基于區塊鏈的數據交換激勵機制研究

孫雨虹，張玉健，趙 越，丁 鯤

(1. 東南大學 網絡空間安全學院，江蘇 南京 211189；2. 國防科技大學 第六十三研究所，江蘇 南京 211189；3. 國防科技大學 大數據與決策實驗室，湖南 長沙 410073)

0 引言

隨著信息技術的飛速發展，數字化轉型已經成為各類企業、組織、機構等的關注焦點。數據的收集與分析，有助于有關部門更好地實現數據驅動的決策和業務模式創新。同時，數字化轉型也在不斷融合各種新興技術，如區塊鏈、人工智能、虛擬現實等。根據數據要素的特殊屬性，要求加強數據資源的開放共享，數據越多價值越大，越分享價值越大，越跨行業、跨區域價值越大[1]。不同部門之間通過信息的交換與合作，能夠更順利實現資源的優化配置和效率提升。然而數字化轉型為社會和經濟帶來的廣泛影響，也包括新的數據安全挑戰，有關部門將面臨各種風險與責任，因此，有必要建立健全完整的數據交換體系，促進數據的流通，推動數字化轉型的健康發展，實現經濟社會的可持續發展。

本文簡要介紹了數據交換相關背景知識以及研究意義，闡述了現有激勵機制的研究現狀及存在問題；提出并搭建了數據交換激勵機制框架，并詳細說明了該激勵機制的計算方法，這是一種綜合歷史貢獻與當前貢獻兩個維度計算制定激勵的計算方法；最后分析了本方案對比其他方案的優勢，并通過實驗證明本方案的優越性。

1 數據交換

1.1 數據交換平臺

數據交換平臺是實現信息資源共享的基礎性平臺。數據交換平臺的建立，有助于打破信息孤島，甚至可以實現交換雙方間跨局域網、跨系統、跨數據庫、跨平臺的數據共享，實現信息資源的合理使用，整合、優化各業務部門的服務[2]。

傳統的數據交換方式分為集中式和點對點式。前者主要依靠高級別管理機構對數據進行統一收集、存儲、處理和發放，該方式雖能夠構建起數據全局視角，但集中的交換決策存在管理機構效能瓶頸的問題，且有單點故障的風險，不利于數據快速流通和個性化應用[3]；后者不以統一的可信機構為橋梁，由數據提供者和數據使用者之間進行直接交互，但通常需要經由上級部門之間協商以明確數據使用的權責關系，故而審批流程復雜，不利于常態化、規?；臄祿粨Q[4]。

區塊鏈因其具有去中心化、匿名性、不可篡改性等特點，使它成為了一種具有革命性的分布式賬本技術，并在金融、物流、醫療、政府等領域得到了廣泛的應用。用區塊鏈建立數據交互平臺，由區塊鏈充當賬本記錄每一次的交易行為，所有用戶都可以共同維護，使交換過程更加透明，有效避免了中心化機構的潛在風險。而進一步將區塊鏈技術與密碼學技術相結合，則可以同時保證賬本數據的可靠性和不可篡改性，以達到系統內用戶可以安全共享數據而不必擔心數據被篡改或泄露的目的。此外，區塊鏈可以用于建立可編程的智能合約，讓數據交互的條件和規則可以被預先設定和執行，從而實現自動化的數據交互，大大保證了交互的正確性和高效性[5]。

1.2 激勵機制

人們天生具有保護自我利益的本能，在競爭激烈的社會環境中，分享自己擁有的資源時，人們會出于對自身利益的顧慮而有所遲疑。在數據擁有者提供數據時，他們首先會考慮交換行為的安全性，這是大多現有工作的著力點；而在解決了安全問題之后，由于人們普遍本能地認為共享會削弱他們之間的競爭力，因而更愿意保持自己的優勢從而拒絕交換，只有當進行這一行為帶給他們的利益大于風險，或不進行這項行為帶給他們的風險大于利益時，用戶才愿意進行這項行為。

傳統激勵機制通常依賴可信第三方機構作為中介，然而在實際應用場景中，使用第三方作為數據交換的信任組織增加了數據不透明、不公開和易遭受攻擊的可能性。

區塊鏈為激勵機制在不依賴第三方機構的情況下實現對任務方的激勵提供了有效的解決方案。在區塊鏈體系結構中設計一定的發行機制與分配機制，以鼓勵節點參與區塊鏈驗證與共識，這些機制構成了區塊鏈基礎架構中的激勵層，近幾年基于區塊鏈的激勵機制在物聯網領域得到了廣泛應用[6]。然而在數據交換過程中，缺少與大量用戶交換數據的動態激勵機制[7]。為了使數據交換體系平穩運行以提高效率、促進決策和執行，須讓系統中的所有用戶在合法合規的情況下自愿提供數據，為此必須設立相應的激勵手段刺激用戶作出正向行為。

2 研究現狀

近年來，基于區塊鏈的數據交換系統大多致力于實現數據請求者訪問的可靠性、確保數據的完整性等，也有使數據提供者可以從中獲得諸如聲譽值、比特幣一類的回報的激勵機制。

Shrestha等人[8]提出了一個基于區塊鏈的數據收集模型，數據所有者不僅將享有更高的透明度和更強的數據安全性，而且還將通過數字代幣激勵他們與感興趣的數據請求者共享數據。該工作的使用激勵方式較為籠統，沒有針對具體的共享資產提出更有吸引力的激勵措施。Zou等人[9]提出了一個基于區塊鏈的醫療數據共享和隱私保護電子健康系統SPChain，其中構建了聲譽體系以激勵醫療機構參與SPChain。醫療機構通過積累聲譽分數以請求患者的電子病歷，該激勵機制站在數據請求者的角度規范其行為，且為一種考慮歷史表現的激勵機制。針對提高數據提供者參與度的問題，Xuan等人[10]對大數據時代的數據交換進行了進化博弈均衡分析，設計了一種自適應智能合約的進化博弈理論的數據交換激勵模型，可以動態控制激勵參數，不斷鼓勵用戶參與數據交換。文章考慮了動態因素以調整激勵參數和參與成本來保持用戶的參與水平，但是缺乏對用戶交換的數據大小和數據質量帶來的影響的考慮。物聯網場景下，Si等人[11]提出了基于區塊鏈技術的輕量級物聯網信息交換安全框架，該框架在保證數據安全和用戶隱私的同時，提出了一種節點協作的動態博弈方法，通過報告節點的聲譽值來估計未知節點的狀態，高信任參考報告用于校正惡意節點在整體報告和節點合并中的權重，最終達到貝葉斯均衡。該方法從第三者視角構建聲譽體系，可以在一定程度上發現惡意節點，但是參考系較為片面。車聯網場景下，Cui等人[12]設計了一種基于信任分數模型的增強的委托權益證明共識算法，確保了數據交換過程的安全性和隱私性，同時激勵數據提供者可以將數據索引上傳到區塊鏈以賺取加密貨幣(車輛幣)。文章通過保證數據隱私安全和設定激勵機制鼓勵車輛提供數據，但激勵機制只從正向獎勵的角度去設計，并沒有考慮懲罰措施。智能電網場景下，Reijsbergen等人[13]提出一種激勵機制來獎勵上傳數據的運營商，但規定如果數據丟失或異常則會對他們進行懲罰。文章提出的解決方案在單個操作員由于缺乏冗余而無法檢測到攻擊的情況下提供安全性，然而效率方面存在優化空間。針對多云中數據共享的真實性需求，Shen等人[14]設計了一種基于區塊鏈的利用Shapley值的方案。Shapley值是合作博弈論中用于衡量合作博弈中各個參與者對合作所創造的價值的貢獻程度的一個概念，使用該方法進行激勵只考慮了個體當前維度的貢獻情況。

綜上所述，有必要設計一種鼓勵數據用戶進行數據交換行為、有效提高用戶交換意愿的用戶激勵機制，通過分析系統內用戶的行為動機，針對用戶的共享行為給予獎勵，反之對長期不提供數據的用戶給予相應懲罰，獎懲并施以維護共享系統的良性運行。

3 數據交換激勵機制設計

3.1 體系架構

激勵機制是保證數據共享平臺可持續發展的重要保障?；跉v史貢獻的激勵機制通過考量個體在過往歷史中所作出的行為來評估其現階段所能獲得的報酬，這種激勵機制促使個體長期重視自己的行為；基于當前貢獻的激勵機制則注重某次行為中個體所作出的貢獻，其對本次行為的影響決定自身能獲得的報酬，是一種公平劃分報酬的有效方法。在針對貢獻值設立相關共享規則的基礎上，通過將歷史貢獻因素與當前貢獻因素相結合進行綜合考量以分配貢獻值，既可以維護系統的公平性，又可以起到長期激勵用戶的作用。本方案構建的數據激勵系統如圖1所示。

圖1 系統架構

系統中設立的角色包括：

(1)用戶。所有通過認證加入到系統中的用戶既可以是數據擁有者也可以是數據請求者。當一個用戶發起數據交換請求時，視為數據請求者；當一個用戶為數據請求者提供數據時，視為數據提供者。

(2)區塊鏈。區塊鏈充當公共賬本，嵌入其中的智能合約幫助用戶間進行自主化的數據交換活動。

用戶通過區塊鏈發布數據交換請求，符合條件的用戶將對請求作出響應，達成一致意見的雙方間進行數據交換，交易伴隨著貢獻值的轉移，智能合約將定期查詢用戶的貢獻值，依照獎懲機制對用戶的行為進行反饋。

3.2 初始化

每位用戶維護一個反映自身貢獻度的指標——貢獻值，以及一個反映自身誠實度的指標——作惡次數[15]，初始化時系統為每位用戶分配相同的貢獻值，作惡次數歸零。此外，初始化時將為系統設定閾值[16]、優秀值、貢獻度影響比值、單位數據價值(詳見第4.1節)四個公共參數。當用戶的貢獻值小于系統設定的閾值時，該用戶將被加入低貢獻度名單，名單內的用戶在下次核查貢獻值大于等于閾值前將不能發起數據請求，即只可以通過提供數據獲得貢獻值；當貢獻值大于優秀值時，該用戶將被加入高貢獻度名單，每當用戶被加入該名單時，將觸發智能合約為其分發一定的貢獻值作為獎勵。貢獻度影響比值則代表在每次數據交換中數據提供者能得到貢獻值受自身貢獻值的影響大小。另外，在區塊鏈賬本上維護一個低貢獻度名單和高貢獻度名單，智能合約將被設置為定期調用檢查系統內所有用戶的貢獻值，每次檢查后生成新的高、低貢獻度名單并更新記錄上鏈。

3.3 數據交換流程

(1)數據請求者發出數據請求。數據請求者將自己需要的數據發布上鏈，廣播給系統內所有用戶。

(2)數據提供者作出響應。有意向進行數據交換的用戶，給出擁有該數據的相關證明，對請求作出響應。

(3)計算貢獻值。從歷史貢獻維度和當前貢獻維度分別計算，最終由歷史貢獻值和當前貢獻值得到最終貢獻值。數據請求者根據收到的有效響應數公布實際提供該數據的用戶數量，數據提供者據此調用區塊鏈上的智能合約計算貢獻值，其算法如算法1所示。用戶輸入所請求的數據列表，智能合約根據記錄在公共賬本上的數據擁有情況計算出數據的價值，再根據用戶當前的貢獻值計算出歷史貢獻值，根據實際提供數據的用戶數計算出當前貢獻值，最后將兩者結合得到最終貢獻值(計算公式詳見第4節)。

(4)雙方進行交易。數據請求者將貢獻值上傳至區塊鏈，規定只有達到指定條件才可取走；數據提供者將數據上傳至區塊鏈，獲得取走貢獻值的要素。

4 數據交換激勵機制計算

貢獻值的轉移發生在一次數據交換中，個體請求成功得到數據將消耗自己的貢獻值，相反成功提供數據將得到相應的貢獻值。

4.1 數據價值

數據的價值依照數據的稀有度而定[17]。例如，若當前系統內共有n名用戶，其中擁有數據A的用戶有a名，則數據A的價值為vn/a；擁有數據B的用戶有b名，則數據B的價值為vn/b。一個用戶i提供的數據m總價值為：

(1)

4.2 歷史貢獻值

歷史貢獻情況是影響數據提供者得到貢獻值的因素之一。歷史貢獻值反映的是用戶的過往表現情況，它類似于一些基于區塊鏈的激勵機制中考慮到的聲譽值[18]因素。本方案設定，若一個用戶提供的數據價值遠大于請求的數據價值，則該用戶的貢獻值將高于大部分很少提供數據的用戶，那么該用戶在之后的提供數據活動中也將有更大的優勢獲得更多的貢獻值；反之，若一個用戶長時間不提供有價值的數據，甚至頻繁請求數據，那么該用戶在之后的活動中若想要提供數據獲得大量貢獻值將變得困難。具體來說，本方案考慮歷史貢獻值的計算公式為：

(2)

如果用戶被指認出存在不誠實行為，則作惡次數為mn+1(不誠實行為包括提供虛假數據等，具體判定不在本文討論范圍內)。

4.3 當前貢獻值

影響數據提供者得到貢獻值的另一個因素是實際貢獻情況。數據提供者i若確定提供數據，其就本次共享作出的貢獻而言，可獲得的貢獻值可表示為：

(3)

其中，p是實際提供數據的用戶人數，k是擁有該數據的用戶人數；t為截止時間，tc為數據擁有者提供數據的當前時間(tc≥t)，即越早提供數據獲得的貢獻值越多。對上式求導，可知結果始終≥0，因此無論其他用戶是否選擇提供數據，自身提供的數據越多，所獲得的貢獻值越多。

4.4 最終貢獻值

綜上所述，當數據提供者提供某類數據時，一方面根據提供者的歷史行為，另一方面根據其提供的數據相應的價值，其最終可獲得的貢獻值為：

fvi=[hvi×s+cvi×(1-s)]1/(mn+1)

(4)

其中s為貢獻度影響比值，可以根據實際需要進行調整。

5 評估分析

5.1 安全性分析

5.1.1 不誠實的數據提供者

在計算貢獻值時，除了按一定的比率綜合考慮歷史貢獻情況和當前貢獻情況外，還將考慮作惡次數。從式(4)中可知，用戶一旦被記錄有作惡次數，其貢獻值的計算將大幅減少，且該影響是永久性的。

5.1.2 惡意用戶合謀

在計算貢獻值時，所有用戶的當前貢獻值與所擁有的數據情況都是記錄在區塊鏈上的，每位用戶可獲得的貢獻值單獨公開調用智能合約計算得到。激勵機制的公平性由公共賬本區塊鏈保證，惡意用戶不能通過合作謀取更大利益。

5.2 影響因素評估

本方案提出的數據交換激勵機制能夠在不借助可信第三方的前提下，自主完成對積極提供數據的用戶的獎賞以及對消極用戶的懲罰。本方案與其他方案所提出的激勵機制的考慮維度比較如表1所示。

表1 激勵機制比較

文獻[10]中提出的激勵機制考慮了動態激勵用戶，依據用戶的過往行為給予獎勵，但是沒有涉及實時貢獻，也沒有設立懲罰機制；文獻[11]中提出的激勵機制只考慮了當前貢獻因素，激勵效果欠佳；文獻[12]設立了懲罰機制，但是也只從當前貢獻的維度進行獎勵；而本方案提出的激勵機制，既從歷史貢獻維度出發，又考慮了當前用戶作出的貢獻，將二者動態結合，獎懲并施，起到全方面激勵用戶積極提供數據的作用。

5.3 實驗評估

5.3.1 實驗環境

本文使用Python3.8.5進行仿真實驗。設定系統內用戶人數為10人，初始貢獻值為100，數據單位價值為2。

5.3.2 歷史貢獻度對貢獻值的影響

設定用戶的作惡次數為0，截止時間為1 000 s，提交時間為500 s，完成10次相同的任務，對比只考慮當前貢獻與考慮歷史貢獻分別占比30%、50%、70%情況下用戶獲得的貢獻值獎勵的差異。實驗結果如圖2所示。

圖2 歷史貢獻度對貢獻值的影響

從實驗結果可知，若只考慮當前貢獻，對于同樣的任務，誠實的數據提供者可以獲得的貢獻值保持不變；而若考慮過往表現情況，對于同樣的任務保持積極行為的數據提供者能夠獲得的貢獻值逐步增多，其中歷史貢獻度占比越高用戶的積極行為越具有優勢。該實驗結果表明，長久保持積極行為對用戶自身利益有利，因而可以起到長期激勵用戶的作用。

5.3.3 提交時間對貢獻值的影響

設定用戶的作惡次數為0，截止時間為1 000 s，貢獻度影響比值為50%，對比提交時間對用戶獲得的貢獻值獎勵的差異。實驗結果如圖3所示。

圖3 提交時間對貢獻值的影響

從實驗結果可知，對任務作出響應的時間越長，獲得的貢獻值越少，總體呈拋物線性減少。該實驗結果表明，積極的提交行為能為用戶帶來更多利益，從而促進交易的快速完成，不僅對數據提供者有利，也對數據請求者有利，能夠使數據交換系統整體良性運作。

5.3.4 作惡次數對貢獻值的影響

設定截止時間為1 000 s，提交時間為500 s，完成10次相同的任務，貢獻度影響比值為50%，對比作惡次數分別為0(誠實用戶)、1、2情況下用戶獲得的貢獻值獎勵的差異。實驗結果如圖4所示。

圖4 作惡次數對貢獻值的影響

從實驗結果可知，一旦有過一次惡意行為，用戶所能獲得的貢獻值將大幅降低，即使在后續的交易中持續保持正向行為，也無法再恢復到誠實用戶所能獲得的貢獻值水平。該實驗結果表明，惡意行為將為用戶帶來不可挽回的利益損失，且該負面影響是永久的，可以有效約束用戶的行為。

6 結論

本文針對數據交換中的用戶積極性問題，搭建了基于區塊鏈的數據交換激勵框架，從過往表現和當下表現兩個維度制定激勵機制。本方案所考慮的激勵機制不僅包括基于歷史貢獻與當前貢獻的激勵措施，也包括對不積極行為的懲罰措施，對比其他方案考慮的因素更加全面。實驗結果表明，該方案可以有效約束用戶的行為，達到長期激勵用戶作出正向行為的激勵效果。

此外，本方案所設定的低貢獻度名單和高貢獻度名單，計劃在后續的完善工作中，設立針對如記錄上名單次數等因素的獎懲措施，以區別于每次任務實時檢查貢獻值是否滿足要求的方法，強調過往行為的影響。