網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)研究*
——基于區(qū)塊鏈和邊緣計算

張成虎 李鵬旭 王 琪

(西安交通大學(xué)經(jīng)濟與金融學(xué)院 西安 710061)

網(wǎng)絡(luò)金融具有低成本、高效率、普惠化優(yōu)勢，能解決小微企業(yè)融資難融資貴問題，助力我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展，但同時也易被不法分子利用作為打著金融創(chuàng)新旗號實施犯罪的重要工具。網(wǎng)絡(luò)金融犯罪具有隱蔽性強、手段多樣、涉及規(guī)模大、涉案金額高等特點，不僅嚴(yán)重危害人民群眾財產(chǎn)安全，更導(dǎo)致金融本源功能喪失、系統(tǒng)性金融風(fēng)險聚集，危及國家金融安全穩(wěn)定[1]。因此，如何提前發(fā)現(xiàn)和識別網(wǎng)絡(luò)金融犯罪是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)金融犯罪綜合治理的重要工作之一。

網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)能以多源情報數(shù)據(jù)為支撐、以智能情報分析技術(shù)為手段，對潛在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪的主體、趨勢、類型和規(guī)模等進行預(yù)警提示，為防范和打擊網(wǎng)絡(luò)金融犯罪提供有效的決策依據(jù)。但由于情報共享技術(shù)安全性不足、數(shù)據(jù)無法確權(quán)，網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)在提供高質(zhì)量服務(wù)的同時也存在較大的信息泄露風(fēng)險和收益分配不合理問題，導(dǎo)致各部門情報共享動力不足、共享程度低，情報數(shù)據(jù)在豐富性、準(zhǔn)確性、完備性等方面無法滿足預(yù)警需求，從而降低了網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警效率。

區(qū)塊鏈擁有分布式賬本、非對稱加密、共識機制等獨特的技術(shù)規(guī)則，能解決情報共享技術(shù)安全性不足、數(shù)據(jù)無法確權(quán)問題，但同時也會受到海量情報數(shù)據(jù)共享所帶來的較高成本、較低交易驗證和共識形成速度以及較低吞吐量的限制[2]。邊緣計算作為一種分布式結(jié)構(gòu)，能將計算任務(wù)部分或全部遷移到邊緣設(shè)備上，有效減少上傳到區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)量，在減輕區(qū)塊鏈存儲壓力的同時，提高區(qū)塊鏈運行效率[3]。鑒于此，本文結(jié)合區(qū)塊鏈和邊緣計算的原理和特點，應(yīng)用Hyperledger Fabric和EdgeX Foundry技術(shù)，構(gòu)建基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)，為解決情報數(shù)據(jù)隱私泄露和無法確權(quán)問題、實現(xiàn)多源情報協(xié)同下的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪安全高效預(yù)警提供全新的思路和有力的技術(shù)支撐。

1 文獻綜述

構(gòu)建高效的犯罪預(yù)警系統(tǒng)是防范和打擊犯罪的重要工作之一，已引起學(xué)界的廣泛關(guān)注。早期吳建衛(wèi)等在研究經(jīng)濟犯罪預(yù)警機制時指出經(jīng)濟犯罪預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)包括信息情報子系統(tǒng)、計算機處理子系統(tǒng)、專家研判子系統(tǒng)和指揮控制子系統(tǒng)[4]。隨著相關(guān)理論和技術(shù)的不斷發(fā)展，從理論、技術(shù)和預(yù)警體系方面強化犯罪預(yù)警系統(tǒng)的研究不斷增多。曾慶華等以復(fù)雜系統(tǒng)論為指導(dǎo)，應(yīng)用綜合集成方法構(gòu)建了“人機結(jié)合，以人為主”的反恐情報分析系統(tǒng)[5]。曾子明等從頂層設(shè)計角度，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建了智慧反恐信息系統(tǒng)，分析了智慧反恐信息處理流程[6]。鄧亮構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)的反假幣預(yù)警平臺，對數(shù)據(jù)的歸類、碰撞預(yù)警和研判處置進行了詳細(xì)地探討[7]。李恒充分借鑒美國、俄羅斯、哈薩克斯坦在反恐情報預(yù)警體系建設(shè)中的豐富經(jīng)驗，構(gòu)建了符合中國國情的反恐情報預(yù)警體系[8]。犯罪預(yù)警系統(tǒng)能利用新一代信息技術(shù)提前發(fā)現(xiàn)和識別潛在犯罪，在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪綜合治理中具有明顯優(yōu)勢。對此武博華應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建了集識別與預(yù)防、監(jiān)測與預(yù)警、響應(yīng)與決策于一體的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪綜合治理技術(shù)體系[9]。但同時，徐漢明等指出大數(shù)據(jù)時代下網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警需要多主體協(xié)同配合，在獲取多主體情報數(shù)據(jù)后應(yīng)保障數(shù)據(jù)的完整性、真實性和安全性[10]。

區(qū)塊鏈擁有獨特的技術(shù)規(guī)則，在數(shù)據(jù)安全和權(quán)益保護方面具有明顯優(yōu)勢，目前已應(yīng)用在多領(lǐng)域的信息資源管理中。谷俊等構(gòu)建了基于聯(lián)盟鏈的人文社科數(shù)據(jù)共享模型，解決了人文社科數(shù)據(jù)共享中的溯源難題[11]。曾子明等構(gòu)建了基于主權(quán)區(qū)塊鏈的資源管理體系，實現(xiàn)了公共安全大數(shù)據(jù)具有隱私保護的高效可信管理[12]。區(qū)塊鏈能解決情報數(shù)據(jù)跨部門協(xié)同的完整性、真實性和安全性保護問題，在犯罪預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建中有明顯的應(yīng)用優(yōu)勢。對此張冬冬構(gòu)建了基于區(qū)塊鏈的反恐情報融合共享模型，闡述了情報融合流程及區(qū)塊結(jié)構(gòu)、共識機制和智能合約，實現(xiàn)了反恐情報跨部門安全高效共享[13]。王耀杰等構(gòu)建了基于區(qū)塊鏈的反恐情報協(xié)同體系，分析了反恐情報預(yù)警流程，有效解決了數(shù)據(jù)孤島和隱私泄露問題，促進了反恐情報跨部門安全高效協(xié)同計算[14]。

Shi等首次正式提出邊緣計算概念，認(rèn)為邊緣計算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計算的一種新型計算模型[15]。邊緣計算能利用多個邊緣節(jié)點分散中心節(jié)點的計算和存儲任務(wù)，減輕中心節(jié)點負(fù)擔(dān)，目前已廣泛應(yīng)用在移動網(wǎng)絡(luò)中。其中，齊彥麗等構(gòu)建了基于邊緣計算的5G移動通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實現(xiàn)了通信、計算、存儲資源的高效共享和協(xié)同[16]。邊緣計算能解決區(qū)塊鏈的存儲壓力，提高區(qū)塊鏈運行效率。對此Singh等構(gòu)建了基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的安全數(shù)據(jù)處理框架，實現(xiàn)了安全數(shù)據(jù)的安全高效處理，同時減少了鏈路斷裂和延遲[17]。Gumaei等構(gòu)建了基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的無人機識別和飛行模式檢測系統(tǒng)，有效保障了數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐暾院桶踩?，并提高了識別和檢測的效率和精度[18]。

綜上所述，學(xué)術(shù)界已經(jīng)對犯罪預(yù)警系統(tǒng)的理論、技術(shù)和預(yù)警體系進行了比較深入的研究，但現(xiàn)有研究多集中在反恐預(yù)警方面，針對網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警的研究較少。利用區(qū)塊鏈的技術(shù)特點，實現(xiàn)反恐預(yù)警的研究也在不斷豐富，但怎樣應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)，解決網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警問題的研究尚為空白；另外，就如何解決區(qū)塊鏈在海量情報存儲和分析過程中存在的較高成本、較低交易驗證和共識形成速度以及較低吞吐量問題的研究也尚未見到。邊緣計算能與區(qū)塊鏈相互結(jié)合、優(yōu)勢互補，有效緩解區(qū)塊鏈的存儲壓力，有關(guān)邊緣計算和區(qū)塊鏈結(jié)合的研究已經(jīng)在安全數(shù)據(jù)處理和無人機飛行模式檢測中得到了有效的應(yīng)用。因此，本文在區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)上，引入邊緣計算，構(gòu)建基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)，對系統(tǒng)的分層架構(gòu)、功能模塊、運行流程以及情報分析處理流程和犯罪預(yù)警流程進行詳細(xì)設(shè)計。

2 網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)概念、特點及技術(shù)選擇

2.1 網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)的概念及特點

網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)是指為了事先發(fā)現(xiàn)和識別潛在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪，公安部門聯(lián)合其他部門建設(shè)的以新一代信息技術(shù)為支撐的具有數(shù)據(jù)收集、處理、分析和挖掘功能的大數(shù)據(jù)平臺，目的是通過構(gòu)建有效的預(yù)警模型，對網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報進行科學(xué)有效的識別與選取、分析與研判、傳遞和融合，為防范和打擊網(wǎng)絡(luò)金融犯罪提供決策依據(jù)。

公安部門對網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)給予了高度的重視。目前，由公安部統(tǒng)一開發(fā)、部署和管理的經(jīng)偵應(yīng)用云和由廣東省公安廳開發(fā)的掃樓機器人等一系列預(yù)警系統(tǒng)已經(jīng)建設(shè)完成并運行，在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪偵察工作中發(fā)揮著重要的作用。但網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警需要來自多個部門的情報數(shù)據(jù)，包括工商注冊信息、違法犯罪記錄、資信記錄、行政獎懲記錄、涉稅事項、資金流轉(zhuǎn)、網(wǎng)絡(luò)行為和網(wǎng)絡(luò)輿情等，會涉及更多的隱私。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃，尚存在部門組織協(xié)調(diào)困難、跨部門情報共享程度低等問題，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)預(yù)警數(shù)據(jù)不足，預(yù)警效率較低，預(yù)警效果不佳，無法發(fā)揮全部效能。究其原因：其一，系統(tǒng)建設(shè)缺乏頂層設(shè)計與規(guī)劃，導(dǎo)致部門“各自為政”現(xiàn)象突出，條塊現(xiàn)象較為明顯，沒能形成合力和戰(zhàn)斗力；其二，情報共享技術(shù)安全性不足，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警情報在跨部門協(xié)同計算中面臨較大的泄露和被篡改風(fēng)險，影響各部門協(xié)同意愿，降低情報跨部門協(xié)同程度；其三，數(shù)據(jù)無法確權(quán)，一方面導(dǎo)致情報數(shù)據(jù)可能被濫用、亂用，另一方面導(dǎo)致各部門在自身情報數(shù)據(jù)被使用后無法獲取合理的收益分配、數(shù)據(jù)權(quán)益無法保障、數(shù)據(jù)協(xié)同動力不足，進一步降低情報跨部門協(xié)同程度。

2.2 網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)的技術(shù)選擇

邊緣計算在計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)上的分布式特征與區(qū)塊鏈的去中心化模式相吻合。將“區(qū)塊鏈+邊緣計算”運用在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)研究中，可有望解決情報共享技術(shù)安全性不足和數(shù)據(jù)無法確權(quán)問題，為網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報跨部門安全高效協(xié)同計算提供統(tǒng)一的技術(shù)架構(gòu)。系統(tǒng)可依托區(qū)塊鏈構(gòu)建多部門聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)，利用分布式賬本、非對稱加密、時間戳、共識機制等技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)跨部門共享的可驗證、可記錄、防泄漏和防篡改，有效保障數(shù)據(jù)安全；利用數(shù)字簽名、激勵機制等技術(shù)實現(xiàn)權(quán)限管理和部門激勵，有效保障數(shù)據(jù)權(quán)益；結(jié)合網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警算法，利用智能合約對多源情報數(shù)據(jù)進行高效地分析、處理和挖掘，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警。同時，系統(tǒng)可依托邊緣計算在聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)邊緣端增加計算和分析能力，將情報分析處理任務(wù)遷移到邊緣端，在精簡數(shù)據(jù)、減少數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)冗余、減輕區(qū)塊鏈帶寬壓力的同時，降低計算壓力，增強計算的實時性和高效性，有效減緩區(qū)塊鏈在海量情報共享和分析過程中遇到的較高成本、較低交易驗證和共識形成速度以及較低吞吐量問題，提高系統(tǒng)運行效率。

3 基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建

本文結(jié)合Hyperledger Fabric和EdgeX Foundry技術(shù)，構(gòu)建基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。由圖1可以看到，系統(tǒng)采用“端-邊-鏈”分層結(jié)構(gòu)，包括終端數(shù)據(jù)資源層、邊緣端計算層和鏈端業(yè)務(wù)層。以下分別對各層的功能模塊、工作流程及網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報分析處理流程和犯罪預(yù)警流程進行詳細(xì)設(shè)計和闡述。

圖1 基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)

3.1 終端數(shù)據(jù)資源層

終端數(shù)據(jù)資源層由各部門的內(nèi)部系統(tǒng)組成，為網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警提供豐富、多源的數(shù)據(jù)支撐，包括工商注冊信息、違法犯罪記錄、資信記錄、行政獎罰記錄、涉稅事項、資金流轉(zhuǎn)、網(wǎng)絡(luò)行為和網(wǎng)絡(luò)輿情等。這些數(shù)據(jù)體量大、類型多，且涉及較多的隱私和各部門核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，因此需要各部門單獨對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析和處理，以在保護數(shù)據(jù)隱私和權(quán)屬的同時得到格式規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的特征集，為網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警奠定基礎(chǔ)。

3.2 邊緣端計算層

邊緣計算層以EdgeX Foundry技術(shù)為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建多個微服務(wù)實現(xiàn)海量異構(gòu)情報數(shù)據(jù)在各部門內(nèi)部的單獨分析和處理。同時，邊緣計算層將這些微服務(wù)打包成一組API集合，利用統(tǒng)一的Restful API為終端數(shù)據(jù)資源層和鏈端應(yīng)用層提供多種通信服務(wù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報數(shù)據(jù)的縱向協(xié)同。目前邊緣計算層主要包括API網(wǎng)關(guān)、邊緣應(yīng)用管理和邊緣應(yīng)用微服務(wù)。

3.2.1API網(wǎng)關(guān)

API網(wǎng)關(guān)起承上啟下作用，以Restful API為基礎(chǔ)，通過調(diào)用各種微服務(wù)接口對終端和鏈端的任務(wù)請求進行處理。API網(wǎng)關(guān)使用HTTP監(jiān)聽器接收任務(wù)請求，并執(zhí)行控制器、請求處理器、配置管理和日志管理功能。其中，控制器負(fù)責(zé)解析任務(wù)請求，并將其路由至對應(yīng)請求處理器。請求處理器組織各微服務(wù)滿足任務(wù)請求的處理需求。配置管理用來存儲各類配置信息。日志管理記錄各組件在任務(wù)生命周期內(nèi)的不同狀態(tài)。

3.2.2邊緣應(yīng)用管理

邊緣應(yīng)用管理包括任務(wù)注冊、任務(wù)調(diào)度、任務(wù)隊列、任務(wù)管理和數(shù)據(jù)庫5個功能模塊，負(fù)責(zé)響應(yīng)任務(wù)請求。其中，任務(wù)注冊模塊負(fù)責(zé)對外提供Restful API以支持相關(guān)任務(wù)的增刪改查操作，同時在數(shù)據(jù)庫中永久化一個任務(wù)注冊表，記錄所有任務(wù)信息。任務(wù)調(diào)度模塊負(fù)責(zé)調(diào)用任務(wù)注冊表檢驗任務(wù)請求的合法性，并對檢驗通過的任務(wù)請求以特定ID進行編號。該ID不僅能代表任務(wù)請求在任務(wù)隊列中排隊，等待被執(zhí)行，而且能作為鍵值，允許相關(guān)任務(wù)名和源數(shù)據(jù)以Key-Value的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中，方便后續(xù)的訪問和查找。任務(wù)隊列模塊管理著所有待處理的任務(wù)ID。任務(wù)管理模塊會根據(jù)當(dāng)前資源使用情況依次讀取任務(wù)隊列中的任務(wù)ID，利用Key-Value值從數(shù)據(jù)庫中加載相關(guān)任務(wù)名和源數(shù)據(jù)，并開始執(zhí)行任務(wù)。

邊緣應(yīng)用管理通過組織協(xié)調(diào)各功能模塊對請求任務(wù)進行注冊、編號、調(diào)度、排隊、加載和運行，完成請求任務(wù)在邊緣節(jié)點中的全生命周期管理。具體工作流程為：任務(wù)請求在被傳至邊緣節(jié)點后，由任務(wù)注冊模塊對其進行注冊，并經(jīng)過任務(wù)調(diào)度模塊編號和調(diào)度后，以編號的形式在任務(wù)隊列中排隊，對應(yīng)任務(wù)及源數(shù)據(jù)以鍵值對的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中等待被執(zhí)行和使用；當(dāng)輪到該任務(wù)時，由任務(wù)管理模塊根據(jù)鍵值對從數(shù)據(jù)庫中讀取、加載該編號對應(yīng)的任務(wù)和源數(shù)據(jù)，開始執(zhí)行。

3.2.3邊緣應(yīng)用

邊緣應(yīng)用是用戶通過任務(wù)注冊模塊自定義的滿足網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報處理需求的數(shù)據(jù)分析庫，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、自然語言處理、結(jié)構(gòu)化處理和歸一化處理等，后續(xù)會根據(jù)新的任務(wù)需求對相關(guān)應(yīng)用進行增刪。邊緣節(jié)點通過組織和調(diào)用相關(guān)分析模塊，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報的縱向分析處理，具體流程如圖2所示。各部門邊緣節(jié)點首先利用其靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭的優(yōu)勢，更加方便、快捷地獲取各部門內(nèi)部系統(tǒng)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；其次，對海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)進行清洗和關(guān)聯(lián)，并利用自然語言處理、統(tǒng)計分析、結(jié)構(gòu)化處理等方法直接對其進行分析和處理；接著，對特征進行歸一化處理，得到分散在各部門能表征預(yù)警對象潛在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪可能性的格式規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的特征集；最后，將所有特征共享到聯(lián)盟鏈上。邊緣應(yīng)用模塊將海量、異構(gòu)的情報數(shù)據(jù)處理成精簡的特征集，在減輕聯(lián)盟鏈存儲壓力的同時，為網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警提供數(shù)據(jù)支撐。

圖2 網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報分析處理流程

3.3 鏈端業(yè)務(wù)層

鏈端業(yè)務(wù)層以Hyperledger Fabric技術(shù)為基礎(chǔ)，通過在各部門邊緣節(jié)點間建立聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報跨部門橫向協(xié)同。鏈端業(yè)務(wù)層包括鏈結(jié)構(gòu)和鏈應(yīng)用兩部分。

3.3.1鏈結(jié)構(gòu)

各部門邊緣節(jié)點通過API網(wǎng)關(guān)調(diào)用Hyperledger Fabric客戶端建立聯(lián)盟鏈。聯(lián)盟鏈要完成多次共識，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報跨部門橫向協(xié)同，且在每次共識前聯(lián)盟鏈會根據(jù)當(dāng)前各部門節(jié)點貢獻值選出貢獻值最高、最值得信任的節(jié)點作為主節(jié)點，其余節(jié)點作為多個副節(jié)點。本文結(jié)合DDBFT共識算法[19]，探討聯(lián)盟鏈實現(xiàn)情報跨部門橫向協(xié)同的具體流程為：各部門邊緣節(jié)點分別對情報數(shù)據(jù)進行簽名，并通過客戶端將其上傳到聯(lián)盟鏈上；主節(jié)點在收到新的情報數(shù)據(jù)后，首先驗證其合法性，接著對其進行編號和打包操作，生成預(yù)生成區(qū)塊，并廣播給其他副節(jié)點；副節(jié)點對收到的預(yù)生成區(qū)塊進行合法性驗證，在確認(rèn)其合法后對其進行簽名并作為準(zhǔn)備信息廣播給其他節(jié)點，包括主節(jié)點和副節(jié)點；每個節(jié)點在收到準(zhǔn)備信息后，驗證準(zhǔn)備信息的合法性以及情報數(shù)據(jù)內(nèi)容和編號的一致性，在接收并驗證通過一定數(shù)量的節(jié)點后確定情報數(shù)據(jù)的正確性，在該節(jié)點的副本下增加新的區(qū)塊保存情報數(shù)據(jù)，實現(xiàn)情報數(shù)據(jù)跨部門共享；最后聯(lián)盟鏈利用智能合約對各部門上傳的情報數(shù)據(jù)進行綜合分析挖掘，實現(xiàn)情報數(shù)據(jù)跨部門的高效協(xié)同計算。目前根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用不同，聯(lián)盟鏈可分為認(rèn)證鏈、模型鏈、貢獻鏈、決策鏈、證據(jù)鏈。

認(rèn)證鏈以CA機構(gòu)為基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)對邊緣節(jié)點進行去中心化的注冊服務(wù)、身份認(rèn)證、訪問控制和安全管理。其中，注冊服務(wù)模塊為新加入的邊緣節(jié)點頒發(fā)身份認(rèn)證證書ICert(Identity Certificate)，并根據(jù)訪問控制策略為交易請求頒發(fā)交易認(rèn)證證書TCert(Transaction Certificacate)。身份認(rèn)證模塊利用ICert驗證各邊緣節(jié)點參與業(yè)務(wù)活動的身份合法性。訪問控制模塊管理邊緣節(jié)點的權(quán)限信息，為合法交易申請?zhí)峁㏕Cert。安全管理則用來管理相關(guān)身份信息、授權(quán)信息和訪問控制策略。

模型鏈利用分布式賬本、共識機制等技術(shù)對各部門邊緣節(jié)點的特征數(shù)據(jù)進行驗證和共享，實現(xiàn)共享數(shù)據(jù)的可驗證、可記錄和防篡改，有效解決多部門數(shù)據(jù)共享的隱私和權(quán)屬保護問題；在此基礎(chǔ)上，利用已選算法建立智能合約，基于共享數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警模型，實現(xiàn)各部門數(shù)據(jù)具有隱私和權(quán)屬保護的協(xié)同計算和共用，為提前發(fā)現(xiàn)和識別潛在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪提供安全高效的技術(shù)支持。

貢獻鏈利用智能合約對每輪模型迭代后的各部門貢獻值進行計算，將貢獻值廣播給各部門邊緣節(jié)點進行驗證，并在驗證通過后對其進行記錄和存儲，能保障公平性，維護各部門權(quán)益，為后續(xù)制定激勵方案奠定基礎(chǔ)。

決策鏈連接著相關(guān)專家和負(fù)責(zé)人，會在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警模型發(fā)布預(yù)警信號后，將預(yù)警信號廣播給他們進行驗證和審核，若審核通過，則將預(yù)警信號上報；否則收集反饋意見，對網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警模型進行完善。決策鏈通過記錄相關(guān)專家和負(fù)責(zé)人對預(yù)警信號的審核和反饋行為，能實現(xiàn)責(zé)任追溯，發(fā)揮人機結(jié)合的最大優(yōu)勢，保障網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警的及時性和準(zhǔn)確性。

證據(jù)鏈用來存儲各部門有關(guān)犯罪對象的證據(jù)數(shù)據(jù)，并僅對公安部門授權(quán)查看和使用，一方面能保障數(shù)據(jù)的隱私和權(quán)屬，提升各部門的共享意愿；另一方面，通過僅上鏈犯罪對象的證據(jù)數(shù)據(jù)，極大減少了上鏈的數(shù)據(jù)量，減輕了聯(lián)盟鏈的存儲壓力。

3.3.2鏈應(yīng)用

鏈應(yīng)用模塊通過組織認(rèn)證鏈、模型鏈、貢獻鏈、決策鏈和證據(jù)鏈，對分散在各部門的情報數(shù)據(jù)進行安全高效融合，并將其融入到網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警中，為網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警的前期、中期、后期提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支持。具體的鏈協(xié)同流程如圖3所示。

圖3 鏈協(xié)同流程

預(yù)警前期是基于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)金融犯罪治理的豐富經(jīng)驗，歸納總結(jié)網(wǎng)絡(luò)金融犯罪特點及規(guī)律，在此基礎(chǔ)上優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)金融犯罪治理手段，建立科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警指標(biāo)體系，為相關(guān)數(shù)據(jù)的收集和處理工作提供參考。預(yù)警前期需要邊緣節(jié)點提供豐富多源的數(shù)據(jù)支持，并需要認(rèn)證鏈對邊緣節(jié)點進行認(rèn)證。

預(yù)警中期是在已有特征集的基礎(chǔ)上，基于網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警算法構(gòu)建預(yù)警模型，并利用預(yù)警模型監(jiān)測相關(guān)對象，對潛在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪進行預(yù)警提示。網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警流程如圖4所示。首先，各部門對歷史預(yù)警對象的相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理并共享到模型鏈上；其次，模型鏈利用智能合約分別構(gòu)建基于輿情特征、基本特征和網(wǎng)絡(luò)行為的子模型，在專家智慧的指導(dǎo)下對模型進行集成，得到模型訓(xùn)練結(jié)果，并在驗證通過后將模型參數(shù)上傳至模型鏈上；最后，在各部門持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)支持下，已訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警模型可實現(xiàn)對監(jiān)測對象的實時監(jiān)測和犯罪預(yù)警。

圖4 網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警流程

預(yù)警后期是決策部門在收到報警信號后，組織相關(guān)人員對網(wǎng)絡(luò)金融犯罪進行核實，及時制定和采取相應(yīng)的控制措施，以期能夠排除警患或者將其影響降低到最小，同時對已采取調(diào)控措施的預(yù)警對象進行跟蹤、監(jiān)視，反饋治理效果。預(yù)警后期需要決策鏈協(xié)助發(fā)布和審核預(yù)警信號，并需要證據(jù)鏈從各部門節(jié)點中獲取相關(guān)證據(jù)數(shù)據(jù)。

4 基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)特點

本文從理論分析角度，在完成基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計后，從安全性、高效性和可持續(xù)性3個方面對所提方法進行了全面地評估，證實了本文所提出的基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)的合理性和有效性。

a.安全性。安全性主要體現(xiàn)在系統(tǒng)的用戶安全、數(shù)據(jù)安全和操作安全方面。其一，系統(tǒng)利用認(rèn)證鏈對用戶進行統(tǒng)一的身份認(rèn)證和權(quán)限管理，保障了用戶身份信息的真實可信。其二，系統(tǒng)依托區(qū)塊鏈實現(xiàn)了情報數(shù)據(jù)在加密狀態(tài)下的安全高效共享和共享過程的可驗證、可記錄、防泄漏和防篡改，保證了共享情報的真實性、完整性和有效性。其三，系統(tǒng)依托分布式賬本技術(shù)實現(xiàn)了完整區(qū)塊鏈的多節(jié)點復(fù)制存儲，解決了少量節(jié)點故障和操作失誤引起的數(shù)據(jù)丟失和復(fù)原難題。

b.高效性。高效性主要體現(xiàn)在系統(tǒng)的運行效率方面。系統(tǒng)利用邊緣計算在靠近數(shù)據(jù)源側(cè)進行數(shù)據(jù)收集、處理和分析，保障了系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報分析處理過程中的低延時和高效率；同時，僅將少量、有價值的特征數(shù)據(jù)上傳到模型鏈上，有效提升了系統(tǒng)的吞吐量、響應(yīng)速度和性能。另外，系統(tǒng)基于機器學(xué)習(xí)算法和智能合約實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)金融犯罪的去中心化高效預(yù)警。

c.可持續(xù)性?？沙掷m(xù)性主要體現(xiàn)在部門主動性和模型優(yōu)化方面。其一，系統(tǒng)利用模型鏈實現(xiàn)了情報數(shù)據(jù)共享，并利用貢獻鏈和決策鏈分別記錄了網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警過程中各部門貢獻和相關(guān)負(fù)責(zé)人的決策行為，在保護各部門數(shù)據(jù)權(quán)益的同時，實現(xiàn)了各參與方更公平、公正、公開地獎懲和問責(zé)，有效提升了參與方的主動性和紀(jì)律性。其二，系統(tǒng)利用區(qū)塊鏈和邊緣計算實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)金融犯罪情報跨部門的安全高效協(xié)同，增加了預(yù)警特征維度，有效提高了網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警準(zhǔn)確率；同時，系統(tǒng)可以方便快捷地修改預(yù)警算法和獲取來自各部門的其他預(yù)警特征數(shù)據(jù)，在模型優(yōu)化方面優(yōu)勢明顯。

5 結(jié) 語

網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)是網(wǎng)絡(luò)金融犯罪綜合治理的重點工作之一。情報共享程度低、預(yù)警數(shù)據(jù)不足是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)面臨的主要問題。本文引入?yún)^(qū)塊鏈和邊緣計算技術(shù)，構(gòu)建了基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)，對系統(tǒng)的“端-邊-鏈”分層架構(gòu)和各層的功能模塊、運行流程以及情報分析處理流程和犯罪預(yù)警流程進行了分析和設(shè)計，解決了情報共享技術(shù)安全性不足和數(shù)據(jù)無法確權(quán)問題，從而有效保護了數(shù)據(jù)的隱私和權(quán)屬，打破了部門間的信息壁壘，實現(xiàn)了多源情報數(shù)據(jù)跨部門安全高效協(xié)同計算，為進一步推進網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)工作提供了統(tǒng)一的理論框架和有力的技術(shù)支持。本文重點闡釋了基于區(qū)塊鏈和邊緣計算的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警系統(tǒng)的體系框架和運作機制，尚未涉及高效的激勵機制和共識機制研究，也未經(jīng)過系統(tǒng)編程構(gòu)建完整的網(wǎng)絡(luò)金融犯罪預(yù)警平臺對本文所提理論框架進行驗證，未來的研究將從這些方面展開。