基于PQ-ECIES的蔬菜物联网区块链防伪追溯系统_齐培杨.pdf

2026 年 3 月 第 8 卷 第 2 期 Mar 2026 Vol 8 No 2智慧农业 中英文 Smart Agriculture 基于PQ ECIES的蔬菜物联网区块链防伪追溯系统 齐培杨 1 2 孙传恒 2 谭昌伟 3 王 俊 4 罗 娜 2 邢 斌 2 1 上海海洋大学信息学院 上海 201306 中国 2 国家农业信息化工程技术研究中心 北京 100097 中国 3 扬州大学农学院 江苏扬州 225009 中国 4 江苏立卓信息技术有限公司 江苏常州 213000 中国 摘 要 目的 意义 蔬菜供应链具有生产主体类别多 产品品种多 流通环节复杂等特点 针对传统追溯过程 中数据采集准确率低 追溯标签易伪造 数据易篡改 供应链信息断链等问题 通过分析蔬菜生产 加工 储运 销售等流程 利用蓝牙 区块链 物联网等手段 创建数据可信共享 全链溯源区块链平台 方法 集成气象 站 农残检测仪 标签打印机等物联网设备 通过硬件标识与企业主体绑定机制建立设备 主体可信映射 融合 椭圆曲线综合加密方案与后量子密码中的Kyber算法 研发抗量子混合加密方案 实现物联网数据量子安全加密 阻断伪造篡改行为 在此基础上研发基于物联网和区块链的蔬菜防伪追溯系统并进行实验测试 对信息采集准确 率 数据上链 数据查询进行了测试分析 结果和讨论 实验结果表明 物联网方式能够提高数据录入的准确 率 数据上传至蔬菜防伪溯源区块链系统时延为2 879 ms 查询数据时延为122 ms 蔬菜供应链后量子增强型椭 圆曲线综合加密方案对128 B明文的加密与解密时间总开销为10 30 ms 相比于传统加密方法RSA非对称加密的 50 80 ms表现出较高效率 相较于对称加密的高级加密标准时间开销大 但抗量子安全性高 结论 系统的数 据上链和数据查询效率较高 可以满足系统的应用需求 能够有效解决传统追溯存在的漏填或错填追溯信息 追 溯数据造假等问题 实现蔬菜的可信溯源 关键词 物联网 区块链 蔬菜溯源系统 防伪追溯 后量子加密 供应链 中图分类号 S126 TP311 文献标识码 A 文章编号 SA202507019 引用格式 齐培杨 孙传恒 谭昌伟 王俊 罗娜 邢斌 基于PQ ECIES的蔬菜物联网区块链防伪追溯系统 J 智慧农 业 中英文 2026 8 2 237 250 DOI 10 12133 j smartag SA202507019 QI Peiyang SUN Chuanheng TAN Changwei WANG Jun LUO Na XING Bin Vegetable IoT Blockchain Anti Counter feiting Traceability System Based on PQ ECIES J Smart Agriculture 2026 8 2 237 250 DOI 10 12133 j smartag SA202507019 in Chinese with English abstract 0 引 言 蔬菜作为人们生活中必不可缺少的食物 是人 类食谱中的重要组成部分 1 随着人民生活水平的 提高 对蔬菜的品质和质量安全要求也不断提 升 2 然而 蔬菜生产销售过程中违规用药 过量 施药和不严格执行农药安全间隔期等现象屡禁不 止 导致蔬菜质量安全问题不断发生 3 蔬菜质量 安全涉及生产 加工 物流 销售主体 政府监管 部门和消费者 4 因此 需要建立能够覆盖全供应 链流程且数据真实可信的追溯系统来保障蔬菜的质 量安全 5 6 20世纪90年代国外率先开始了农产品追溯领 域的研究 中国针对农产品追溯系统的研究始于 2002年 林建材 7 开展了烟台苹果质量安全监管 和追溯系统的研究和应用 随着信息技术的不断发 展 溯源系统在农产品质量安全管理上的应用也逐 渐深入 形成了企业主导 政府主导 第三方主导 等多种农产品追溯模式 在现有技术中 首先是中 心化数据库系统 如基于条码电子秤的追溯系统 张继恩 8 基于商品条码建立了食品冷链物流追溯 系统 这种系统依赖人工录入 存在数据孤岛和篡 改风险 其次是区块链基础模型 如熊盼和黄小 燕 9 通过区块链节点授权保护方法构建果业供应 链信息保护模型 解决了水果供应链追溯过程中隐 收稿日期 2025 07 11 基金项目 江苏省科技计划 重点研发计划现代农业 项目 BE2023315 作者简介 齐培杨 硕士研究生 研究方向为农业信息化技术研究 E mail 2556382216 通信作者 邢 斌 硕士 副研究员 研究方向为农业信息化技术研究 E mail xingb copyright 2026 by the authors 登录免费获取电子版全文 Vol 8 No 2智慧农业 中英文 Smart Agriculture 私数据泄露问题 张净等 10 针对农产品追溯系统 研究融合区块链多链架构与星际文件系统 Inter Planetary File System IPFS 存储技术 结合椭圆 曲线加密 Elliptic Curve Cryptography ECC 算法 构建支持隐私保护的多链分布式追溯系统 该方法 通过分布式账本解决篡改问题 追溯系统在实际应 用过程中需要重点解决数据采集准确度低 11 人 为干预操作失误与自动化设备伪造风险并存等问 题 12 在追溯信息隐私与透明方面 需要协调全 流程知情权与企业商业秘密保护的冲突 13 15 当前 蔬菜追溯系统普遍依赖ECC RSA Rivest Shamir Adleman 等传统加密算法 而量子计算的发展如 Shor算法可在多项式时间内破解像离散对数或者大 数分解等数学基础问题 16 17 从而使隐私信息有被 攻击破解的风险 针对上述问题 提出基于物联网与区块链协同 的蔬菜防伪追溯系统 以蔬菜全供应链为对象 集 成气象站 视频监控设备 虫情灯 农残检测仪 农事采集App 蔬菜信息条码打印机 物流检测设 备 仓储检测设备 以及智能电子秤等9类物联网 设备 结合Hyperledger Fabric联盟链平台设计系 统 实现从生产到销售的全环节可信溯源 并基于 四大环节中的物联网设备设计溯源ID 确保物联网 设备信息与各批货物紧密关联 将生产商 加工 商 储运商 销售商各环节和物联网设备通过数字 加字母映射的形式进行编码 确保每批次蔬菜溯源 码的唯一性 核心创新在于优化椭圆曲线集成加密 方案 Elliptic Curve Integrated Encryption Scheme ECIES 算法在蔬菜溯源场景的应用 通过密钥派 生简化曲线优选 将加解密时延压缩至10 ms内来 解决效率与安全问题 并且引入美国国家标准与技 术研究院 National Institute of Standards and Technol ogy NIST 标准算法中的模块误差学习 Model Learning with Error MLWE 算法 CRYSTALS Ky ber 有效抵御量子计算对传统ECC的威胁 如Shor 算法破解椭圆曲线离散对数问题 并且通过双共享密 钥机制椭圆曲线密钥加Kyber封装密钥实现双重安全 保障 以此来解决后量子密码安全问题 1 蔬菜供应链物联网架构 1 1 技术简介 1 1 1 物联网技术 物联网是通过信息传感设备 按照约定的协 议 将任何物体与网络相连接 物体通过信息传播 媒介进行信息交换和通信 实现智能化识别 定 位 跟踪 监管等功能 18 物联网技术在蔬菜生 产监测 质量检测 产后处理与追溯等方面提供了 技术支撑 19 20 大大降低信息采集的成本 21 22 通 过分析蔬菜供应链各环节所需采集和溯源的信息 结合供应链各环节主体信息化管理和蔬菜质量安全 需求 确定所需要的物联网设备 采集方式 采集 数据和用途 1 1 2 区块链技术 区块链技术是一种分布式账本架构 其核心在 于数据的去中心化存储 不可篡改性和透明性 这 一技术通过数据加密和共识机制确保数据安全 同 时智能合约的引入为自动化交易提供了可能 区块 链可以划分为公有链 私有链和联盟链三种类型 在这三种类型中 联盟链更适合作为蔬菜供应链溯 源的技术背景 23 郭浩 24 阐述了太原市农产品供 应链追溯系统 涵盖大数据 物联网 云平台与二 维码等关键技术 然而无法保证数据不被篡改 因 此使用区块链系统保证数据完整性和安全性 通过 区块链本身的不可篡改性保证数据从采集到上链存 储的整个流程中不被篡改 1 1 3 隐私加密技术 隐私加密是通过技术手段将敏感信息转化为密 文 防止未经授权的访问或泄露 常见方法包括对 称加密 如对称加密的高级加密标准 Advanced Encryption Standard AES 和非对称加密 如RSA 广泛应用于数据传输 设备存储等领域 是保障个 人隐私与数据安全的核心技术 孙传恒等 25 提出 了一个面向果蔬全供应链的区块链多链模型 使用 的加密算法是ECC 然而该算法在抵御量子攻击时 显得较为脆弱 因此通过ECIES中引入Kyber提供 的后量子安全层抵御未来量子计算攻击 同时保证 高效密钥管理 通过后量子增强型椭圆曲线集成加 密 方 案 Post Quantum Enhanced ECIES PQ ECIES 的双共享密钥机制 各方仅需维护一对长 期ECC密钥 Kyber的密钥封装机制 Key Encap sulation Mechanism KEM 简化会话密钥分发 在 复杂的多企业供应链环境中 简化密钥的生成 分 发 存储和更新流程 降低管理负担和安全风险 1 2 设备总体架构 应用物联网技术搭建蔬菜追溯系统的硬件架 构 将农药残留检测仪 条码标签打印设备 视频 监控 虫情灯 环境信息采集和产后物联网设备等 238 齐培杨等 基于PQ ECIES的蔬菜物联网区块链防伪追溯系统Vol 8 No 2 与网络相连接 通过信息交换和通信 实现追溯信 息的设备识别 信息采集与关联 蔬菜追溯物联网 设备架构如图1所示 1 3 设备绑定与准入验证机制 钱建平等 26 改进了蔬菜追溯系统 通过自动 获取快速检测设备如农残检测仪的实时数据 避免 手工录入误差与篡改风险 实现了检测信息与生产 批次的精准关联 但是无法保证数据源认证与防 伪 本研究设计物联网设备绑定和准入验证机制 防止非授权设备或非认证企业冒用合法身份上传伪 造的追溯数据 蔬菜供应链企业将所要应用在追溯系统中的硬 件设备进行线上注册 提交设备ID 设备名称 类 型 版本号 设备序列号 企业地理区域范围等数 据 平台监管用户对企业提交信息的真实性 完整 性 准确性进行审核 审核成功后将设备信息进行 登记 绑定设备与企业信息 注册成功后从该设备 所采集到的数据将被认定为绑定企业上传 如果设 备与企业的信息发生变化 则供应链企业可提出变 更申请 并按照上述流程进行绑定 针对农残检测仪 追溯标签打印机等与农产品 质量安全相关的重要设备 设计了设备验证准入机 制 主要流程如下 第一步研发设备验证移动 App 将设备内置蓝牙通信模块 通过移动App与 蓝牙建立连接 连接成功后 进行第二步开发App 自动定位功能模块 确定设备的地理位置 第三步 为验证位置 应用蓝牙通信距离短的特点 如果能 进行数据交互则认为设备与App属于同一地理位 置 第四步为接入许可和数据传输 如果设备地理 位置 ID与企业设备登记时的注册信息一致则认定 为合法设备 可以应用该设备 进行设备接口调 用 数据采集和传输 否则将无法进行数据交互 通过上述方法能够避免设备被非法企业盗用 1 4 数据处理与上链流程 物联网设备如气象站 视频监控设备 虫情灯 等会持续产生大量数据 这些数据中可能包含格式 错误 不一致或重复的信息 需要进行处理以保证 数据的质量 在设备布置妥当并且绑定设备后 当用户应用 物联网设备采集供应链各环节追溯数据时 将设备 ID与蔬菜批次相关联 记录设备对所关联批次蔬菜 的处理数据 物联网设备数据通过有线网络 Wi Fi 4G等方式上传 服务器端采用socket通信 多 线程监听 异步数据处理方式 对设备进行状态监 测 数据感知 将数据上传至服务器进行解析和处 理 根据设备ID 地理位置 绑定信息对设备进行 合法性认证 认证成功后将处理后的数据进行上链 存储 具体流程如图2所示 2 关键模型与方法设计 2 1 数据隐私性分析 物联网通过传感器实时监测环境条件和物流状 态 确保蔬菜从田间到餐桌的全过程可追溯 通过 位置定位 App权限控制可实现异地设备无法上传 信息 非供应链认证企业无权上传信息 从而提升 蔬菜供应链中物联网设备数据采集的真实性 在蔬 菜溯源防伪区块链中 四情物联设备 农残检测 仪 农事采集App 条码打印机 仓储检测设备 物流检测设备 智能电子秤设备在上传数据过程中 视频监控设备气象站 虫情灯产地物联网设备 产中物联网设备产后物联网设备 农残检测仪 农事采集AP条码打印机 仓储监测 物流监测 智能电子秤 农产品企业PC终端服务器 审核 登记 注册 变更申请Internet 农残检测仪 农事采集App产中物联网设备 图1 追溯全流程的物联网设备架构 Fig 1 The architecture of IoT devices throughout the entire tracing process 设备 App 网关 网络 应用服务 区块链发起注册 绑定请求 蓝牙接入 认证设备数据采集传输 数据转发 预处理 格式标准化 噪声过滤 数据分类数据加密 写入交易上 链存证信息查询 设备 ID主体信息位置坐标认证结果 通过 原始数据 数据处理 干净数据公开数据 隐私数据 生成组合哈希 和密文链上隐私数据 访问接口图2 图2 设备验证准入到上链的数据处理流程 Fig 2 Data processing workflow for device verification and admission to the blockchain 239 Vol 8 No 2智慧农业 中英文 Smart Agriculture 将数据分为公开信息和隐私信息 公开信息包括产 品信息 检测结果 物流状态等 而加密的隐私信 息包括用户身份 内部追溯信息和企业商业秘密 通过区块链技术得到严格保护 确保数据安全和隐 私权益 27 28 在蔬菜溯源防伪区块链中 消费者可 以清晰查询蔬菜从生产 加工 运输 销售等环节 信息 增强信息透明度 提升蔬菜产品信任度 隐 私信息经过数据加密上传至区块链网络中 确保数 据敏感性 监管机构和相关蔬菜供应链组织节点通 过加密授权可以获得相关隐私数据的明文 消费者 无法获取隐私信息明文 从而提高蔬菜供应链运行 效率 物联网设备上传区块链信息如表1所示 2 2 蔬菜供应链隐私数据加密方法 当前主流蔬菜追溯系统 如孙传恒等 29 的牡 蛎供应链溯源方法 其数据安全保障普遍依赖于传 统的非对称加密算法 如RSA 基础ECC或对称 加密如AES 这些方案在特定场景下存在一些显著 挑战 RSA算法在处理物联网设备高频产生的小数 据包时 其较大的计算开销和较长的密钥导致加解 密延迟较高 难以满足如农残检测结果实时上链 物流状态快速更新等蔬菜流通环节对实时性的要 求 更关键的是 基于大整数分解RSA或椭圆曲线 离散对数ECC的传统非对称算法 面临着量子计算 如Shor算法的潜在威胁 30 31 一旦实用化量子计算 机出现 现有系统的长期数据机密性将面临严峻挑 战 因此 亟须一种针对蔬菜溯源场景优化的加密 方案 它需要高效率适应物联网设备和实时业务 加强安全性以抵御当前和未来的计算威胁 特别是 量子计算 支持非对称特性以实现安全的密钥分发 和身份认证 易于集成到去中心化的区块链架 构中 将后量子密码算法基于代数格的密码 kyber Cryptographic Suite for Algebraic Lattices kyber CRYSTALS Kyber 与ECIES结合 构建抗量子攻 击的混合加密方案 32 基于ECC非对称加密 Ky ber后量子加密 对称加密和密钥派生算法 采用 PQ ECIES 实现蔬菜供应链隐私数据防伪功能 ECIES及PQ ECIES在蔬菜供应链区块链中的核心 优势如下 采用 ECC密钥协商 对称加密 混合 模式 加解密速度快约10 ms 适合资源受限的IoT 设备和高频数据上链 相同安全强度下 ECC密钥 远短于RSA 节省存储与带宽 适合农业物联网环 境 密文自包含 可直接作为交易上链 接收方用 私钥即可解密 无需额外交互 结合Kyber后量子 算法 抵御未来量子攻击 保障溯源数据长期机 密 双密钥机制 ECC Kyber KEM 各方只需 维护ECC密钥 会话密钥动态分发 适合多方协 作 虽引入抗量子能力 总耗时仍远低于RSA 略 高于AES 整体性能满足实际业务需求 蔬菜供应链隐私数据访问者提出隐私数据访问 请求 数据拥有者通过数据访问者公钥确认身份并 决定使用数据拥有者公钥加密对称密钥 将加密对 称密钥和加密密文封装 蔬菜供应链隐私数据访问 者通过解封装获得加密密文和加密的对称密钥 通 过自身私钥解密 获得蔬菜供应链隐私数据的对称 密钥 通过对称密钥解密蔬菜供应链物联网设备采 集隐私数据 PQ ECIES加密与解密流程如图3和 图4所示 具体伪代码演示由表2和表3所示 本研究使用的 PQ ECIES 混合加密基于 secp256k1椭圆曲线公钥加密体系和Kyber 512后量 子加密算法 其中secp256k1椭圆曲线公钥加密计 表 1 蔬菜产中与产后物联网设备采集信息 Table 1 Information collection via IoT devices during and post vegetable production 供应链阶段 产中 产后 物联网设备 四情物联设备 农残检测仪 农事采集App 条码打印机 仓储检测 物流检测 智能电子秤 公开信息 蔬菜货物溯源ID 土壤湿度 气候数据 虫害发 生情况 蔬菜货物溯源ID 检测时间 检测结果 蔬菜货物溯源ID 作物生长周期 施肥 灌溉的 时间 蔬菜货物溯源ID 产品的追溯码 生产日期 蔬菜货物溯源ID 仓储公司 仓库温湿度 产品 存储量 蔬菜货物溯源ID 运输路线 货物状态 运输公 司信息 蔬菜货物溯源ID 称重数据 计量时间 隐私信息 农户的具体位置 个人联系方式 四情物联设备ID 生产者的身份信息 具体的种植地点 农残检测值 农残检 测仪识别ID 农户的操作记录 个人农事安排 农事采集设备ID 生产批次 生产者信息 条码打印机设备ID 仓库位置 管理人员信息 仓储传感器设备ID 司机信息 运输公司内部数据 物流传感器设备ID 交易双方的信息 价格谈判数据 智能电子秤设备ID 240 齐培杨等 基于PQ ECIES的蔬菜物联网区块链防伪追溯系统Vol 8 No 2 蔬菜生产商私钥监管机构 EC公钥 钥匙包发送 EC共享密钥数据接收者 Kyber公钥 Kyber共享密钥 钥匙包发送 ENC Key 数据加密钥匙 MAC Key 防伪验证钥匙 数据明文 加密密文 数据包发送 加密密文 认证标签 数据包发送 加密阶段图 3 图3 PQ ECIES加密 Fig 3 PQ ECIES encryption收到包裹 钥匙包 数据包 临时公钥 自己的EC私钥 EC共享密钥Kyber密文 自己的Kyber私钥 ENC key 开锁钥匙 MAC key 验伪钥匙 认证标签加密密文 1 解密标签验证未修改 2 验证通过后取开锁钥匙3 用开锁钥匙解密密文 蔬菜数据明文4 得到明文图 4 解密 Kyber共享密钥 图4 PQ ECIES解密 Fig 4 PQ ECIES decryption 表2 PQ ECIES加密步骤伪代码 Table 2 Pseudocode for the encryption steps of PQ ECIES Algorithm 1 加密步骤算法 Input PrivacyData ReceiverPublicKey ReceiverKyberPublicKey 隐私数据 数据接收者双重公钥 Output Complete ciphertext 完整密文 1 步骤1 生成发件人的临时密钥 2 SenderTemporaryPrivateKey Random 生成临时随机私钥 3 SenderTemporaryPublicKey SenderTemporaryPrivateKey G 计算椭圆曲线公钥 4 SenderTemporaryKyberPublicKey Kyber KeyGen 生成kyber临时公钥 5 步骤 2 计算共享密钥 6 EllipticCurveSharedSecret SenderTemporaryPrivateKey ReceiverPublicKey 椭圆曲线共享密钥 7 KyberCiphertext KyberSharedSecret Kyber Encapsulation ReceiverKyberPublicKey Kyber 共享密钥 8 步骤 3 派生联合密钥 9 CombinedSecret SHA3 256 EllipticCurveSharedSecret KyberSharedSecret 合并共享密钥并哈希 10 EncryptionKey KDF CombinedSecret ENC 密钥派生函数 Key Derivation Function KDF AES GCM 是 高级加密标准 AES 的一种工作模式 全称是Galois Counter Mode 11 MessageAuthenticationKey KDF CombinedSecret MAC 派生消息认证码 Message Authentication Code MAC 认证密钥 12 步骤 4 加密隐私数据 13 Ciphertext AES GCM Encrypt EncryptionKey PrivacyData 使用 AES GCM 加密数据 14 AuthenticationTag HMAC SHA256 MessageAuthenticationKey Ciphertext 生成完整性认证标签 基于散列的消息认证码 安全哈希 算法 Hash based Message Authentication Code Secure Hash Algorithm HMAC SHA 15 步骤 5 封装完整密文 16 CompleteCiphertext SenderTemporaryPublicKey SenderTemporaryKyberPublicKey 17 KyberCiphertext Ciphertext AuthenticationTag 拼接完整密文作为最终输出 241 Vol 8 No 2智慧农业 中英文 Smart Agriculture 算如公式 1 所示 y 2 x 3 7 1 式中 x和y分别为坐标系内椭圆曲线上的点 坐标的横纵坐标值 PQ ECIES 基于 secp256k1 椭圆曲线与 Kyber 512算法 其设计遵循以下科学原则 首先是双密 钥封装机制 KEM 与混合加密 采用 KEM DEM 的混合结构 利用ECC密钥协商与Kyber密 钥封装并行生成两个独立的共享密钥EllipticCurve SharedSecret 和 KyberSharedSecret 随后 通过 cryptographic hash函数SHA3 256将二者混合派生 出一个高强度的联合主密钥CombinedSecret 此设 计确保了最终会话密钥的安全性同时依赖于ECC和 Kyber两个数学难题 即使其中一个在未来被破解 整体系统依然安全 其次是实现密钥派生与功能分离 使用密钥派 生函数 KDF 并附加不同标签如 ENC 和 MAC 从同一主密钥CombinedSecret中安全地派 生出用于数据加密的对称密钥EncryptionKey和用 于消息认证的密钥MessageAuthenticationKey 这 实现了密钥的细分和隔离 符合cryptographic best practices 最后是保证机密性与完整性统一 使用高效的 对称加密算法如AES GCM 在加密数据的同时生 成认证标签 确保了传输过程中数据的机密性和完 整性 能有效防止密文被篡改 本研究提出的抗量子混合加密方案 PQ Hy brid ECIES 融合椭圆曲线密码学与后量子密码 算法Kyber 在保障数据安全性的同时实现了三个 改进 首先是抗量子攻击保障 通过Kyber算法抵 御量子计算威胁 符合NIST L3安全标准 其次是 密钥管理优化 双密码体制下各参与方仅需维护一 对公私钥 大幅简化密钥分发与存储流程 最后 平衡了效率与安全 在以ARM Cortex M4为微处 理器内核的物联网设备实测中 完整加密延迟 11 3 ms 满足蔬菜流通实时性需求 2 3 蔬菜供应链防伪溯源模型 蔬菜防伪追溯系统整体架构设计主要分为以下 几个关键层次 物联网可信感知层 数据处理层 区块链分布式信任层 PQ ECIES量子安全层 智 能合约逻辑层 应用层 安全与隐私保护机制 管 理与决策支持层 物联网可信感知层 IoT Trusted Perception Layer 不仅指硬件设备传感器 检测 仪 更涵盖 设备 主体 数据 三元绑定体系与动 态验证机制蓝牙定位与ID认证 确保数据采集源 头可信 从物理世界阻断伪造与篡改 关键在于将 设备身份与企业主体 地理空间强关联 形成防伪 第一道防线 在蔬菜生产 加工 储运 销售等环 节部署各类物联网设备 负责实时监测和收集关键 表3 PQ ECIES解密步骤伪代码 Table 3 Pseudocode for the decryption steps of PQ ECIES Algorithm 2 解密步骤算法 Input CompleteCiphertext ReceiverPrivateKey ReceiverKyberPrivateKey 完整密文 数据接收者双重私钥 Output Decryptedprivacydata 隐私数据 1 步骤 1 解析密文结构 2 SenderTemporaryPublicKey SenderTemporaryKyberPublicKey 3 KyberCiphertext Ciphertext AuthenticationTag CompleteCiphertext 拆分完整密文 4 步骤 2 计算共享密钥 5 EllipticCurveSharedSecret ReceiverPrivateKey SenderTemporaryPublicKey ECC椭圆曲线共享密钥 6 KyberSharedSecret Kyber Decapsulation KyberCiphertext ReceiverKyberPrivateKey Kyber 共享密钥 7 步骤 3 重建联合密钥 8 CombinedSecret SHA3 256 EllipticCurveSharedSecret KyberSharedSecret 合并共享密钥并哈希 9 EncryptionKey KDF CombinedSecret ENC 重建 AES GCM 解密密钥 10 MessageAuthenticationKey KDF CombinedSecret MAC 重建 MAC 认证密钥 11 步骤 4 验证完整性 12 CalculatedTag HMAC SHA256 MessageAuthenticationKey Ciphertext 计算认证标签 13 if CalculatedTag AuthenticationTag then 14 Reject the ciphertext 验证失败 拒绝解密 数据已被篡改 15 end if 16 步骤 5 解密隐私数据 17 DecryptedPrivacyData AES GCM Decrypt EncryptionKey Ciphertext 还原原始隐私数据 242 齐培杨等 基于PQ ECIES的蔬菜物联网区块链防伪追溯系统Vol 8 No 2 信息 为追溯系统提供原始数据支撑 数据处理层 将收集到的原始数据经过预处理以确保数据质量 选择具有模块化 可插拔的架构 支持不同组件的 灵活部署 以及强大的隐私保护机制 PQ ECIES 量子安全层 PQ ECIES Quantum Safe Layer 不仅是加密算法 更是 动态双盾防 护体系 ECC高效密钥协商满足实时性 Kyber抗 量子封装应对量子算法威胁 提供终身级数据机密 性 并通过非对称特性实现细粒度访问控制监管可 解密 消费者不可见 其关键在于双重密钥机制 使企业仅需维护 1 对长期 ECC 密钥 大幅简化 管理 区块链分布式信任层 Blockchain Distributed Trust Layer 形成 不可篡改账本 实现 流程 确权 分级透明 通过Fabric通道与智能合约 约 束各环节企业仅能写入权限内数据 如加工商无权 修改生产数据 公开数据检测结果 物流状态全网 可查 隐私数据企业机密 位置经PQ ECIES加密 后上链 哈希存证公开数据 降低存储压力 防篡 改 建立跨企业协作信任基座 解决信息孤岛 实 现数据全程可审计 智能合约逻辑层 Smart Contract Logic Lay er 作为业务规则与信任规则的执行引擎 自动 触发数据分类 公开 隐私 数据上链 PQ ECIES 加密 解密验证 权限校验如QueryPrivacyData 仅授权节点可调用 每个合约都包含了详细的业务 逻辑 将人工流程编码为可信代码 降低人为干预 风险 提升系统的自动化与合规性 以确保数据的 准确性和安全性 应用层提供用户界面和访问接口 使消费者 监管机构等能够查询和验证蔬菜的溯源信息 应用 层还负责与区块链平台交互 调用智能合约 实现 数据的查询和展示 此外 还采用了数据访问权限 机制 确保只有授权用户才能访问敏感信息 监管 机构和供应链组织节点可以通过区块链网络获取相 关隐私数据的明文 而消费者无法获取隐私信息明 文 这提高了蔬菜供应链运行效率 提升了监管 质量 在蔬菜防伪区块链网络中 供应链的所有数据 来源都通过相对应的物联网采集设备进行数据采 集 33 采集后的蔬菜数据通过相对应的逻辑智能 合约进行数据分类 将关键溯源数据进行区块链上 链存储 从源头开始确保蔬菜防伪溯源数据的真实 有效性 根据蔬菜供应链环节分为蔬菜生产企业 蔬菜加工企业 运输企业 仓储企业 销售企业 所有供应链中的参与方均拥有一对ECC公私钥 以 作为确定各个供应链参与方身份的有效标识 以及 供应链各企业间隐私数据的安全访问 蔬菜防伪溯 源系统模型如图5所示 图5 蔬菜防伪溯源系统模型 Fig 5 Vegetable anti counterfeiting traceability system model 243 Vol 8 No 2智慧农业 中英文 Smart Agriculture 供应链中所有终端环节都配备相应的物联网设 备 在对应供应链的终端进行数据的收集工作 同 时 供应链中每个参与方都拥有ECC公私钥对 实 时收集成功的数据经过分类后得到隐私数据和公开 数据两种数据类型 基于Hyperledger Fabric区块链平台构建蔬菜供 应链溯源系统 将供应链划分为生产商 加工商 储运商和经销商四大环节 并设立包含监管机构的 7个联盟组织 通过非对称密钥实现企业身份验证 公钥上链 设置分级数据权限写入记账权限与隐私 读取限制 种植环节利用物联网设备实时监测土壤 墒情 苗情 虫情 灾情等关键数据 结合农事采 集App和检测仪器将生产信息上链 加工商通过区 块链获取原料溯源信息并关联加工批次 各节点通 过共识机制实现数据确权与全网存证 确保供应链 数据不可篡改 各环节蔬菜供应链信息上传区块链前将通过数 据分类实现了数据细粒度管理 隐私数据经过PQ ECIES加密后生成对应密文 在区块链网络中仅存 储隐私数据的密文 需要对隐私数据进行查询 须 通过对应密钥解密之后才可以得到对应隐私数据内 容 公开数据首先存入对应参与方的数据库中 同 时将公开数据进行哈希转换 并将转换后的哈希值 存入区块链网络中 在降低区块链网络存储压力的 同时 利用哈希值转换不可逆性的特点 确保蔬菜 消费者 以及相关用户能够得到真实可信的溯源 数据 区块链不是独立的系统 而是作为 分布式信 任与不可篡改 的核心模块嵌入蔬菜防伪溯源系统 的中间层 承担数据确权 存证 共享和访问控制 的职能 平台采用Fabric SDK Go语言 调用智 能合约 内置 Fabric Client 负责向区块链网络发 送交易请求 首先是底层数据来源 IoT设备采集数据后 通过数据处理层进行合法性校验与分类 其次是上 链环节 处理后的数据分为公开数据和隐私数据 公开数据直接上链存证 隐私数据在PQ ECIES量 子安全层完成加密后再上链 最后是链上执行 与 Peer 节点交互 执行共识 完成数据上链 以及监 听链码事件例如 数据写入成功 等 区块链通过 智能合约完成业务逻辑 例如数据写入UploadPro ductionData UploadStorageData 权限校验 QueryPrivacyData 仅授权机构可调用 数据完 整性验证哈希校验 防止篡改等 最后由应用层访 问 消费者 监管机构 企业通过智能合约接口进 行查询 链上公开数据全网可查 隐私数据需密钥 解密 区块链的模型定位是在系统架构中 位于数据 处理层与应用层之间 与PQ ECIES加密模块协同 构建 可信分布式账本 隐私保护 的双保险机制 嵌入区块链后 系统流程发生了两大变化 首先由 集中式转为分布式 传统数据库存储转变为联盟链 结构 每个企业节点维护账本副本 消除数据孤 岛 其次实现业务逻辑智能化 人工审核或中心化 平台逻辑由智能合约替代 实现 自动验真 防伪 校验 权限验证 嵌入区块链技术对本研究的三个核心概念 可 信性 隐私性 协同性 有深刻影响 1 对 可信性 的影响 在传统问题中 中 心化存储可被篡改 消费者和监管机构无法验证数 据真实性 区块链的不可篡改性和多节点共识机 制 使每一条数据具备可验证的真实性 形成全链 溯源信任闭环 提高消费者信任和监管效率 2 对 隐私性 的影响 公开上链会泄露企 业商业机密 完全隐藏又无法实现透明 区块链通 过智能合约结合PQ ECIES 实现分级可见 权限控 制 消费者仅查看公开数据 检测结果 物流状 态 监管机构通过密钥授权查看隐私数据 产地位 置 批次信息 这平衡了 透明度 和 隐私保 护 之间的矛盾 3 对 协同性 的影响 跨企业数据协作依 赖第三方平台 存在数据孤岛和信任风险 区块链 引入联盟链 Fabric通道技术 实现跨企业的数据 隔离与选择性共享 提升供应链协作效率 并保证 参与方数据安全 本模型关注蔬菜供应链当前的较大问题 提供 可参考方案 首先是源头防伪成本高 本研究提出 物联网设备绑定机制 通过蓝牙动态验证如图2所 示 替代高成本物理防伪标签 降低企业设备管理 成本 其次是跨企业数据协作难 提出区块链分级 透明架构 通过Fabric通道实现数据隔离与选择性 共享如加工商仅见生产商公开数据 打破信息壁 垒 提升供应链协同效率 传统中心化平台接入时 间一般为周级 本系统接入时间为分钟级 接着是 隐私与监管冲突 提出PQ ECIES细粒度控制 消 费者可查公开溯源信息哈希保障真实 监管机构可 通过密钥解密全量数据 平衡商业保密与政府监 督 最后是未来安全投资风险 提出后量子平滑升 244 齐培杨等 基于PQ ECIES的蔬菜物联网区块链防伪追溯系统Vol 8 No 2