下一代量子安全边缘AI-区块链系统：利用视觉Transformer提升供应链信任

《Future Generation Computer Systems》：The NextGen Quantum-Secure Edge AI-Blockchain System: Enhancing Supply Chain Trust with Vision Transformers

量子安全区块链与AI融合的防伪检测框架有效提升全球供应链可信度，实现多模态数据验证与高效分布式存储，实验显示96%+检测准确率及174TPS吞吐量。

　　

Israelin Insulata J|J. Roselin

计算机科学与工程系，安娜大学区域校区 – 提鲁内尔韦利，627007，泰米尔纳德邦，印度

摘要

假冒产品对全球供应链构成了严重威胁，危及消费者安全、品牌声誉和经济稳定。本文介绍了NextGen量子安全边缘AI-区块链系统，这是一个可扩展且具有弹性的框架，它结合了视觉变换器（ViT）、联邦学习（FL）、区块链和零知识证明（ZKP），以实现高精度的假冒产品检测和透明产品认证。该系统利用多模态验证、RFID元数据验证、基于物联网的异常检测和先进的图像分析技术，在保护数据隐私的同时确保了强大的认证能力。混合链上/链下存储模型优化了数据管理并减少了区块链拥堵，而创新的PoA-X共识机制提高了交易吞吐量并降低了延迟。后量子密码原语进一步防范了新兴的量子威胁。实验评估显示，该系统的检测准确率超过96%，假冒产品检测时间稳定在355-395毫秒之间，平均每秒处理174笔交易，即使在高流量和对抗性条件下也能保持强劲的性能。通过结合自适应AI、去中心化验证和量子安全密码学，所提出的框架为全球供应链中的假冒产品问题提供了一种面向未来、保护隐私且高效的解决方案。

章节摘录

引言

在全球化彻底改变了贸易和商业的时代，消费者期望他们购买的产品是真实、安全和可靠的。然而，假冒产品的泛滥威胁到了这种基本信任，渗透到了从制药和电子到消费品和奢侈品牌的各个行业。美国专利商标局（USPTO）估计，全球假冒贸易额已超过2万亿美元，但其影响远超经济领域

相关工作

为了打击假冒产品，研究人员利用区块链、机器学习和密码安全等尖端技术开发了创新的检测机制。该领域的早期方法之一是由Manmeet等人提出的[1]，他们引入了一种基于成本敏感性的学习方案，结合了MetaCost和AdaCost以及蒙特卡洛模拟进行假冒产品检测。虽然这种方法提高了检测准确性，但它需要

假冒产品缓解中的挑战

传统的假冒产品检测机制在现实世界应用中存在显著局限性，这些局限性包括实时认证的低效率、对对抗性操作的脆弱性、验证系统的信任问题、新兴的密码威胁以及存储限制。解决这些问题需要一种全面的方法，该方法要在保证安全性的同时确保可扩展性和适应性。

实时

提出的方法

所提出的边缘AI-区块链框架为全球供应链中的产品认证提供了一种去中心化和量子安全的解决方案。该框架包括六个关键架构层：边缘数据采集层、基于AI的假冒产品检测层、联邦学习（FL）层、区块链认证和验证层、混合链上/链下存储层以及自动假冒产品警报和合规层，每个层都发挥着重要作用

国际反假冒合规性

确保符合国际反假冒法规对于基于区块链的假冒产品缓解系统的采用和有效性至关重要。所提出的边缘AI-区块链框架旨在满足关键的全球监管要求，提高供应链的可追溯性、安全性和透明度。通过整合不可变的区块链记录、实时认证和自动化合规机制，该框架有助于遵守法律

安全分析和证明

安全机制通过定理和证明得到了验证，证明了该系统在假冒产品检测方面的鲁棒性。

对抗性攻击：对抗性攻击试图通过以下手段操纵假冒产品检测模型：i) 基于GAN的假冒图像（绕过基于AI的检测），ii) 数据投毒（破坏联邦学习中的训练数据）以及逃避技术（修改产品图像和元数据以欺骗系统）。所提出的框架可以缓解这些威胁

实验设置

所提出的边缘AI-区块链框架在低流量和高流量两种不同场景下进行了严格测试，以评估其效率、可扩展性和实时假冒产品检测能力。实验评估使用了来自三个主要来源的真实数据集：Kaggle上的物联网支持的药物供应链数据集，该数据集提供了来自雅培和辉瑞等制药公司的真实物联网生成数据；FDA药品供应链数据集

量子安全密码原语的实现和基准测试

为了确保长期抵御具有量子能力的对手，该框架集成了后量子原语，用于哈希和数字签名。SHAKE256由NIST标准化（SP 800-185），具有128位预图像和256位抗碰撞性，即使在Grover算法下也能保持安全。通过Keccak Code Package和PyCryptodome实现，其在Intel Core i9-12900K上的平均哈希时间为约1.6微秒/KB，延迟增加不到0.3%

消融研究：ViT与CNN基线的比较评估

为了验证视觉变换器在假冒产品检测方面的优越性，我们进行了消融研究，将所提出的ViT模型与两种常用的卷积神经网络基线（ResNet-50和MobileNetV2）进行了比较。所有模型都在相同的假冒产品图像数据集上使用相同的超参数和预处理流程进行训练和评估，以确保公平性。性能在10个训练检查点（第5到50周期）进行了监控，关键指标包括

交易费用和处理时间的成本分析

交易费用和处理时间是基于区块链系统的关键性能指标。

交易费用：交易费用表示在区块链网络上执行交易所发生的成本。交易费用结构取决于：i) 共识机制，ii) 网络拥堵，以及iii) 存储模型。交易成本效率（TCE）指标定义为：

$TCE=(\frac{C_{al}?C_{pro}}{}$其中：$C_{al}$ 和 $C_{pro}$ 是另一种区块链解决方案的交易费用

结论

所提出的边缘AI-区块链框架通过整合多模态认证、去中心化验证和自适应学习机制，有效解决了全球供应链中假冒产品缓解的关键挑战。通过利用RFID元数据验证、基于物联网的异常检测和AI驱动的图像分析，该框架在确保高精度检测的同时，通过基于区块链的验证保持了数据完整性和安全性。

未引用的参考文献

[36]

CRediT作者贡献声明

Israelin Insulata J：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，方法论，调查，形式分析，概念化。J. Roselin：撰写 – 审稿与编辑，验证，监督，概念化。