基于區(qū)塊鏈的食品安全知識圖譜可信管理探究

劉玉潔，廉小親，趙峙堯，李悅，張新

研究論文

基于區(qū)塊鏈的食品安全知識圖譜可信管理探究

劉玉潔1,2，廉小親1,2，趙峙堯1,2，李悅1,2，張新1,2*

1.北京工商大學(xué)人工智能學(xué)院，北京 100048，中國；2.北京工商大學(xué)中國輕工業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)重點實驗室，北京 100048，中國

近年來，知識圖譜在食品安全領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。食品安全知識圖譜所承載的信息在全生命周期流轉(zhuǎn)過程中存在數(shù)據(jù)中心化嚴(yán)重、信息流通不暢、數(shù)據(jù)容易被篡改、溯源效率低下以及難以共享共管等問題。區(qū)塊鏈作為新一代信息技術(shù)的創(chuàng)新架構(gòu)，具備泛中心化、分布式處理、隱私性高、數(shù)據(jù)公開透明、內(nèi)容不易篡改等特性，為食品安全知識圖譜流通與管理提供了新的解決思路。本文首先分析了食品安全知識圖譜現(xiàn)狀和存在的痛點。然后，綜述了區(qū)塊鏈在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建一種基于區(qū)塊鏈的食品安全知識圖譜可信管理框架，并設(shè)計了適用于食品安全知識圖譜的多模存儲模式、融合Raft與TBFT共識算法的R-TBFT共識優(yōu)化機(jī)制和食品安全知識圖譜定制化智能合約。最后，通過對本文提出的模式進(jìn)行可行性和運行流程等分析，表明本模式能夠?qū)崿F(xiàn)全鏈條上食品安全知識圖譜的共享和互通，并保證了數(shù)據(jù)存儲和傳輸?shù)陌踩煽?，為企業(yè)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和消費者提供了可信的食品信息來源。本文為新一代信息科學(xué)在食品安全領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用提供了可行的解決方案，并且具有一定的參考價值。

知識圖譜；食品安全；區(qū)塊鏈；可信管理；智能合約

1 引言

民以食為天，食以安為先。食品作為能量來源，是人民生活極為重要的物質(zhì)基礎(chǔ)，食品安全不僅關(guān)系到民生問題，還關(guān)乎著國家能否長治久安。隨著我國社會主義經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，公眾對食品的要求逐漸從“吃得飽”到“吃得好”再到“吃得放心”轉(zhuǎn)變，可見，人們的食品安全意識愈發(fā)增強(qiáng)，然而一些黑心廠家為了自身利益最大化，將人們的生命安全置之度外，制造假冒偽劣產(chǎn)品。近年來，食品安全總體穩(wěn)中向好，但是依然存在新發(fā)、突發(fā)和點爆發(fā)等安全問題，比如2022年土坑酸菜事件和麥趣爾“丙二醇事件”等。食品安全問題危害著人們的身體健康，例如食用了致病性微生物污染的食品會導(dǎo)致感染型食源性疾病或毒素型食源性疾病；食品添加劑的超標(biāo)和非法添加劑的引入會對消費者的健康安全造成威脅[1]。食品供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)都有可能出現(xiàn)安全問題，比如食品在種植養(yǎng)殖過程中可能會有農(nóng)獸藥殘留問題；加工環(huán)節(jié)可能會出現(xiàn)以下問題：由于生熟不分、儀器老化而導(dǎo)致細(xì)菌、病毒等交叉污染，過量添加劑的使用以及食品摻假等；包裝時也有較小幾率會產(chǎn)生包裝紙污染，這些問題給消費者帶來了許多不利影響。通過哪些途徑可以有效解決供應(yīng)鏈出現(xiàn)的食品安全問題已經(jīng)成為國家和人民群眾共同思考的問題，保障消費者的食品安全是實現(xiàn)人民美好生活愿望基本保障，有利于社會主義和諧社會的構(gòu)建[2-3]。

如今我們已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代，在海量數(shù)據(jù)中該如何提取有用信息是大數(shù)據(jù)時代的難點，然而知識圖譜技術(shù)就能攻克這個困難。知識圖譜技術(shù)能夠高效地從海量信息中抽取結(jié)構(gòu)化知識，因此應(yīng)用前景很廣泛[4]。知識圖譜這一概念自從谷歌在2012年提出后，就已經(jīng)支持各種商業(yè)和科學(xué)領(lǐng)域的多個“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用程序[5]。在食品安全領(lǐng)域中，通常具有海量的數(shù)據(jù)信息和異構(gòu)化數(shù)據(jù)，為了從中提取關(guān)鍵信息，知識圖譜從而被廣泛應(yīng)用。食品安全知識圖譜包含多種類型，例如食品安全管理知識圖譜、食品安全應(yīng)急處理流程知識圖譜、食品安全領(lǐng)域知識圖譜、食品危害物指紋圖譜和氣味指紋圖譜等。其中，食品安全管理知識圖譜能夠為監(jiān)管部門提供食品在供應(yīng)鏈上各個環(huán)節(jié)的詳細(xì)信息，監(jiān)管部門可以通過該類知識圖譜進(jìn)行食品問題溯源。食品安全應(yīng)急處理流程知識圖譜通過從大型食品網(wǎng)站中抓取近幾年典型的食品安全案例數(shù)據(jù)，能夠協(xié)助相關(guān)部門處理相似的食品安全事件，及時為其提供應(yīng)急措施，同時可以有效預(yù)防和避免類似事件的發(fā)生[6]。食品安全領(lǐng)域知識圖譜是利用知識圖譜整合多源食品專業(yè)知識，能夠更簡單直觀地為公眾普及基礎(chǔ)的食品安全知識，讓公眾為自己的身體健康再加一份保障。指紋圖譜是知識圖譜在食品領(lǐng)域中較為廣泛的應(yīng)用，可以利用該技術(shù)對食品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)進(jìn)行分析，檢測食品是否摻假、觀察食品在貯藏、運輸過程中的霉變情況、解決果蔬在采收貯藏后熟時期的新鮮度等食品安全問題。

在食品供應(yīng)鏈中，構(gòu)建面向食品安全領(lǐng)域的知識圖譜有助于發(fā)現(xiàn)食品供應(yīng)鏈上不同節(jié)點數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，對解決食品供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)共享、食品安全智慧監(jiān)管、食品供應(yīng)鏈溯源等問題具有重要意義[7]。然而圖譜信息在全生命周期流通過程中還存在許多問題，由于食品供應(yīng)鏈?zhǔn)且环N網(wǎng)鏈結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了食品從生產(chǎn)者到消費者的流通，各環(huán)節(jié)參與主體眾多且高度分散，存在圖譜信息流通不暢、數(shù)據(jù)易篡改、溯源效率低下以及監(jiān)管力度不足等問題[8]，因此，目前食品安全知識圖譜無法實現(xiàn)全方位的可信管理。近年來，區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展極其迅猛，正在進(jìn)入與各行各業(yè)相融合的3.0時代。目前，區(qū)塊鏈技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于教育[9]、醫(yī)療[10]、農(nóng)業(yè)和食品[11]、供應(yīng)鏈管理[12]等眾多領(lǐng)域中，其中因去中心化、不可篡改、可追溯等特點在食品安全領(lǐng)域有很廣闊的應(yīng)用前景，例如食品供應(yīng)鏈追溯、食品信息安全管理、食品安全監(jiān)管等。據(jù)研究顯示，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)特點能夠構(gòu)建安全可靠的食品安全溯源體系，實現(xiàn)食品供應(yīng)的安全性和可追溯性[13]。針對食品供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)信息不對稱的問題，可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)保證交易信息的透明性，從而擴(kuò)大了各企業(yè)間的信任，實現(xiàn)食品信息安全管理[14]。在食品安全監(jiān)管方面，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠打破不同部門之間的信息壁壘，可以實現(xiàn)部門間以及部門與供應(yīng)鏈之間的信息共享，有效利用了全產(chǎn)業(yè)鏈條的數(shù)據(jù)資源，很大程度地提高了食品安全監(jiān)管效率[15]。由于區(qū)塊鏈在食品安全領(lǐng)域能發(fā)揮自身的巨大優(yōu)勢，因此，本文應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)，設(shè)計提出了食品安全知識圖譜可信管理框架，設(shè)計多模存儲模式、R-TBFT共識機(jī)制和定制化智能合約等技術(shù)，保障了食品安全知識圖譜信息在全供應(yīng)鏈上可靠流通與安全管理，為食品安全知識圖譜全鏈條信息可信管理提供了新的研究思路。

2 食品安全知識圖譜應(yīng)用現(xiàn)狀及分析

2.1 食品安全知識圖譜應(yīng)用現(xiàn)狀

知識圖譜最初是由谷歌提出的概念。它是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，以符號的形式簡單直觀地描述出了客觀世界中的概念、實體及其相互關(guān)系，組成知識圖譜的基本單位是三元組“實體-關(guān)系-實體”、以及實體及其相關(guān)屬性-值對[16]。知識圖譜本質(zhì)上是一種概念網(wǎng)絡(luò)，知識圖譜的各節(jié)點表示物理世界中的實體或?qū)傩裕W(wǎng)絡(luò)中的邊則是用來連接兩個實體或?qū)嶓w與屬性，表示兩者之間存在的關(guān)系。

知識圖譜具有處理海量信息的能力，一些信息繁雜的領(lǐng)域通常在知識整合上存在困難，知識圖譜能夠通過挖掘數(shù)據(jù)為該類領(lǐng)域整合多源知識。例如在食品安全領(lǐng)域中，為了構(gòu)建知識圖譜，需將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三元組數(shù)據(jù)，食品供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)量通常非常大，可以利用知識存儲映射算法，將供應(yīng)鏈中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲到圖形數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化顯示，從而構(gòu)建食品安全知識圖譜。食品安全知識圖譜中的實體主要包括食品、添加劑、添加效果、食品類別、人體危害、鑒別方法等，屬性包括生產(chǎn)企業(yè)、生產(chǎn)日期等，食品安全知識圖譜將這些實體間的關(guān)系以及實體和屬性的關(guān)系以圖的形式呈現(xiàn)出來如圖1所示[17]。

根據(jù)專業(yè)覆蓋程度，知識圖譜可大致分為兩類：通用知識圖譜和領(lǐng)域知識圖譜。通用知識圖譜涉及的范圍很廣，但深度很淺，一般包含大量常識性知識。與通用知識圖譜相比，領(lǐng)域知識圖譜則強(qiáng)調(diào)知識的深度和準(zhǔn)確性，是面向特定領(lǐng)域而構(gòu)建的，食品安全知識圖譜被認(rèn)為是領(lǐng)域知識圖譜，這類圖譜能夠有效解決特定領(lǐng)域的問題，在輔助相關(guān)管理人員決策、專業(yè)問答等場景都發(fā)揮重要作用[18]。

食品安全知識圖譜能夠以圖結(jié)構(gòu)方式將食品安全知識高效、準(zhǔn)確地提供給管理者，監(jiān)管部門或者食品廠家能夠通過搜索食品實體，了解該食品的詳細(xì)信息、食品安全相關(guān)事件以及抽檢信息等。食品的詳細(xì)信息包括食品的ID、類別、添加劑等，當(dāng)某食品出現(xiàn)質(zhì)量安全問題時，監(jiān)管部門或食品廠家通過查詢食品安全知識圖譜，能夠節(jié)約大量調(diào)查時間，實現(xiàn)食品問題的快速溯源。食品相關(guān)事件信息包括安全事件的事件名稱、事件的爆發(fā)地點和時間等，監(jiān)管人員能夠依據(jù)以往事件加大對相關(guān)食品和廠商的監(jiān)管力度，避免類似問題食品的出現(xiàn)。張朝正等人構(gòu)建了冬奧食品有害因子智能化快篩知識圖譜，并結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)了奧運食品供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警智慧管控系統(tǒng)，該預(yù)案曾在北京冬奧會及冬殘奧會（張家口賽區(qū)）期間供奧食品企業(yè)在食品安全保障工作中得到實際應(yīng)用[19]。食品抽檢信息大多從國家市場監(jiān)督管理總局網(wǎng)站中獲取，根據(jù)食品檢驗數(shù)據(jù)的知識圖譜分析食品近些年的抽檢信息統(tǒng)計情況，監(jiān)管部門能夠直觀有效地分析可能存在的食品問題，從而更高效地管理食品安全。喬青青等人基于知識圖譜技術(shù)，實現(xiàn)炒貨食品安全抽檢數(shù)據(jù)的直觀展示，深度挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)信息，發(fā)現(xiàn)潛在的食品安全風(fēng)險，進(jìn)而提高食品安全風(fēng)險預(yù)警有效性[20]。

圖1 食品安全知識圖譜示例

知識圖譜能夠利用專業(yè)的信息為公民提供易于接受的食品安全知識，對公眾進(jìn)行食品安全科普是保障人們身體健康的重要方式之一。利用知識圖譜能夠?qū)⑦@些多源的食品安全信息有效整合起來，將食品安全知識以圖的形式直觀地展現(xiàn)出來，既為公民提供豐富且準(zhǔn)確的食品安全知識，同時也降低了公民學(xué)習(xí)的難度。公民還可以對想要了解的食品進(jìn)行圖譜搜索，了解該食品的詳細(xì)信息，包括食品的ID、類別、其中包含的添加劑，以及該添加劑對人體的危害和它的鑒別方法等。除此之外，消費者還能夠查看某些食品存在的潛在風(fēng)險以及一些造成過的食品安全事件，吸取經(jīng)驗，避免類似情況發(fā)生[21]。

對食品品質(zhì)進(jìn)行評估也是知識圖譜在食品安全領(lǐng)域的一大應(yīng)用，其中指紋圖譜是應(yīng)用較為廣泛的一種技術(shù)，利用指紋圖譜技術(shù)分析某種物質(zhì)會產(chǎn)生帶有相應(yīng)特征的圖譜，該技術(shù)可以應(yīng)用在食品溯源、食品品質(zhì)檢測、食品加工過程中微生物變化等領(lǐng)域，能夠有效解決食物中毒、食品摻假等問題[22]。近年來，乳制品行業(yè)被曝出部分食品安全事件，一些黑心廠家為了謀取自身利益，罔顧法律，在原材料中摻入虛假物質(zhì)，嚴(yán)重?fù)p害了消費者的身體健康，相關(guān)管理人員利用指紋圖譜技術(shù)能夠高效準(zhǔn)確地檢測出食品中的摻假物質(zhì)，從而保障了乳制品的安全[23]。在食品加工、倉儲和運輸?shù)倪^程中，若食品品質(zhì)下降，由于酶和微生物的作用會產(chǎn)生不良?xì)馕叮ㄟ^氣味指紋圖譜能夠鑒別出揮發(fā)性氣體的成分。例如在糧食霉變過程中，利用氣味指紋圖譜檢測技術(shù)分析揮發(fā)性成分，可以動態(tài)監(jiān)測糧食的霉變情況[24,25]。

2.2 食品安全知識圖譜管理存在問題分析

食品供應(yīng)鏈包括生產(chǎn)、加工、倉儲、運輸、銷售等過程，由于食品供應(yīng)流通周期長、環(huán)節(jié)復(fù)雜、危害物種類多等特點，食品安全知識圖譜的安全管理尚存在許多問題，如知識圖譜信息在供應(yīng)鏈中的流通不暢、共享困難；圖譜數(shù)據(jù)容易遭到篡改，信息安全難以得到保障；利用知識圖譜對食品全鏈條溯源效果不好；監(jiān)管部門對全供應(yīng)鏈中食品安全知識圖譜的監(jiān)管難度大等，直接影響了食品安全知識圖譜的可信管理。食品安全知識圖譜管理所存問題如下：

（1）食品安全知識圖譜全生命周期信息流通不暢。由于食品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)跨度大，參與主體眾多，企業(yè)之間又相對獨立，都以自身利益為重，因此信息很難形成共識，供應(yīng)鏈各企業(yè)掌握的信息不對稱。另外由于食品安全知識圖譜中涉及危害物、成本價等敏感信息，企業(yè)之間信任度較低，導(dǎo)致食品全供應(yīng)鏈?zhǔn)称钒踩R圖譜不能很好地流通與共享[26]。

（2）食品安全知識圖譜信息跨域安全得不到充分保障。食品在供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)都積累了大量食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)，它成為各環(huán)節(jié)企業(yè)的重要資產(chǎn)。在傳統(tǒng)的食品安全信息管理中，數(shù)據(jù)是經(jīng)特定的管理人員進(jìn)行保管，但對監(jiān)管者權(quán)力的約束還不足，因此圖譜的管理安全性較低，存在數(shù)據(jù)被篡改的風(fēng)險，并且供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)圖譜信息是否遭到篡改難以驗證，造成流通的知識圖譜可信度低[27]。

（3）基于食品安全知識圖譜進(jìn)行食品質(zhì)量安全溯源效果不理想。食品安全知識圖譜在供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)上流通時，一旦在某一環(huán)節(jié)圖譜的關(guān)鍵數(shù)據(jù)遭到丟失或篡改，圖譜信息就不具有真實可靠性，消費者或監(jiān)管部門難以實現(xiàn)利用知識圖譜對商品全供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)所有信息的追溯。因此，基于知識圖譜的食品問題溯源模式無法消除消費者對食品安全可靠方面的疑慮。

（4）食品安全知識圖譜全鏈條監(jiān)管難度大。食品從“農(nóng)場到餐桌”，涉及面廣，環(huán)節(jié)眾多，并且由于監(jiān)管資源有限，政府及相關(guān)部門對食品安全知識圖譜的監(jiān)管難以覆蓋[28-29]。同時，食品安全的傳統(tǒng)監(jiān)管用的是中心服務(wù)器，而收集到的供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)圖譜數(shù)據(jù)非常龐大，傳統(tǒng)監(jiān)管系統(tǒng)難以全方位對其監(jiān)管，會存在明顯的“服務(wù)器超載”問題，數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險極大[30]。

3 區(qū)塊鏈在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用

3.1 區(qū)塊鏈原理與關(guān)鍵技術(shù)

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式賬本技術(shù)，從本質(zhì)上看是一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。數(shù)據(jù)區(qū)塊上的信息記錄與存儲會受到全網(wǎng)監(jiān)控，由區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上的各個節(jié)點共同維護(hù)，具有去中心化、數(shù)據(jù)難篡改、信息透明可信、安全可靠等特點。區(qū)塊頭和區(qū)塊體組成了區(qū)塊鏈中的一個數(shù)據(jù)區(qū)塊，其中區(qū)塊頭包含了當(dāng)前區(qū)塊體版本和哈希值、父級區(qū)塊哈希值、時間戳和隨機(jī)數(shù)等。區(qū)塊體則由經(jīng)過各節(jié)點共識驗證的數(shù)據(jù)和交易信息組成。由于當(dāng)前區(qū)塊頭中的父級區(qū)塊哈希值和前一區(qū)塊的哈希值相連接，因此區(qū)塊鏈?zhǔn)且粭l能從當(dāng)前區(qū)塊追溯到初始區(qū)塊的鏈狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，當(dāng)某一個區(qū)塊中的數(shù)據(jù)發(fā)生改變時，其哈希值也會隨之發(fā)生改變，由鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)的特點能夠迅速逐級定位到數(shù)據(jù)變化的節(jié)點。區(qū)塊鏈提供了一個開放的點對點交易，每個節(jié)點都可以看到鏈上的各個交易環(huán)節(jié)，這些事務(wù)由加密散列來保護(hù)，這種通過加密算法加密的鏈狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以防止區(qū)塊鏈上的信息被篡改[31]。將區(qū)塊鏈應(yīng)用到食品安全領(lǐng)域中，能夠保證供應(yīng)鏈上所有環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的安全性和可追溯性，對食品問題追責(zé)和信息監(jiān)管具有重要意義。

依據(jù)開放程度，區(qū)塊鏈可以分為三類，分別是公有鏈、私有鏈和聯(lián)盟鏈。聯(lián)盟鏈的開放程度位于中間，與公有鏈相比，聯(lián)盟鏈只允許預(yù)設(shè)的成員參與記賬和共識，對區(qū)塊上各節(jié)點的參與人員進(jìn)行了約束，對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限也有著越來越高的限制，加入的節(jié)點必須通過身份驗證和獲得權(quán)限授予，這能有效保護(hù)節(jié)點的隱私數(shù)據(jù)。私有鏈僅能供某個組織內(nèi)部使用，而聯(lián)盟鏈?zhǔn)怯啥鄠€組織合成的聯(lián)盟模式，不同組織成員都能對區(qū)塊上的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和維護(hù)。目前，聯(lián)盟鏈?zhǔn)且环N應(yīng)用很廣泛的區(qū)塊鏈類型[32]。

近年來，密碼學(xué)技術(shù)頻繁運用于區(qū)塊鏈中，如哈希算法、數(shù)字簽名、數(shù)據(jù)證書等，這些技術(shù)能夠保障鏈上數(shù)據(jù)的安全性與隱秘性，使得鏈上數(shù)據(jù)更加安全可靠，因此密碼學(xué)技術(shù)通常被稱之為構(gòu)成區(qū)塊鏈信任體系的基石[33]。共識機(jī)制將直接影響區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的性能和安全，是區(qū)塊鏈的核心，保證在無中心控制下，讓網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點監(jiān)控數(shù)據(jù)，確保了信息的一致性與可靠性，能夠打破傳統(tǒng)供應(yīng)鏈集中化系統(tǒng)中信息孤島的問題。區(qū)塊鏈技術(shù)的出現(xiàn)讓智能合約擁有了一個去中心化的可信執(zhí)行環(huán)境，合約部署在可信區(qū)塊鏈前將預(yù)設(shè)好程序碼，在運行過程中，一旦滿足合約中的某個條件時，將自動執(zhí)行合約內(nèi)容，其中合約內(nèi)容、執(zhí)行過程以及結(jié)果面向區(qū)塊鏈上的所有節(jié)點保持公開透明，從而擴(kuò)大了各環(huán)節(jié)之間的信任[34]。

3.2 區(qū)塊鏈在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用分析

區(qū)塊鏈技術(shù)在食品領(lǐng)域的應(yīng)用已有很多研究，例如在食品供應(yīng)鏈追溯、食品信息安全管理、食品安全監(jiān)管等方面，區(qū)塊鏈技術(shù)就發(fā)揮了其巨大優(yōu)勢。

由于食品從生產(chǎn)到銷售的過程中，會經(jīng)過不同企業(yè)的處理，導(dǎo)致信息不對稱、不完整問題嚴(yán)重，食品的質(zhì)量難以得到保證，食品供應(yīng)鏈溯源能夠追蹤食品信息并有效確保食品安全[35]。傳統(tǒng)的溯源方式主要包括：條形碼、二維碼和RFID技術(shù)，但防偽標(biāo)識容易被復(fù)制，而且無法保證防偽信息不遭到篡改，因此在傳統(tǒng)溯源方式下數(shù)據(jù)的真實性和可靠性難以保障，導(dǎo)致消費者對溯源信息信任度較低，進(jìn)而也對食品行業(yè)喪失信心[36]。將區(qū)塊鏈運用于食品質(zhì)量溯源體系，可以發(fā)揮區(qū)塊鏈的巨大優(yōu)勢，促進(jìn)了食品供應(yīng)鏈上下游企業(yè)之間的信息共享，突破信息不對稱的壁壘，保障食品供應(yīng)鏈交易數(shù)據(jù)、產(chǎn)品信息等可靠流通，從而保證食品的來源可追溯，提高了食品信息的透明度，進(jìn)而增強(qiáng)了消費者對企業(yè)的信任度，促進(jìn)消費并確保消費者安全食用食品。王坤俠等人設(shè)計的茶葉供應(yīng)鏈溯源系統(tǒng)，能夠?qū)崟r追蹤茶葉從種植到銷售每個環(huán)節(jié)食品信息，實現(xiàn)了供應(yīng)鏈?zhǔn)称返目勺匪菪?，有效保障了茶葉的質(zhì)量安全[32]。

基于區(qū)塊鏈技術(shù)能保障數(shù)據(jù)不被篡改的特點，食品供應(yīng)鏈上的各個環(huán)節(jié)還可以將食品的詳細(xì)信息記錄下來作為標(biāo)簽，利用條碼技術(shù)為食品添加標(biāo)簽信息，其中不僅包括生產(chǎn)日期、添加劑含量等低層次信息，還包括產(chǎn)地情況、涉及的參與者等高層次信息，在數(shù)據(jù)成功上鏈后，區(qū)塊鏈能夠保障數(shù)據(jù)的真實性與安全性。消費者通過條碼可以查詢到食品的生產(chǎn)細(xì)節(jié)、加工數(shù)據(jù)、運輸細(xì)節(jié)等信息，從而實現(xiàn)食品供應(yīng)鏈追溯，確保產(chǎn)品的安全。發(fā)生食品質(zhì)量問題時，相關(guān)部門也能迅速找到問題發(fā)生的環(huán)節(jié)。在復(fù)雜的食品供應(yīng)鏈中，不乏出現(xiàn)問題食品召回的情況，利用區(qū)塊鏈的可追溯性還能提高食品召回的效率，及時遏制事件蔓延。李明佳等人設(shè)計的基于區(qū)塊鏈的食品安全溯源體系同時實現(xiàn)了食品問題溯源和危機(jī)預(yù)警，進(jìn)而能夠緩解當(dāng)前社會存在的食品問題，改善食品行業(yè)現(xiàn)狀[37]。

由于食品供應(yīng)鏈參與企業(yè)眾多，而在傳統(tǒng)管理模式下，各企業(yè)以自身利益為中心，只專注于各自的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)交易，通常導(dǎo)致信息水平參差不齊，企業(yè)間的信息傳遞較為困難，而且全供應(yīng)鏈上各節(jié)點都包含大量數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致食品信息難以得到安全管理。許繼平等人通過利用區(qū)塊鏈和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫雙模存儲機(jī)制構(gòu)建了食品信息安全管理模型，同時在區(qū)塊鏈上定制化部署了相關(guān)智能合約，由此實現(xiàn)了信息在全供應(yīng)鏈上安全可靠的存儲和傳輸，降低了信息被不法分子篡改引起安全事故的風(fēng)險，為各方都提供了可靠可信的信息來源，同時在監(jiān)管部門預(yù)估危害物風(fēng)險時，此食品信息安全管理模型能夠為其提供完整可靠的數(shù)據(jù)作為參考[14]。

傳統(tǒng)的食品安全監(jiān)管存在監(jiān)管者與被監(jiān)管者、各地區(qū)監(jiān)管部門之間的信息不對稱問題，導(dǎo)致在食品安全領(lǐng)域不能實現(xiàn)高效監(jiān)管。不僅可以將區(qū)塊鏈應(yīng)用到食品供應(yīng)鏈中，還可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建開發(fā)去中心化的市場監(jiān)管系統(tǒng)，既能夠提升食品安全信息在不同監(jiān)管部門之間的共享程度，又能實現(xiàn)監(jiān)管系統(tǒng)的區(qū)塊鏈與產(chǎn)業(yè)界的區(qū)塊鏈“信息賬本”的共享共用。在監(jiān)管過程中只有參與者，沒有中心領(lǐng)導(dǎo)者，能夠?qū)崿F(xiàn)監(jiān)管過程參與式、互動式、去中心化等特點。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)采用的是集中式存儲，往往無法處理大量數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)的整體性能都會因此受到影響[38]，而利用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建的分布式、非中心服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)能夠承載大量用戶，避免了傳統(tǒng)監(jiān)管因服務(wù)器承載力較小引起的故障。消費者可以進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)搜索食品溯源信息，協(xié)助相關(guān)部門聯(lián)合監(jiān)管，這也提升了消費者對食品各企業(yè)的信任度[39]。

同時，區(qū)塊鏈技術(shù)還能夠提高食品安全監(jiān)管效率，通過結(jié)合食品對應(yīng)的質(zhì)量安全標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計智能合約，危害物、添加劑含量超標(biāo)等不合格的食品將會自動被檢測出來，并向有關(guān)部門發(fā)出警告[40]，監(jiān)管部門還能夠隨時抽樣檢查食品的數(shù)據(jù)及來源，大量減少監(jiān)管人員的工作量。一旦發(fā)現(xiàn)問題食品時，相關(guān)部門能夠快速、準(zhǔn)確地追溯食品信息，找到問題發(fā)生的根源，及時采取對策，避免問題食品大規(guī)模擴(kuò)散[41]。同時，監(jiān)管部門能夠利用區(qū)塊鏈以往存儲的大量數(shù)據(jù)，加強(qiáng)對頻繁發(fā)生食品安全事故的問題企業(yè)的重點監(jiān)管，實現(xiàn)監(jiān)管資源的有效利用[42]。劉國翔等人基于區(qū)塊鏈技術(shù)提出的食品信息安全監(jiān)管系統(tǒng)解決了傳統(tǒng)監(jiān)管中參與式監(jiān)管不足、監(jiān)管效率低下等問題[30]。

盡管國內(nèi)外有大量學(xué)者關(guān)注區(qū)塊鏈在食品領(lǐng)域的應(yīng)用，也出現(xiàn)了很多優(yōu)秀的研究成果，但是區(qū)塊鏈在食品安全知識圖譜上的研究還有些匱乏，因此本文基于區(qū)塊鏈對食品安全知識圖譜的可信管理進(jìn)行探究。

4 基于區(qū)塊鏈的食品安全知識圖譜可信管理模式

4.1 可行性分析

針對食品安全知識圖譜包含食品、添加劑、添加效果、人體危害、鑒別方法、生產(chǎn)企業(yè)等多種信息，且目前仍存在許多問題，憑借區(qū)塊鏈技術(shù)泛中心化、分布式處理、隱私性高、數(shù)據(jù)公開透明、內(nèi)容不易篡改等特點，提出采用區(qū)塊鏈架構(gòu)可以解決目前食品安全知識圖譜在傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理下圖譜信息流通不暢、信息安全難以保障、食品安全溯源效果不理想以及全鏈條監(jiān)管難度大等問題，通過理論分析驗證模式的可行性。

4.2 基于區(qū)塊鏈的食品安全知識圖譜可信管理框架設(shè)計

食品全供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)包括：生產(chǎn)、加工、倉儲、物流、銷售，各環(huán)節(jié)參與主體眾多，本文根據(jù)食品供應(yīng)鏈流程特點，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)、密碼學(xué)、智能合約、共識算法，建立以食品全供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)為節(jié)點的區(qū)塊鏈，形成食品安全知識圖譜可信管理模式如圖2所示，主要分為三部分，分別是信息采集、數(shù)據(jù)存儲和信息查詢。

圖2 基于區(qū)塊鏈的食品安全知識圖譜可信管理方案示意圖

食品供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)復(fù)雜，而各環(huán)節(jié)都有產(chǎn)生食品安全問題的可能性，所以信息采集包括從生產(chǎn)到銷售，需要對各環(huán)節(jié)的食品安全知識圖譜進(jìn)行采集，采集到的圖譜數(shù)據(jù)在上傳時需要通過區(qū)塊鏈上已部署好的智能合約的校驗，上傳過程中若達(dá)到合約觸發(fā)條件時會自動執(zhí)行合約內(nèi)容。由于食品供應(yīng)鏈涉及多個環(huán)節(jié)的不同企業(yè)，因此聯(lián)盟鏈最適用于實現(xiàn)食品供應(yīng)鏈中信息安全可靠的流通。在食品從生產(chǎn)到銷售各環(huán)節(jié)，如果企業(yè)需要進(jìn)入聯(lián)盟鏈，它將會受到政府及其監(jiān)管機(jī)構(gòu)的嚴(yán)格審查，審查通過后，相關(guān)部門給企業(yè)發(fā)放準(zhǔn)入許可證，即可進(jìn)入聯(lián)盟鏈共同參與記賬與維護(hù)，同時獲得相應(yīng)的私鑰和公鑰，這保證了網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點的可靠性和企業(yè)間交易的安全性。

由于食品供應(yīng)鏈節(jié)點多、鏈條長和涉及面廣，鏈上各環(huán)節(jié)包含大量食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)，且圖譜信息較為復(fù)雜，所以將數(shù)據(jù)直接上傳至區(qū)塊鏈會占用較大內(nèi)存，并且增加了溯源成本、降低了運行速度，因此本文采用區(qū)塊鏈和云數(shù)據(jù)庫結(jié)合的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。

信息查詢包含監(jiān)管部門、企業(yè)節(jié)點或消費者通過溯源系統(tǒng)查詢食品在供應(yīng)鏈上各環(huán)節(jié)的圖譜信息。由于食品安全知識圖譜中存在較為敏感的信息，如危害物、生產(chǎn)成本等，無法完全公開，因此需要對隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行加密保護(hù)，企業(yè)在上傳該類圖譜信息時，可以使用公鑰利用非對稱加密技術(shù)進(jìn)行標(biāo)識，當(dāng)企業(yè)或監(jiān)管人員需要查詢圖譜信息時，需要獲得授權(quán)后使用私鑰查看，圖譜在區(qū)塊鏈上流通時，其他節(jié)點無法直接查看隱私數(shù)據(jù)，僅能被授權(quán)的人員查看，從而保障了圖譜的隱私保密性。被授權(quán)的人員通過私鑰訪問區(qū)塊鏈上該節(jié)點，然后在云數(shù)據(jù)庫中調(diào)出在該環(huán)節(jié)的食品安全知識圖譜信息。

4.3 多模存儲模式設(shè)計

食品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的知識圖譜數(shù)據(jù)規(guī)模較大，并且包含大量多維數(shù)據(jù)，為了進(jìn)一步對數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的規(guī)劃與管理，并對食品決策提供更多的幫助，因此本文采用的區(qū)塊鏈加云是一種多模多維度的數(shù)據(jù)倉庫，它為訪問者提供的數(shù)據(jù)模型是維度與數(shù)據(jù)立方體。通過事實表和維度表形式將圖譜數(shù)據(jù)存儲至多維數(shù)據(jù)倉庫中，如表1和表2所示。以這種方式組織成的多維模型使用更方便，用戶還能輕松地瀏覽數(shù)據(jù)倉庫的全景視圖，對整個食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)了如指掌。

表1 訂單事實表存儲示例

表2 添加劑維度表存儲示例

在圖譜數(shù)據(jù)存儲的過程中，數(shù)字簽名技術(shù)有著至關(guān)重要的作用，數(shù)字簽名技術(shù)是指在電子文件上簽名后，簽名者無法對其簽名進(jìn)行否認(rèn)，信息接收方能夠鑒別出簽名者的身份，同時通過數(shù)字簽名技術(shù)能夠確保信息的準(zhǔn)確完整[43]。在本模型中，云數(shù)據(jù)庫會利用數(shù)字簽名對各環(huán)節(jié)上傳食品安全知識圖譜的用戶進(jìn)行身份驗證，核實其是否為擁有許可證的食品供應(yīng)鏈企業(yè)用戶，驗證通過后方可繼續(xù)上傳圖譜，然后再次通過數(shù)字簽名技術(shù)來保障云數(shù)據(jù)庫中大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的真實可信。具體可描述為以食品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)企業(yè)為節(jié)點，向數(shù)據(jù)庫上傳食品安全知識圖譜的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和其經(jīng)哈希計算后得到的數(shù)據(jù)摘要，利用數(shù)字簽名技術(shù)生成的私鑰對數(shù)據(jù)摘要進(jìn)行加密。數(shù)據(jù)庫接收到后，首先利用公鑰對其進(jìn)行解密，其次對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行相同的哈希計算，并將兩個數(shù)據(jù)摘要進(jìn)行對比，若相同則證明數(shù)據(jù)真實可靠，可成功上傳至數(shù)據(jù)庫；否則，說明數(shù)據(jù)已遭到篡改，無法存入數(shù)據(jù)庫。

食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)需進(jìn)行簡化處理后再上傳至區(qū)塊鏈，將簡要數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的哈希值共同進(jìn)行哈希運算，得到根哈希值，通過全網(wǎng)廣播讓區(qū)塊鏈上所有節(jié)點對根哈希值進(jìn)行共識，共識驗證通過后存入最新區(qū)塊的區(qū)塊頭中。因此區(qū)塊中的信息一旦發(fā)生改變，將會影響整個哈希樹的結(jié)構(gòu)，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)能夠迅速檢測出節(jié)點的變化，從而能保障供應(yīng)鏈追溯信息的不可篡改。

4.4 R-TBFT共識機(jī)制設(shè)計

由于區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€分布式記賬系統(tǒng)，需要通過共識機(jī)制來保證數(shù)據(jù)在每個節(jié)點上的記錄和存儲都具有一致性和完整性，區(qū)塊鏈系統(tǒng)的性能效率、可擴(kuò)展性、資源消耗等都將受到共識機(jī)制的影響[44]，目前，研究人員在共識領(lǐng)域已經(jīng)攻克了大量難題?，F(xiàn)有區(qū)塊鏈聯(lián)盟鏈的共識機(jī)制包括但不限于PoW、PoS、DPos、PBFT、中心化共識等[45]，以及多種改進(jìn)算法，例如TBFT是一種對PBFT進(jìn)行改進(jìn)的共識算法，在該算法中l(wèi)eader節(jié)點并不是固定的，而是在提交設(shè)定的n個區(qū)塊后，leader節(jié)點輪換成下一節(jié)點，相對于PBFT具有更好的公平性。但隨著節(jié)點的增加，通信開銷會大幅度增長，共識效率隨之變低。在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域?qū)^(qū)塊鏈的性能和可擴(kuò)展性要求較高，對單鏈要求通常達(dá)到萬級吞吐量、秒級交易確認(rèn)時延等，為了使TBFT更好地契合食品供應(yīng)鏈知識圖譜可信管理的需求并提升共識效率等，本文提出一種基于Raft算法改進(jìn)的拜占庭容錯共識算法R-TBFT。

該算法首先將區(qū)塊鏈節(jié)點分組，其次，在每個組內(nèi)采用基于監(jiān)督節(jié)點改進(jìn)的Raft算法進(jìn)行共識選出領(lǐng)導(dǎo)者作為TBFT的節(jié)點，在片間采用TBFT算法對每組選出的主節(jié)點進(jìn)行共識。該算法大大降低了TBFT算法的通信量與共識時延，有效地提高了吞吐量和共識效率。同時，對組內(nèi)引入了監(jiān)督節(jié)點，負(fù)責(zé)監(jiān)督組內(nèi)的領(lǐng)導(dǎo)者，這賦予了Raft算法一定的拜占庭容錯能力，保障了組內(nèi)共識的安全性。

R-TBFT算法的共識流程如下：

區(qū)塊鏈分組階段。按照一定的分組策略將區(qū)塊鏈節(jié)點進(jìn)行分組。

客戶端發(fā)送請求階段?？蛻舳藢χ鞴?jié)點發(fā)送請求，開始進(jìn)行組間共識。

TBFT準(zhǔn)備階段——NewRound。共識投票前的準(zhǔn)備階段，對共識相關(guān)狀態(tài)進(jìn)行初始化。

TBFT提案階段——Proposal。主節(jié)點把區(qū)塊打包并全網(wǎng)廣播給從節(jié)點；

TBFT預(yù)投票階段——Prevote。從節(jié)點收到Proposal，對其進(jìn)行驗證，驗證通過后，把自己的Prevote投票廣播到其他節(jié)點。

TBFT預(yù)提交階段——Precommit。當(dāng)大于總數(shù)2/3的節(jié)點提交了對Proposal的Prevote投票后，節(jié)點將自己的Precommit投票廣播到其他節(jié)點。當(dāng)大于總數(shù)2/3的節(jié)點提交了對Proposal的Precommit投票時，開始進(jìn)入組內(nèi)共識階段。

組內(nèi)共識階段。此時TBFT的共識節(jié)點作為組內(nèi)的領(lǐng)導(dǎo)者，進(jìn)行基于Raft算法改進(jìn)的組內(nèi)共識算法。當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者收到大于一半的跟隨者的反饋信息后，確認(rèn)組內(nèi)達(dá)成共識，開始進(jìn)入TBFT提交階段。

TBFT提交階段——Commit。Proposal中的區(qū)塊共識通過，可上傳至區(qū)塊鏈中。

R-TBFT算法共識的完整流程如圖3所示。其中組間共識是指其中的Proposal，Prevote，Precommit三個階段，組內(nèi)共識是基于Raft算法的共識機(jī)制，指的是Group Consensus。

圖3 R-TBFT的共識流程

R-TBFT算法能較為高效地解決多節(jié)點共識效率低的問題，適用于聯(lián)盟鏈且適合本食品安全知識圖譜的可信管理探究，能夠確保它的效率、安全性和可擴(kuò)展性。

4.5 食品安全知識圖譜定制化智能合約設(shè)計

智能合約具有去中心化、匿名性、自動執(zhí)行性、透明性等特征，在加快交易效率和降低交易成本上可以發(fā)揮出巨大的優(yōu)勢[46]。通過對區(qū)塊鏈上的智能合約設(shè)置一些可自動觸發(fā)的執(zhí)行條件，根據(jù)情況定制化地部署不同的智能合約，要求上傳至鏈上的某些特定數(shù)據(jù)必須通過智能合約的校驗，若數(shù)據(jù)滿足合約中設(shè)置的觸發(fā)條件，系統(tǒng)會自動調(diào)用合約內(nèi)容實現(xiàn)相應(yīng)功能。下文以數(shù)據(jù)上傳合約、圖譜驗證合約和身份驗證合約為例，具體展示智能合約的設(shè)計思路。

針對食品中危害物和添加劑的含量對人們的身體健康有著至關(guān)重要的影響，本文設(shè)計的風(fēng)險預(yù)警智能合約算法如算法1所示，算法1中，以SD（Standard data）作為國家標(biāo)準(zhǔn)名稱。

風(fēng)險預(yù)警智能合約是依據(jù)食品中所含危害物和添加劑的含量來劃分不同的風(fēng)險等級，并將預(yù)警信息發(fā)送給監(jiān)管機(jī)構(gòu)，從而能及時采取相應(yīng)的措施并排查問題來源，有效避免部分食品安全事件的發(fā)生。

針對供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)采集的食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗并上傳，本文設(shè)計的數(shù)據(jù)上傳智能合約算法如算法2所示，算法2中，所涉及預(yù)置條件指標(biāo)均為國家標(biāo)準(zhǔn)，在算法中以SD（Standard data）作為國家標(biāo)準(zhǔn)名稱，DW意為多維數(shù)據(jù)倉庫。

該合約邏輯圖如圖4所示，圖譜驗證智能合約和身份驗證智能合約的邏輯圖與圖4類似，但觸發(fā)條件不同，對應(yīng)各自合約內(nèi)容。

數(shù)據(jù)上傳智能合約是要對食品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)上被授權(quán)的用戶上傳的圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗。其中調(diào)用了風(fēng)險預(yù)警模塊，當(dāng)危害物不符合食品規(guī)范或者添加劑含量超標(biāo)時，將無法上傳至區(qū)塊鏈和數(shù)據(jù)倉庫中，同時該合約將觸發(fā)報警功能。

圖4 數(shù)據(jù)上傳智能合約邏輯圖

針對食品安全知識圖譜基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲至數(shù)據(jù)倉庫的驗證過程，本文設(shè)計的圖譜驗證智能合約算法如算法3所示，算法3中，DW意為多維數(shù)據(jù)倉庫。

圖譜驗證智能合約是對要上傳存儲至數(shù)據(jù)倉庫的食品安全知識圖譜基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的驗證。通過將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的哈希值與解密后的數(shù)據(jù)摘要進(jìn)行比對，能夠準(zhǔn)確判斷出圖譜基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是否遭到不法分子的篡改，保證了數(shù)據(jù)倉庫中圖譜信息的真實可靠性。若數(shù)據(jù)遭到篡改，還會自動通知監(jiān)管方，起到了過程預(yù)警的功能。

針對食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)查詢，本文設(shè)計的身份驗證智能合約算法如算法4所示。

身份驗證智能合約是對查詢區(qū)塊鏈上圖譜信息人員的身份驗證，圖譜數(shù)據(jù)包括公開數(shù)據(jù)和隱私數(shù)據(jù)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)和消費者擁有不同的查詢權(quán)限，該合約對用戶身份進(jìn)行驗證，從而獲取相應(yīng)的食品安全知識圖譜信息。當(dāng)有不法分子想要進(jìn)入聯(lián)盟鏈竊取食品安全知識圖譜的隱私信息時，該合約對其進(jìn)行身份驗證，發(fā)現(xiàn)該人員沒有獲得圖譜數(shù)據(jù)的查看權(quán)利，將會阻止該人員的操作并立即觸發(fā)警報，從而降低了圖譜的重要信息遭到泄露的風(fēng)險。

4.6 信息流分析

本文根據(jù)食品安全知識圖譜可信管理模式設(shè)計了流程分析圖，如圖5所示。首先，本文對食品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過數(shù)據(jù)上傳智能合約判斷采集數(shù)據(jù)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，合格的數(shù)據(jù)按照關(guān)鍵詞進(jìn)行分類，公開數(shù)據(jù)可直接明文上傳，隱私數(shù)據(jù)需要通過非對稱加密技術(shù)的處理。將生成的隱私數(shù)據(jù)密文和公開數(shù)據(jù)通過圖譜驗證智能合約的校驗，驗證通過后成功上傳至云數(shù)據(jù)庫，同時需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化,數(shù)據(jù)經(jīng)過全網(wǎng)廣播并得到共識后成功上傳至區(qū)塊鏈。用戶對食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢時要通過身份驗證智能合約的檢驗，根據(jù)用戶被分配的查詢權(quán)限，反饋相應(yīng)的數(shù)據(jù)范圍給用戶，這確保了隱私數(shù)據(jù)的安全性。

圖5 流程分析圖

5 結(jié)論與展望

食品供應(yīng)鏈參與主體眾多且錯綜復(fù)雜，導(dǎo)致食品安全知識圖譜在全鏈條下面臨數(shù)據(jù)難共享、易篡改、溯源效果不好以及監(jiān)管不全面等問題。利用區(qū)塊鏈去中心化、分布式處理、數(shù)據(jù)難篡改、信息透明可信、隱私性高等特性，本文提出了基于區(qū)塊鏈的食品安全知識圖譜可信管理模式，設(shè)計了多模存儲模式、改進(jìn)的R-TBFT共識機(jī)制和定制化智能合約，該模型能夠?qū)崿F(xiàn)全鏈條上食品安全知識圖譜信息的共享和互通，并保證了數(shù)據(jù)存儲和傳輸?shù)陌踩煽浚瑸槠髽I(yè)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和消費者提供了可信的食品信息來源。本模型可為食品安全知識圖譜全鏈條信息管理提供一種可行務(wù)實的應(yīng)用方法。

目前眾多學(xué)者將區(qū)塊鏈技術(shù)和食品相結(jié)合進(jìn)行研究，但將食品安全知識圖譜與區(qū)塊鏈相結(jié)合仍處于初步階段。一方面在食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)信息采集部分，雖然大、中型企業(yè)大多都采用自動設(shè)備進(jìn)行采集，但仍有部分小型企業(yè)采用人工錄入的方式，這也是區(qū)塊鏈項目落地的一大痛點，區(qū)塊鏈技術(shù)雖然可以防篡改，但是如何做到數(shù)據(jù)信息的源頭可信，是亟需解決的問題，未來將繼續(xù)研究對食品安全知識圖譜數(shù)據(jù)信息可信收集與上傳。另一方面知識圖譜的構(gòu)建要求高、數(shù)據(jù)量大，并且食品全供應(yīng)鏈信息復(fù)雜，因此構(gòu)建食品安全知識圖譜具有一定的難度和挑戰(zhàn)性。我們應(yīng)該在未來繼續(xù)加強(qiáng)區(qū)塊鏈與知識圖譜相結(jié)合，將其應(yīng)用于食品供應(yīng)鏈實際企業(yè)的研究。

[1] 范麗, 丁一, 傅駿青, 等. 食品添加劑的應(yīng)用及安全性研究[J]. 食品安全導(dǎo)刊, 2022(31): 4-6.

[2] 余學(xué)軍. 食品供應(yīng)鏈管理機(jī)制下的食品安全問題處理對策[J]. 食品安全質(zhì)量檢測學(xué)報, 2017, 8(01): 308-311.

[3] 趙鵬. 新時代食品安全監(jiān)管存在的問題及對策[J]. 中國食品工業(yè), 2022, (18): 78-80+98.

[4] 漆桂林, 高桓, 吳天星. 知識圖譜研究進(jìn)展[J]. 情報工程, 2017, 3(1): 4-25.

[5] Zou X H, A Survey on application of knowledge graph[J]. Phys Conf Ser, 2020, 1487: 012016.

[6] 李娜. 食品安全應(yīng)急處置流程知識圖譜構(gòu)建方法研究[D]. 天津: 天津科技大學(xué), 2020.

[7] 趙良, 張趙玥, 廖子逸, 等. 用BERT和改進(jìn)PCNN模型抽取食品安全領(lǐng)域關(guān)系[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2022, 38(8): 263-270.

[8] 王爾媚, 蘇靜. 基于區(qū)塊鏈的食品供應(yīng)鏈溯源平臺[J]. 食品工業(yè), 2022, 43(11): 227-230.

[9] A. Alammary, S. Alhazmi, M. Almasri, et alBlockchain-based applications in education: A systematic review[J]. Applied Sciences, 2019,9(12): 2400.

[10] A. Tandon, A. Dhir, A. K. M. N. Islam, et alBlockchain in healthcare: A systematic literature review synthesizing framework and future research agenda[J]. Computers in Industry, 2020, 122.

[11] F. Antonucci, S. Figorilli, C. Costa, et alA review on blockchain applications in the agri-food sector[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2019, 99(14): 6129-6138.

[12] M. Pournader, Y. Shi, S. Seuring, et alBlockchain applications in supply chains transport and logistics: A systematic review of the literature[J]. International Journal of Production Research, 2020, 58(7): 2063-2081.

[13] 董云峰, 張新, 許繼平, 等. 基于區(qū)塊鏈的糧油食品全供應(yīng)鏈可信追溯模型[J]. 食品科學(xué), 2020, 41(9): 30-36.

[14] 許繼平, 孫鵬程, 張新, 等. 基于區(qū)塊鏈的糧油食品全供應(yīng)鏈信息安全管理原型系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報, 2020, 51(2): 341-349.

[15] 周清杰, 代冰琳. 區(qū)塊鏈助力食品安全智慧監(jiān)管[J]. 中國市場監(jiān)管研究, 2020(10): 70-72.

[16] Chen Z, Wang Y H, Zhao B, et alKnowledge graph completion: A review[J]. IEEE Access, 2020, 8:192435-192456.

[17] 周毓奇, 曹蕊. 基于知識圖譜的食品問題溯源系統(tǒng)[J]. 信息與電腦(理論版), 2022, 34(6): 171-174+179.

[18] Hu Z R, Weng C Y, Qin L, et alFood Inspection Data Analysis System based on Knowledge Graph[C]. 2022 2nd International Conference on Consumer Electronics and Computer Engineering (ICCECE), 2022.

[19] 張朝正, 陳婷, 潘登, 等. 冬奧會食品供應(yīng)鏈有害因子知識圖譜和智能化快篩技術(shù)研究[J]. 中國食品衛(wèi)生雜志, 2022, 34(5): 884-888.

[20] 喬青青, 郝莉花, 馬江濤, 等. 基于知識圖譜的炒貨食品抽檢數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)研究[J]. 食品工業(yè), 2023, 44(2): 123-126.

[21] 管錚懿, 周淑娟, 雷永琪. 基于Neo4j的食品安全知識圖譜構(gòu)建研究[J]. 信息與電腦(理論版), 2021, 33(6): 45-48.

[22] 吳帥, 雷聲, 楊錫洪, 等. 指紋分析技術(shù)及其在食品中的應(yīng)用[J]. 食品與機(jī)械, 2015, 31(1): 249-252+268.

[23] 田懷香, 陳彬, 孫學(xué)鋒, 等. 指紋圖譜技術(shù)在生鮮乳摻假檢測中的研究進(jìn)展[J]. 食品安全質(zhì)量檢測學(xué)報, 2020, 11(17): 5837-5843.

[24] 張玉華, 孟一, 姜沛宏, 等. 氣味指紋技術(shù)在食品品質(zhì)安全檢測中的應(yīng)用[J]. 食品工業(yè)科技, 2013, 34(18): 362-365.

[25] 李月明, 韓冰, 王軍茹, 等. 氣味指紋圖譜技術(shù)在肉類產(chǎn)品中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 食品與機(jī)械, 2022, 38(5): 210-215+225.

[26] 張夢琦. 區(qū)塊鏈技術(shù)下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈溯源系統(tǒng)研究[J]. 農(nóng)村. 農(nóng)業(yè). 農(nóng)民(B版), 2022, (5): 20-21.

[27] 闕迪文. 食品安全管理中區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的要點分析[J]. 食品安全導(dǎo)刊, 2020(30): 156.

[28] 蘇丹, 王志霞, 周佳, 等. 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的普洱茶貯藏安全監(jiān)管探討[J]. 食品安全質(zhì)量檢測學(xué)報, 2021, 12(16): 6636-6641.

[29] 徐睿, 孫霞, 郭業(yè)民, 等. 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的食品安全溯源體系應(yīng)用與研究進(jìn)展[J].食品安全質(zhì)量檢測學(xué)報, 2020, 11(20): 7610-7616.

[30] 劉國翔, 董凱寧. 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的信息安全監(jiān)管——以食品信息安全監(jiān)管為例[J].中國科技資源導(dǎo)刊, 2019, 51(3): 91-95.

[31] 劉佳琦, 游新冬, 呂學(xué)強(qiáng), 等. 區(qū)塊鏈技術(shù)在食品溯源行業(yè)的研究[J]. 食品工業(yè), 2021, 42(11): 273-277.

[32] 王坤俠. 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的茶葉食品安全追溯體系分析[J]. 福建茶葉, 2022, 44(5): 35-37.

[33] 朱建明, 張沁楠, 高勝. 區(qū)塊鏈關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 太原理工大學(xué)學(xué)報, 2020, 51(3): 321-330.

[34] 張新, 彭祥貞, 李悅, 等. 基于可信區(qū)塊鏈和可信標(biāo)識的糧油食品全供應(yīng)鏈信息追溯模型[J]. 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學(xué)報, 2022, 4(1): 35-48.

[35] 于堅,孫嘉笛,紀(jì)劍, 等.區(qū)塊鏈技術(shù)在食品溯源體系中的應(yīng)用[J].食品工業(yè)科技, 2021, 42(15):377-382.

[36] 宋勝紅, 周琴, 胡露, 等. 基于區(qū)塊鏈的溯源問題研究[J]. 江蘇通信, 2022, 38(3): 54-56.

[37] 李明佳, 汪登, 曾小珊, 等. 基于區(qū)塊鏈的食品安全溯源體系設(shè)計[J]. 食品科學(xué), 2019, 40(3): 279-285.

[38] A. Shahid, A. Almogren, N. Javaid, et al.Blockchain-Based Agri- Food Supply Chain: A complete solution[J]. IEEE Access, 2020, 8: 69230-69243.

[39] Li Y, Sun YH, Yang Q, et alMethod of reaching consensus on probability of food safety based on the integration of finite credible data on block chain[J]. IEEE Access, 2021, 9: 123764-123776.

[40] Tao Q, Cui X H, Huang X F, et alFood safety supervision system based on Hierarchical Multi-Domain Blockchain Network[J]. IEEE Access, 2019, 7: 51817-51826.

[41] 黃彥斌. 區(qū)塊鏈技術(shù)在食品安全管理中的應(yīng)用研究[J]. 食品安全導(dǎo)刊, 2022(18): 48-50.

[42] 余東來. 區(qū)塊鏈技術(shù)在食品可追溯領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J]. 食品安全導(dǎo)刊, 2022(4): 167-170.

[43] 代闖闖, 欒海晶, 楊雪瑩, 等. 區(qū)塊鏈技術(shù)研究綜述[J]. 計算機(jī)科學(xué), 2021, 48(S2): 500-508.

[44] Deng X H, Li K T, Wang Z Q, et alA Survey of Blockchain Consensus Algorithms[C]. 2022 International Conference on Blockchain Technology and Information Security (ICBCTIS), 2022.

[45] Li W Y, Feng C L, Zhang L, et alA Scalable Multi-Layer PBFT Consensus for Blockchain[J]. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2021, 32(5): 1146-1160.

[46] Zheng Z B, Xie S A, Dai H N. An overview on smart contracts: Challenges, advances and platforms[J]. Future Generation Computer Systems, 2020, 105: 475-491.

Research on Trusted Management of Blockchain-based Food Safety Knowledge Graph

LIU YuJie1,2, LIAN XiaoQin1,2, ZHAO ZhiYao1,2, LI Yue1,2, ZHANG Xin1,2*

1. School of Artificial Intelligence, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China; 2. Key Laboratory of Internet and Big Data for China Light Industry, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China

In recent years, knowledge graphs have played an important role in the field of food safety. However, there are several issues with food safety knowledge graph information in the whole-life cycle circulation, such as severe data centralization, poor information circulation, easy data tampering, low traceability efficiency, and sharing and co-management difficulty. As an innovative architecture of the new generation of information technology, blockchain offers a new solution for the circulation and management of food safety knowledge graph with its features of decentralization, distributed processing, high privacy, open and transparent data, and difficult data tampering. This paper first analyzes the current situation and critical problems of food safety knowledge graph. Then, it reviews the application status of blockchain in the field of food safety. Based on this, a trustworthy management framework for food safety knowledge graph based on blockchain is constructed. Meanwhile, it designs a multimodal storage mode suitable for food safety knowledge graph, R-TBFT consensus optimization mechanism combined with Raft and TBFT consensus mechanism, and customized smart contracts for food safety knowledge graph. Finally, through the analysis of the feasibility and operation process of the proposed model, it is shown that this model can realize the sharing and interoperability of food safety knowledge graph along the entire chain. It can also ensure the security and reliability of data storage and transmission, providing a reliable source of food information for enterprises, regulatory authorities, and consumers. In summary, this paper provides a feasible solution and valuable reference for the innovative application of new generation information science in the field of food safety.

knowledge graph; food safety; blockchain; trusted management; smart contract

劉玉潔, 廉小親, 趙峙堯, 李悅, 張新.基于區(qū)塊鏈的食品安全知識圖譜可信管理探究[J]. 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學(xué)報, 2023, 5(3): 69-82.

LIU YuJie, LIAN XiaoQin, ZHAO ZhiYao, LI Yue, ZHANG Xin. Research on Trusted Management of Blockchain-basedFood Safety Knowledge Graph[J] Journal of Agricultural Big Data, 2023, 5(3): 69-82.

2023-08-28；

2023-09-13

國家重點研發(fā)計劃項目（2022YFF1101103）

劉玉潔，E-mail: yujieliu_work@163.com；通信作者張新，E-mail: zhangxin@btbu.edu.cn。