TIDAS / TianGong Data System
Anwendungsfälle

TIDAS-Anwendungsfall mit AntChain

Fallstudie zur Integration des TIDAS-Datensystems mit AntChain.

🏗️ Überblick über die Integration von TIDAS und AntChain

AntChain stellt mit seiner BaaS-Plattform (Blockchain as a Service) und der Trusted Data Sharing Platform eine vollständige Blockchain-Infrastruktur für unterschiedliche Anwendungsszenarien bereit.

TIDAS-Datenstrukturen lassen sich direkt mit der AntChain-Plattform verbinden. Derzeit werden folgende Funktionen unterstützt:

  1. Vertrauenswürdige Datenzertifizierung: Hashwerte von hochgeladenen Einheitsprozess- oder CO₂-Fußabdruckfaktordaten werden berechnet und auf der Blockchain verankert. Das schützt vor Manipulation und ermöglicht eine lückenlose Rückverfolgung.

  2. Datenschutzwahrende Berechnung: Mehrere Parteien können gemeinsam modellieren und statistische Analysen durchführen, ohne ihre Ausgangsdaten offenzulegen. Datenschutz und Vertrauenswürdigkeit der Berechnung bleiben gewahrt.

🔗 Vertrauenswürdige Datenzertifizierung

TIDAS und AntChain bilden gemeinsam eine Lösung zum Schutz vor Datenmanipulation und zur Integritätsprüfung. Dieser Abschnitt beschreibt den Prüfablauf und die Umsetzung. Er zeigt, wie Blockchain-Technologie die Vertrauenswürdigkeit wichtiger Produktionsdaten absichert und damit Datenmanagement, Umweltüberwachung und Emissionsbilanzierung unterstützt.

Kernablauf:

  1. Hashwert der Originaldaten berechnen

  2. Datenhash auf der Blockchain zertifizieren

  3. Transaktionsnachweis lokal speichern

  4. Daten auf Manipulation prüfen

Beispielszenario:
Ein Stahlwerk lädt Einheitsprozessdaten auf die TIDAS-Plattform, darunter einen Koksinput von 13.276,3428 Tonnen. Der Datenhash wird berechnet und über AntChain zertifiziert. Beim späteren Zugriff lässt sich durch den Vergleich des gespeicherten Blockchain-Hashs mit dem lokal berechneten Hash prüfen, ob die Daten verändert wurden. Eine Änderung des Koksinputs auf 13.276,3427 Tonnen wird sofort erkannt.
Quelle: Liu Wei. Research on Analytical Methods in LCI Data Quality System. Beijing University of Technology, 2006 (Chinesisch).

🔄 Ablauf von Datenprüfung und Zertifizierung

Schritt 1: Hashwert der Originaldaten berechnen

TIDAS berechnet zunächst den Hashwert der ursprünglichen Geschäftsdaten und erzeugt damit einen eindeutigen Datenfingerabdruck.

Beispiel für Originaldaten:

{
  "processDataSet": {
    "xmlns": "http://icm.jrc.it/ILCD/Process",
    "version": "1.1",
    "exchange": [
      {
        "meanAmount": "489.0",
        "generalComment": {
          "text": "Coal injection",
          "xml:lang": "en"
        },
        "text": "喷煤",
        "xml:lang": "zh"
      },
      {
        "resultingAmount": "489.0",
        "exchangeDirection": "Input",
        "dataSetInternalID": "0",
        "referenceToFlowDataSet": {
          "uri": "../flows/b905fbda-65fa-4a8b-b19e-37f87ee2bef9.xml",
          "type": "flow data set",
          "version": "01.01.000",
          "refObjectId": "b905fbda-65fa-4a8b-b19e-37f87ee2bef9",
          "commonShortDescription": {
            "text": "coke; coking; production mix in the coking plant; 28.435 MJ/kg net heating value",
            "xml:lang": "en"
          },
          "text": "焦炭; 炼焦; 生产混合; 在炼化厂; 28.435 MJ/kg 净热值",
          "xml:lang": "zh"
        },
        "dataDerivationTypeStatus": "Measured",
        "meanAmount": "13276.3428"
      }
    ]
  }
}

Erläuterung: Die Daten zeigen einen Produktionsprozess in TIDAS mit Kennwerten, Quellen und weiteren Schlüsselinformationen. Aus ihnen wird ein Datenfingerabdruck für die spätere Integritätsprüfung berechnet.

Ablauf:

  1. Hashwert der TIDAS-Daten berechnen

  2. SHA-256-Hashwert: b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c

Technischer Hinweis: SHA-256 erzeugt für identische Daten denselben und für abweichende Daten einen anderen Hashwert. Aus dem Hash lassen sich die Originaldaten nicht zurückrechnen.

Schritt 2: Datenhash auf der Blockchain zertifizieren

Der berechnete Datenhash wird in das AntChain-Netzwerk geschrieben. Der dabei entstehende Transaktionshash dient als Zertifizierungsnachweis.

Ablauf:

  1. Systemanmeldung und Token-Autorisierung Token: example-access-token (redigierter Platzhalter)

  2. Datenhash an die Blockchain senden Blockchain-Schreibanfrage wird gesendet ...

  3. Bestätigung und Transaktionshash empfangen Hash erfolgreich auf die Blockchain geschrieben Transaktionshash: 7ebcb315ebcc9d27983316f83ba9a1ed916f3524e19fc3db392a254f738f487

Wichtig: Der Transaktionshash ist die eindeutige Kennung dieser Zertifizierung. Auf der Blockchain wird ausschließlich der Datenhash gespeichert.

Schritt 3: Transaktionsnachweis lokal speichern

Das System speichert den von der Blockchain zurückgegebenen Transaktionshash sicher für spätere Prüfungen.

Beispiel der gespeicherten Informationen:

{
  "blockNumber": 1414787,
  "transactionHash": "7ebcb315ebcc9d27983316f83ba9a1ed916f3524e19fc3db392a254f738f487",
  "timestamp": 1748811220199,
}

Schritt 4: Manipulation prüfen

Zur Prüfung auf Manipulation führt das System folgenden Ablauf aus:

Prüfablauf:

  1. Lokal gespeicherten Transaktionshash lesen Transaktionshash: 7ebcb315ebcc9d27983316f83ba9a1ed916f3524e19fc3db392a254f738f487 Blocknummer: 1414787

  2. Ursprünglichen Zertifizierungshash über den Transaktionshash abfragen Transaktionsdaten werden von der Blockchain abgefragt ... Server-Prüftoken: example-verification-token Auf der Blockchain gespeicherter Originalhash: b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c

  3. Aktuellen Datenhash berechnen und mit dem Blockchain-Hash vergleichen

Prüfergebnis:

[Prüfung erfolgreich] ✅
Aktueller Datenhash: b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c
Auf der Blockchain gespeicherter Hash: b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c
Die Hashwerte stimmen überein; die Datenintegrität ist bestätigt.

Prüfprinzip: Wurden die Daten nicht verändert, stimmt der aktuell berechnete Hash mit dem auf der Blockchain gespeicherten Originalhash überein.

🔍 Abfrage im Blockchain Explorer

Der Blockchain Explorer macht Transaktionsdatensätze transparent abfragbar und zeigt den Bestätigungsstatus der Zertifizierung.

Abfrageinformationen:

Transaction ID: 7ebcb315ebcc9d27983316f83ba9a1ed916f3524e19fc3db392a254f738f487
Block Height: 1414787
Transaction Time: 2023-04-16 21:08:02
Blockchain-explorer Blockchain-transaction-structure

⚠️ Beispiel einer erkannten Manipulation

Wurden Daten verändert, erkennt das System die Abweichung präzise und gibt eine Warnung aus.

Beispiel der Änderung:


- "meanAmount": "13276.3428"
+ "meanAmount": "13276.3427"

Veränderte Daten:

{
  "processDataSet": {
    "xmlns": "http://icm.jrc.it/ILCD/Process",
    "version": "1.1",
    "exchange": [
      {
        "meanAmount": "489.0",
        "generalComment": {
          "text": "Coal injection",
          "xml:lang": "en"
        },
        "text": "喷煤",
        "xml:lang": "zh"
      },
      {
        "resultingAmount": "489.0",
        "exchangeDirection": "Input",
        "dataSetInternalID": "0",
        "referenceToFlowDataSet": {
          "uri": "../flows/b905fbda-65fa-4a8b-b19e-37f87ee2bef9.xml",
          "type": "flow data set",
          "version": "01.01.000",
          "refObjectId": "b905fbda-65fa-4a8b-b19e-37f87ee2bef9",
          "commonShortDescription": {
            "text": "coke; coking; production mix in the coking plant; 28.435 MJ/kg net heating value",
            "xml:lang": "en"
          },
          "text": "焦炭; 炼焦; 生产混合; 在炼化厂; 28.435 MJ/kg 净热值",
          "xml:lang": "zh"
        },
        "dataDerivationTypeStatus": "Measured",
        "meanAmount": "13276.3427"
      }
    ]
  }
}

Prüfergebnis:

[Verification Failed] ❌
Current data hash: a6972e27120d3f77c11ca3719311c5e27aca3ab111906c42d7d56d1c4d12a9e
On-chain stored hash: b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c

Hash values do not match, data tampering detected!

Hinweis: Selbst die Änderung einer einzelnen Nachkommastelle wird durch den Hashvergleich erkannt. Der Hash der veränderten Daten weicht vom auf der Blockchain gespeicherten Originalhash ab; das System meldet die Manipulation unmittelbar.

🛡️ Datenschutzwahrende Berechnung

TIDAS und die Trusted Data Sharing Platform von AntChain bilden eine Lösung für sichere, gemeinsame Datenanalysen. Dieser Abschnitt beschreibt Berechnungsablauf und Umsetzung und zeigt, wie mehrere Parteien Daten auswerten können, ohne sensible Unternehmensdaten offenzulegen.

Kernablauf:

  1. Originaldaten verschlüsseln und anbinden

  2. Aufgabe erstellen und konfigurieren

  3. Datenschutzwahrende Berechnung ausführen

  4. Berechnungsergebnis abrufen

Beispielszenario:
Für die Entwicklung von Branchendaten sollen Angaben mehrerer Stahlunternehmen statistisch ausgewertet werden; im Beispiel sind es zwei Unternehmen. Die Trusted Collaboration Platform von AntChain führt eine datenschutzwahrende Berechnung aus und liefert Ergebnisse, ohne die Originaldaten der Unternehmen offenzulegen.
Quelle: Liu Wei. Research on Analytical Methods in LCI Data Quality System. Beijing University of Technology, 2006 (Chinesisch).

🔄 Ablauf einer sicheren Mehrparteienanalyse

Schritt 1: Originaldaten verschlüsseln und anbinden

Emissionsdaten aus Unternehmensprozessen werden über eine API an vertrauenswürdige Kollaborationsknoten angebunden. Die Verarbeitung erfolgt in einer Trusted Execution Environment, sodass keine Daten nach außen gelangen.

Beispiel sensibler Originaldaten (Knoten 1):

{
  "resultingAmount": "2.197",
  "exchangeDirection": "Output",
  "@dataSetInternalID": "2",
  "referenceToFlowDataSet": {
    "@uri": "../flows/f097a1b3-17d6-4dc5-a2be-642dbf1517e3.xml",
    "@type": "flow data set",
    "@version": "01.01.000",
    "@refObjectId": "f097a1b3-17d6-4dc5-a2be-642dbf1517e3",
    "common:shortDescription": [
      {
        "#text": "粉尘; 钢铁生产原料投料; 生产混合，在工厂; 粒径范围0.5~5μm",
        "@xml:lang": "zh"
      },
      {
        "#text": "dust; Raw materials feeding for steel production; Production mixing, in the factory; The particle size range is 0.5 - 5 μm.",
        "@xml:lang": "en"
      }
    ]
  },
  "dataDerivationTypeStatus": "Measured"
}

Beispiel sensibler Originaldaten (Knoten 2):

{
  "meanAmount": "1.767",
  "resultingAmount": "1.767",
  "exchangeDirection": "Output",
  "@dataSetInternalID": "2",
  "referenceToFlowDataSet": {
    "@uri": "../flows/f097a1b3-17d6-4dc5-a2be-642dbf1517e3.xml",
    "@type": "flow data set",
    "@version": "01.01.000",
    "@refObjectId": "f097a1b3-17d6-4dc5-a2be-642dbf1517e3",
    "common:shortDescription": [
      {
        "#text": "粉尘; 钢铁生产原料投料; 生产混合，在工厂; 粒径范围0.5~5μm",
        "@xml:lang": "zh"
      },
      {
        "#text": "dust; Raw materials feeding for steel production; Production mixing, in the factory; The particle size range is 0.5 - 5 μm.",
        "@xml:lang": "en"
      }
    ]
  },
  "dataDerivationTypeStatus": "Measured"
}

Schritt 2: Aufgabe erstellen und konfigurieren

Auf der Kollaborationsplattform wird eine datenschutzwahrende Berechnungsaufgabe mit Datenquellen und Berechnungslogik angelegt.

Ablauf:

  1. Das System identifiziert die zu verarbeitenden sensiblen Datensätze.

    🔑 Node 1 Data: {
  dataSetInternalID: '2',
  id: '2fbace5c-b2ff-4fd1-9162-04889ba12bca',
  version: '01.01.000'
}
🔑 Node 2 Data: {
  dataSetInternalID: '2',
  id: '07c8922f-151c-4013-813a-f9e7a20a7fbe',
  version: '01.01.000'
}

  2. Datenschutzwahrende Berechnungsaufgabe erstellen

    📋 Task Creation Result:
{
  "success": true,
  "instanceId": "INSTANCE_20250417165654_vbrqsYRj",
  "projectId": "PROJ_20250323163915_2nW3f7wz",
  "envId": "ENV_20250323163915_8EJkp60z",
  "appId": "APP_20250325165219_xdyRVNhu"
}

Technischer Hinweis: Das System verwendet sensible Daten zweier Knoten als Eingaben in einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung. Keine Partei kann die Originaldaten der anderen einsehen.

Schritt 3: Datenschutzwahrende Berechnung ausführen

Die Kollaborationsplattform führt die Aufgabe gemäß der festgelegten Logik aus.

Ausführung:

  1. Status der Berechnungsaufgabe regelmäßig abfragen

    📊 Check #1 - Current Status:
{
  "success": true,
  "status": "INSTANCE_INSTANTIATED",
  "appInstanceStatus": "EXECUTING",
  "isComplete": false,
  "message": "Calculation is still in progress"
}
⏳ Task in progress, checking again in 10 seconds...

  2. Abschluss der Berechnungsaufgabe

    📊 Check #10 - Current Status:
{
  "success": true,
  "status": "INSTANCE_COMPLETED",
  "coDatasetId": "CO_DATASET_20250417165657_UHAocMTS",
  "isComplete": true
}

  3. Gesamte Berechnungsdauer

    🕒 16:58:42 | ✅ Computation task completed | Time spent: 1 minute 48 seconds

Schritt 4: Berechnungsergebnis abrufen

Nach Abschluss ruft das System das Ergebnis sicher ab. Es enthält keine sensiblen Informationen.

Vollständiges Berechnungsergebnis:

{
  "success": true,
  "data": [
    {
      "name": "average_value",
      "type": "DOUBLE",
      "valueList": [
        1.982
      ]
    }
  ]
}

Vereinfachtes Ergebnis:

[ 1.982 ]

Erläuterung: Die Plattform hat aus den Staubemissionsdaten zweier Knoten erfolgreich den Mittelwert 1,982 berechnet. Das Ergebnis kann sicher geteilt werden, ohne Originaldaten einer Partei offenzulegen.

Das Ergebnis kann zusätzlich auf der Blockchain zertifiziert werden, um Vertrauenswürdigkeit und Manipulationsschutz nachzuweisen.

🔍 Oberfläche der Trusted Collaboration Platform

Die Plattform bietet eine übersichtliche Oberfläche für Aufgabenverwaltung und Überwachung, über die sich Berechnungsablauf und Ergebnis verfolgen lassen.

PrivateCalculation-dashboard PrivateCalculation-result

🔐 Mechanismen zum Datenschutz

Die Trusted Data Sharing Platform kombiniert mehrere Technologien zur Datensicherheit:

  1. Sichere Mehrparteienberechnung in einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung

  2. Sicherheitsprüfung des Ergebnisses, damit keine sensiblen Angaben enthalten sind

  3. Lückenlose Rückverfolgbarkeit durch Aufzeichnung aller Berechnungsschritte

Technische Unterstützung: Ant Digital Technology

Ant Digital Group

Fallstudie zur Integration von HiQ-Editor und TIDAS

Praxisbericht zur Anbindung des HiQ-Editors von Haike Data an die TIDAS-Datenarchitektur.

Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen zur Mitarbeit an der TIDAS-Dokumentation und zu den verwendeten Werkzeugen.

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🏗️ Überblick über die Integration von TIDAS und AntChain🔗 Vertrauenswürdige Datenzertifizierung🔄 Ablauf von Datenprüfung und ZertifizierungSchritt 1: Hashwert der Originaldaten berechnenSchritt 2: Datenhash auf der Blockchain zertifizierenSchritt 3: Transaktionsnachweis lokal speichernSchritt 4: Manipulation prüfen🔍 Abfrage im Blockchain Explorer⚠️ Beispiel einer erkannten Manipulation🛡️ Datenschutzwahrende Berechnung🔄 Ablauf einer sicheren MehrparteienanalyseSchritt 1: Originaldaten verschlüsseln und anbindenSchritt 2: Aufgabe erstellen und konfigurierenSchritt 3: Datenschutzwahrende Berechnung ausführenSchritt 4: Berechnungsergebnis abrufen🔍 Oberfläche der Trusted Collaboration Platform🔐 Mechanismen zum Datenschutz