Cas d'application TIDAS sur AntChain

Étude de cas détaillée sur l'intégration et l'utilisation du système de données TIDAS avec AntChain

🏗️ Vue d'ensemble de l'intégration TIDAS et AntChain

AntChain fournit une infrastructure blockchain complète grâce à sa plateforme BaaS (Blockchain as a Service) et à sa Plateforme de partage de données de confiance, prenant en charge divers scénarios d'applications blockchain.

Les structures de données TIDAS peuvent être intégrées de manière transparente avec la plateforme AntChain, permettant actuellement les fonctionnalités suivantes :

Certification de données de confiance : Calcule et stocke sur la blockchain les hachages des données de processus unitaires ou des facteurs d'empreinte carbone téléversés par les entreprises, assurant l'immuabilité des données et la traçabilité complète du processus.
Calcul préservant la confidentialité : Permet la modélisation collaborative multipartite et l'analyse statistique sans exposer les données sous-jacentes, assurant leur confidentialité et la fiabilité des calculs.

🔗 Certification de données de confiance

En association avec AntChain, TIDAS a développé une solution de prévention de l'altération des données et de vérification de leur intégrité. Ce document présente le processus de vérification principal et les détails de sa mise en œuvre. Il montre comment la blockchain peut garantir la fiabilité de données de production essentielles et fournir une base technique à la gestion des données d'entreprise, à la surveillance environnementale et à la comptabilisation des émissions de carbone.

Processus central :

Calcul du hachage des données originales
Certification sur chaîne du hachage de données
Stockage local des justificatifs de transaction
Vérification de la falsification des données

Scénario d'exemple : Les données de processus unitaire d'une installation de production d'acier sont téléversées sur la plateforme TIDAS (apport de coke de 13276,3428 tonnes), puis leur hachage est calculé et certifié via AntChain. Lorsque les utilisateurs accèdent ensuite à ces données, ils peuvent vérifier si elles ont été altérées en comparant le hachage stocké sur la chaîne avec celui calculé localement. Toute altération (par exemple, un apport de coke modifié à 13276,3427 tonnes) est ainsi détectée immédiatement.

Source des données : Liu Wei. Research on Analytical Methods in LCI Data Quality System. (Beijing University of Technology, 2006) (en chinois)

🔄 Processus opérationnel de vérification des données et de certification de confiance

Étape 1 : Calcul du hachage des données originales

Le système TIDAS calcule d'abord la valeur de hachage des données métier originales, générant une empreinte de données unique.

Exemple de données originales :

{
  "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"
      }
    ]
  }
}

Explication de l'exemple : Les données ci-dessus montrent des données de processus de production dans le système TIDAS, y compris les valeurs d'indicateurs, les sources de données et d'autres informations clés. Ces données subiront un calcul de hachage pour générer une empreinte de données pour la vérification ultérieure de l'intégrité.

Processus opérationnel :

Calcul de la valeur de hachage des données TIDAS
Valeur de hachage SHA256 : b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c

Note technique : Le système utilise l'algorithme de hachage SHA256, qui génère la même valeur de hachage pour des données identiques, des valeurs de hachage différentes pour des données différentes, et ne peut pas être ingénierie inversée pour déduire les données originales.

Étape 2 : Certification sur chaîne du hachage de données

Écrit le hachage de données calculé sur le réseau AntChain et obtient un hachage de transaction blockchain comme justificatif de certification.

Processus opérationnel :

Connexion au système et autorisation par jeton Jeton : example-access-token (espace réservé expurgé)
Envoi du hachage de données à la blockchain Envoi de la requête d'écriture blockchain...
Confirmation de la blockchain et retour du hachage de transaction Hachage écrit avec succès sur la blockchain Hachage de transaction : 7ebcb315ebcc9d27983316f83ba9a1ed916f3524e19fc3db392a254f738f487

Point clé : Le hachage de transaction est un identifiant unique généré par la blockchain pour cette certification, seul le hachage de données étant réellement stocké sur chaîne.

Étape 3 : Stockage local des justificatifs de transaction

Le système stocke de manière sécurisée le hachage de transaction renvoyé par la blockchain pour la vérification ultérieure des données.

Exemple d'informations stockées :

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

Étape 4 : Vérification de la falsification des données

Lorsqu'il est nécessaire de vérifier si les données ont été falsifiées, le système exécute le processus de vérification suivant :

Processus de vérification :

Lecture du hachage de transaction stocké localement Hachage de transaction : 7ebcb315ebcc9d27983316f83ba9a1ed916f3524e19fc3db392a254f738f487 Numéro de bloc : 1414787
Requête du hachage de certification original depuis la blockchain via le hachage de transaction Requête des données de transaction depuis la blockchain... Jeton de vérification du serveur : example-verification-token Hachage de données original stocké sur chaîne : b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c
Calcul du hachage de données actuel et comparaison avec le hachage sur chaîne

Résultat de la vérification :

[Vérification réussie] ✅
Hachage actuel des données : b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c
Hachage stocké sur la blockchain : b9e5f69bca64c412e12175c417c4669bf4772a29c9efa6d7a3b21a5424bc093c
Les hachages correspondent ; l'intégrité des données est confirmée.

Principe de vérification : Si les données n'ont pas été falsifiées, la valeur de hachage actuellement calculée doit être identique à la valeur de hachage originale stockée sur chaîne.

🔍 Requête dans l'explorateur blockchain

L'explorateur blockchain fournit une fonctionnalité de requête transparente pour les enregistrements de transaction, qui peut être utilisée pour visualiser l'état de confirmation des enregistrements de certification.

Informations de requête :

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

⚠️ Cas de détection de falsification de données

Lorsque les données sont falsifiées, le système peut identifier et alerter avec précision.

Exemple de falsification :


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

Données falsifiées :

{
  "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"
      }
    ]
  }
}

Résultat de la vérification :

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

Hash values do not match, data tampering detected!

Note : Même si seule une valeur après la virgule est modifiée, le système peut détecter avec précision les changements de données par comparaison de hachage. La valeur de hachage des données falsifiées ne correspond pas au hachage original stocké sur la blockchain, et le système détecte immédiatement le comportement de falsification.

🛡️ Calcul préservant la confidentialité

En association avec la plateforme de partage de données de confiance d'AntChain, TIDAS a développé une solution sécurisée d'analyse collaborative des données. Cette section décrit en détail le processus de calcul principal et sa mise en œuvre, en montrant comment réaliser une analyse collaborative multipartite tout en protégeant les données sensibles des entreprises.

Processus central :

Chiffrement et accès aux données originales
Création et configuration de tâches
Exécution du calcul préservant la confidentialité
Obtention des résultats de calcul

Scénario d'exemple : Lors du développement de données sectorielles, une analyse statistique des données de plusieurs entreprises sidérurgiques (deux entreprises dans cet exemple) est requise. La plateforme de collaboration de confiance d'AntChain permet d'établir un processus de calcul préservant la confidentialité afin d'obtenir les résultats sans exposer les données d'origine des entreprises.

Source des données : Liu Wei. Research on Analytical Methods in LCI Data Quality System. (Beijing University of Technology, 2006) (en chinois)

🔄 Processus opérationnel d'analyse collaborative sécurisée multipartite

Étape 1 : Chiffrement et accès aux données originales

Les données d'émissions de processus de production des entreprises sont accessibles via l'API vers des nœuds de collaboration de confiance. Ce processus se déroule dans un environnement d'exécution de confiance, garantissant que les données ne seront pas divulguées.

Exemple de données sensibles originales (Nœud 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"
}

Exemple de données sensibles originales (Nœud 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"
}

Étape 2 : Création et configuration de tâches

Créer une tâche de calcul préservant la confidentialité sur la plateforme de collaboration de confiance, en configurant les sources de données et la logique de calcul.

Processus opérationnel :

Le système identifie les jeux de données sensibles à traiter

🔑 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'
}

Création de la tâche de calcul préservant la confidentialité

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

Note technique : Le système utilise les données sensibles de deux nœuds comme sources d'entrée pour le calcul dans un environnement d'exécution de confiance. Les parties ne verront pas les données originales des autres.

Étape 3 : Exécution du calcul préservant la confidentialité

La plateforme de collaboration de confiance exécute la tâche de calcul selon la logique définie.

Processus d'exécution :

Interrogation du statut de la tâche de calcul

📊 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...

Achèvement de la tâche de calcul

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

Temps total de calcul

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

Étape 4 : Obtention des résultats de calcul

Une fois le calcul terminé, le système obtient de manière sécurisée les résultats de calcul, qui ne contiennent pas d'informations sensibles.

Résultats finaux du calcul :

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

Résultat simplifié :

[ 1.982 ]

Explication du résultat : Via la plateforme de collaboration de confiance, la valeur moyenne des données d'émissions de poussière de deux nœuds a été calculée avec succès à 1,982. Ce résultat peut être partagé en toute sécurité sans divulguer les données sensibles originales d'aucune partie.

Les résultats de calcul peuvent être davantage certifiés sur chaîne pour assurer la fiabilité et l'immuabilité des résultats.

🔍 Interface de visualisation de la plateforme de collaboration de confiance

La plateforme de collaboration de confiance fournit une interface intuitive de gestion et de surveillance des tâches, facilitant le suivi du processus de calcul et des résultats.

🔐 Mécanisme de protection de la confidentialité des données

La Plateforme de partage de données de confiance emploie plusieurs technologies pour assurer la sécurité des données :

Calcul multipartite sécurisé - Calcul effectué dans un environnement d'exécution de confiance
Vérification de sécurité des résultats de calcul - Assurant que les données de résultat ne contiennent pas d'informations sensibles
Traçabilité du processus complet - Enregistrement de chaque étape du processus de calcul

Support technique

Ant Digital Technology

Ant Digital Group

Cas d'application TIDAS sur AntChain

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