]通过调研国内外材料数据库的共享现状,提出区块链技术可以实现材料行业从研发、生产到服役全生命周期的数据管理与安全共享.

随着区块链关注度的提高,国内外诸多学者也逐渐认识到区块链技术对于改善电子商务信任问题的应用优势,开始探索电子商务如何结合区块链技术,来解决电子商务的信任问题,Kumar[7]提出一个名为“PRODCHAIN”的通用区块链框架,引入POA共识,来保障电子商务产品的可追溯性和财务的可持续性.Sidhu[8]创建了一套基于区块链的商业级服务.同时采用唯一用户名来标识所有者与别名控制的所有服务,这也是享受该环境下电商各种服务的基础.Dennis和Owenson[9]创建了一个基于区块链技术的信誉系统,在P2P网络中通过删除交易中的意见来保证评价信息可追溯来解决虚假评论.Rangantha等[10]认为可以用区块链技术的智能合约和共识机制来实现电商服务和交易的自动化.焦良[11]借助区块链的特征及模式理念对跨境电子商务物流体系、支付体系、商品质量控制体系进行了优化.李东辉[12]结合区块链技术构建了知识共享、信息感知及信任感知体系,来实现电商平台价值共创体系的快速发展.

综上所述,国内外学者将区块链应用于医疗、情报、材料等领域数据共享的研究已较为丰富.同时,区块链能够有效解决电商信用问题已得到众多学者的共识,但目前区块链技术应用于电子商务行业处于探索阶段,仍然缺乏解决电商信任问题的有效方案.因此,考虑到海量电商违规记录未曾得到有效利用,本文尝试利用区块链构建共享电商违规记录的模型,重点探索共享电商违规记录的区块链平台模型内容设计及发展优势,以期为电子商务行业高质量发展提供有益借鉴.

2 电商违规记录应用区块链技术的适用性探析

2.1 主客体适用

电商违规记录共享涉及的主客体众多,呈现出多元化、多层级的特征,按照类型可分为电商平台、平台会员、监管机构等.由于多元主体的协调参与,电商违规记录共享模式应构建节点权力对等,扁平高效、安全可信的数据共享体系.区块链系统采用分布式账本技术,在没有第三方中介的控制和管理下,各节点平等、自治的在区块链中以扁平拓扑结构进行通信、数据共享.因此,电商违规记录共享模型的主客体特征与区块链去中心化、分布式存储等特点高度契合.

2.2 数据适用

电子商务发展至今,各电子商务平台积累了海量的违规违法数据,但这些数据资源基本分散于各个电商平台的数据库之中,各电商平台出于商业利益考虑,基本很少或从不主动披露公开,导致一些不法分子和黑灰色产业链的滋生.而各电商平台对其利用程度也极其有限,仅作为内部监督、处罚平台会员的依据.电商违规记录来源广泛、类型复杂、存储异构,而区块链技术所具有的非对称加密、分布式账本、哈希函数、智能合约、时间戳等技术属性为实现跨区域、跨机构、跨主体之间的数据交互提供了可靠的支撑,能够满足违规记录多样化的共享需求,更好地服务于电商会员,促进电商行业的健康发展.因此,电商违规记录共享的对象与区块链数据共享应用场景的契合度较高.

2.3 功能适用

电商违规记录共享的参与主体信任基础薄弱,数据来源多源异构,且有可能涉及部分参与主体隐私,为了实现数据安全共享的同时最大限度地发挥违规记录价值,电商违规记录共享应满足隐私性、完整性、准确性、可追溯性等目标.区块链具有的以下技术与电商违规记录共享的功能需求相匹配.

2.3.1 非对称加密技术保证隐私性

非对称加密技术赋予每个参与主体一对公私钥,其中公钥是对全网公开,而私钥由所有者自行保存.电商违规记录采用数据提供者的私钥签名并加密存储,则需要用相应的公钥解密才能读取该数据,保证了数据的隐私性和安全性.同时各节点之间无需公开身份,极大地保护了用户的隐私.

2.3.2 哈希函数技术保证链上数据不可篡改

哈希函数依据密码学原理,标识唯一性,区块间按时间顺序首尾相连保证数据的不可篡改,电商违规记录上传、交易等行为均会记录到区块链上并公开,相关交易信息会在交易各方之间同步记录,第三方也很难通过外在手段对其交易记录进行篡改,保障数据真实、完整的传递给公众和数据使用者,减少相关作假现象出现.

2.3.3 智能合约技术有助于实现自动化奖惩

智能合约用于描述算法、自动执行和自动实施的计算机程序,部署在区块链上提供交互能力[13].运用智能合约,制定算法与规则来设置奖惩条件,达到预制条件后可自动执行预订协议,实现自动化奖惩.通过奖励数据贡献者、惩罚作假主体可以形成电商违规记录共享的良性机制,调动参与主体的规范互动共享的积极性,避免主体存在机会主义行为.

2.3.4 时间戳技术保证责任主体的可追溯性

时间戳技术使得区块数据按时间顺序排列不可逆转或更改,从而保证了对历史数据及交易的可追溯性.相关数据进行链状记录可以大幅提升电商参与主体链上行为透明度,且可追溯性也能够对存在恶意行为的节点成员进行惩罚和剔除,提升区块链网络的整体可信度.

3 基于群体智慧的多链式电商违规记录共享模型设计

3.1 群体智慧的基本理论

群体智慧是群体将产生优于个体总和的且能够共享的智慧与能力[14].Gruber[15]提出集体知识系统,聚合个人参与和结构化信息来创造价值.我国学者也注意到群体智慧的重要性并应用于解决实际问题中,如占欣等[16]构造社会化媒体谣言传播的系统动力学模型证明群体智慧可以抑制社会化媒体谣言的传播;周耀林等[17]提出建设以群体创造、管理层决策的基于群体智慧的抗疫档案资源库以应对频繁发生的公共卫生事件.

电商违规违法记录多元异构、涉及主体不完整,海量资源严重分散长期处于原始状态,难以被相关主体获取和利用.借鉴群体智慧理论,让多元主体参与到电商违规记录的共享中,将帮助消除单一电商参与主体提供信息造成的偏差,避免信息壁垒,最大限度提供资源与智力支持.在群体的分工与协作之下,电商违规记录的价值将得到深入开发和拓展.因此,本文采用区块链技术,借鉴群体智慧理论,汇集监管机构、电商平台、平台会员等群体智慧之合力,拓宽电商违规记录数据的来源渠道,实现电商违规记录的资源聚合和智慧共享.

3.2 基于群体智慧的多链式电商违规记录共享模型结构设计

区块链依据其应用场景的不同分为私有链、联盟链、公有链.私有链是因私人需求建立且独享写入权限运营系统;公有链的特征是对公众开放,完全去中心化的运营系统;联盟链基于某一共同需求的联盟组织建立的,多中心化运营系统.不同区块链类型所具备的不同特征对于违规记录共享模型的结构设计、共享数据所需的公开程度、参与个体所需的信任程度以及预防恶意攻击都具有重要意义.对于解决电商违规记录共享的问题上,考虑用联盟链解决电商平台之间进行违规记录交互和共享的需求,公有链作为实现群体智慧的渠道,即电商会员举证上传违规商家、用户等信息的渠道.同时,单链区块链对数据的整体处理能力较弱,考虑采用多链式区块链,对不同类型的数据进行分类存储,减轻链上数据冗余和高频的访问压力.其模型结构如图1所示.

图1 电商违规记录共享模型结构图

由图1可以看出,该模型的区块链网络包括基于联盟链的数据链和交易链以及基于公有链的采集链.基于联盟链的数据链上记录了电商平台作为电商违规记录提供方ID与公钥、违规记录数据摘要、访问权限等;交易链上记录的是电商平台之间完成共享交易的具体信息,如交易时间、共享违规记录数据摘要、交易双方的数字签名等.基于公有链的采集链记录了电商会员作为电商违规记录提供方的ID与公钥、违规记录数据摘要、访问权限等.数据链、交易链、采集链的区块数据存储结构如图2所示.

图2 区块数据存储结构图

3.3 基于群体智慧的多链式电商违规记录共享模型方案设计

3.3.1 链上与链下相结合的数据存储模式

首先,各电商平台需告知电商会员并征得其同意,发生的违规违法行为将会被采集.考虑到电商违规记录数据量较大,且可能包含隐私信息,并不适合存储在链上或者在共识过程中传输.因此采用链上索引表信息与链下数据库相结合的方式进行存储[18],将违规记录的数据分为数据摘要和原始数据两部分,其中数据摘要储存的是非敏感隐私信息,原始数据则是违规用户的一些隐私数据,具体存储内容如表1所示.将数据摘要存入数据保护层,可以实现对数据真伪的校验,以及索引原始数据,提高违规记录共享效率.

表1 数据摘要与原始数据内容

3.3.2 信任币激励模式

为维持模型不断运行和交易,构建一种能够对区块链网络中节点的贡献量化,帮助数据所有者确定数据归属权并获得合理回报的代币,将其命名为“信任币TSC”.TSC作为实现账户地址之间对应关系的合约,同时将TSC激励规则写入智能合约,满足条件后自动执行,为该模型植入内生式激励模式,以自动且合理的激励机制协调各节点之间的关系,推动区块链网络的高效自运行.联盟链内节点在交易数据时,伴随着TSC的流转,即根据预先设定的智能合约,自动扣除或支付TSC.此外,任何篡改与弄虚作假行为都会扣除更多的TSC,TSC的数量决定节点的权限,引导各节点积极共享真实有效的数据来获取更多的利益及权限,也避免个别节点肆意作恶.处在公有链的电商用户将依据其对采集链的贡献度,包括上传违规记录、参与共识等,由智能合约自动分发获得一定数量的TSC.TSC数量决定用户可信任程度,当用户可信任程度达到一定阈值向公有链的主管理节点申请成为联盟链节点,与联盟链中的电商平台节点一起参与联盟链中违规记录的共享和交易.

3.3.3 改进的DPOS共识机制

共识机制保障了区块链中高度分散的各个节点能够快速达成信任,能够极大地降低当前电商参与主体之间的信任成本.DPOS共识机制是指每个节点按其持通证比例拥有影响力,采用投票的方式选出权益代表参与共识[19].本文改进的DPOS共识机制,将投票、不投票、举报恶意节点引入奖惩机制.为避免初始阶段选出的代表不具有影响力,安排监管节点总是作为出块或验证节点,后续将依据发展规模进行调节.各节点完成投票、出块、验证等服务将会获得一定数量的TSC奖励,出块节点签署无效区块或者作假则会扣除TSC,验证节点错误审计、作弊等也将扣除TSC.由于TSC数量将决定节点的权限以及共识投票的影响力,引入基于TSC的奖惩机制将充分调动区块链网络节点主动参与共识的积极性,引导参与节点都积极诚实服务来实现利益最大化.

3.3.4 监管节点权限设计

新兴技术的发展离不开监管规制,区块链技术创新应用于电子商务信任体系的过程中势必会存在一些问题.电商违规记录共享模型的监管机构节点广泛分布于电商违规记录共享模型的区块链网络中,并具有以下几点权限.其一,为避免模型初始阶段链上节点的作恶行为,处于公有链的监管节点将作为主管理节点,对链上的电商用户举证上传的电商违规记录具有审核、整合的责任,最后按一定数量及时的上传至联盟链的数据链;其二,监管机构节点获得大部分及以上节点的同意,则能够具有全部权限,可以查看到某一条链上的全部业务账本及数据,以保证监管机构可以对全局数据和交易进行监控、追溯与审计;其三,在参与链上自治的过程中,监管机构可以将监管实践暴露出的问题结合治理目标、监管范围、监管原则、监管规则等归纳总结并制定相应的智能合约,帮助监管机构节点实现对链上信息实现更高效率且合法的穿透式监管.

3.4 基于群体智慧的多链式电商违规记录共享过程

3.4.1 数据来源

该模型运行所依据的数据一部分来源于电商平台自有的监察系统(如淘宝刷单稽查系统、京东反作弊系统等)自动收集到的消费者或商家的违规记录;另一部分来源于电商会员举证申请上链,作为电商平台监察违规信息的补充.

3.4.2 模型共享流程

共享模型通过数字签名对申请成为交易链、数据链、采集链节点的平台或个人进行资质、身份审查,若审查通过将成为正式的参与节点,获取唯一的数字签名和一对公私钥.节点注册成功后才能参与到电商违规记录共享的过程中.电商违规记录共享过程如图3所示.

图3 电商违规记录共享流程图

4 基于群体智慧的多链式电商违规记录共享模型应用前景

4.1 电商违规记录共享模型特点

4.1.1 高安全性

多链式区块链基于分布式账本技术,区别于传统对数据集中存储的方式,分布式存储能对数据进行多点备份,能有效降低数据遗失风险,多主体参与共同保证各相关数据的完整性、真实性,并通过非对称加密技术及数字签名保障违规记录的防伪防篡改.其次,多链共享模型中的时间戳技术,将各数据按时间排序上链,能有效实现数据使用、交易情况的回溯.

4.1.2 高信任性

在传统的机构业务往来中,需要签订合同条约来对双方的信用背书.而在该共享模型中,主体节点均通过身份认证,节点之间的信任是建立在共识机制与智能合约之上的,区块链网络中业务往来付出的成本、获得的收益均通过共识验证由智能合约自动触发执行,将各机构间的合约的信任或是依赖第三方的信任转换成对技术的信任,从而提高了整个电商违规记录共享网络的信任程度.

4.1.3 高效率性

电商违规记录共享模型采用多链式区块链,将违规记录的不同类型数据分片存储,实现了并发执行,使全网不再受限于单个节点,提高了模型的吞吐量和响应速度.其次,交易链上的主体节点均已验证身份获得授权,其主体节点之间将跳过建立信任的环节直接交易.

4.2 电商违规记录共享模型发展阶段

电商违规记录共享模型高安全性、高信任性和高效率性的特点使得共享模型更稳定发展以及具有更好的鲁棒性,保证电商违规记录在区块链网络中不断交互、融合,将经历初始、中期、后期三个阶段发展.在初始阶段,电商参与主体可能基于不同的动机和认知对其希望上传的电商违规记录进行标注,其标注类型主要为违规行为,如某一被上链违规商家的标签为“售假”.随着其他节点的陆续补充与上传,违规主体的标签类型、数量会逐渐增加进入中期阶段.在中期阶段,在局部产生标签共识,对初始阶段形成的标签进行认同、不断丰富.进入后期阶段,将在后续主体节点的不断推动下,原有的部分占优标签将会得到更多参与主体的认同,最终对违规主体的标签形成全局共识.

联盟链上每一参与节点将各自拥有一个较为丰富、准确的电商违规记录数据库.各主体节点考虑自身需求,对数据库进行资源整合,标签抽取,将更容易挖掘出主体间的深层关联,形成更准确的违规主体关联查询和检索分析,以充分发挥电商违规记录的价值.如监管机构将能够从多源异构的数据中抽取违规主体以及违规主体的社会联系,在此基础上形成以违规主体为中心的网络关系图谱,如图4所示.网络关系图谱将有助于监管机构更容易从这些海量数据中抽取出违规或违法的信息.对于违规或违法的电商参与主体,监管机构可将其按规章制度在官方网站进行披露,与公安机关共同处置,来警示电商参与主体的投机行为.

图4 违规主体网络关系图

5 结 语

针对电商平台中心化、监管机制等信任问题,提出应用区块链技术共享电商参与主体存在的违规记录来约束电商参与主体的投机行为.通过区块链技术构建的适用于电商违规数据多元异构特征的多链式电商违规记录共享模型,能够有效实现电商违规记录的安全共享.同时,电商违规记录共享模型经过发展将实现不同类型数据的交互、融合,帮助各主体节点充分利用与违规主体相关联信息的价值,对探索改善我国电商困顿已久的信任问题具有一定的创新意义.

基于群体智慧的多链式模型不仅适用于电商违规记录,对于解决众多多元异构性特征明显、数据来源分散的数据共享问题均具有一定的参考价值.虽然本文已经构建出理论模型并对模型结构、机制、方法等实现机理进行详细设计,但仍然具有一定的局限性,如没有考虑大多数国家对诸如数据收集、使用、披露、保留期限等的法律要求,后续研究应结合法律围绕理论模型进行实证研究.