区块链技术在用户数据主权与隐私保护中的应用模式：融合零知识证明与去中心化身份的创新框架

《Journal of Cyber Security and Mobility》：Application Mode of Blockchain Technology in User Data Sovereignty and Privacy Protection

本研究针对去中心化互联网环境中用户数据主权保障与隐私保护的挑战，提出了一种融合零知识证明(ZKP)、字段披露控制和多方联合验证的区块链数据授权模型。通过实验验证，该模型在授权准确性（95.1%）、字段匹配一致性（96.5%）和验证效率（最低验证损失0.248）方面均优于传统方案，为医疗记录管理、金融数据交换等高敏感场景提供了可验证隐私与可控披露的协同解决方案。

　　

在人工智能与数字基础设施飞速发展的今天，数据已成为具有明确价值的数字资产。尤其在去中心化互联网环境中，用户使用各类智能服务时产生的身份属性、交易记录等多维敏感数据，如何实现隐私保护与边界控制成为技术治理的重要议题。虽然现有研究在数据加密、访问控制等方面取得阶段性成果，但多数方案仍存在场景依赖性强、技术碎片化等问题，难以在动态去中心化环境中同时实现可验证隐私、灵活披露与多方协同。

针对上述挑战，郑州工程技术学院李银凤团队在《Journal of Cyber Security and Mobility》发表研究，提出一种集成零知识证明(ZKP)、字段披露控制与多方联合验证的区块链数据主权保护模型。该研究通过双机制协同架构，在保障数据可验证性的同时实现最小化披露，为高敏感性区块链隐私保护场景提供了创新解决方案。

关键技术方法主要包括：1）基于ZKP的数据访问控制模型，通过布尔电路映射和约束逻辑生成可验证的零知识证明对象；2）去中心化身份(DID)机制，结合可验证凭证(VC)实现多属性动态披露；3）多方联合验证架构，通过投票聚合机制提升验证结果的抗篡改能力。实验使用Amazon公有区块链数据(AWS-BC)和Elliptic比特币交易子图数据集(Elliptic-Sub)进行验证。

ZKP-DID联合模型性能测试

超参数测试表明，当安全参数λ=32、字段披露上限μ=4时，模型验证损失最低（0.248）。在AWS-BC数据集上，完整模型的授权准确率稳定在94%，而移除ZKP模块后降至88%。字段匹配一致性方面，完整模型在低、中、高复杂度环境下分别达到96.5%、93.0%和90.6%，显著优于对比模型。

ZKP-DID联合模型模拟测试

在模拟低、中、高复杂度的三类场景中，该模型授权准确率分别为93.6%、95.1%和91.2%。其真阳性率(TPR)最高达96.8%，误授权率(FAR)最低为2.1%，平均响应时间(ART)为11.1秒，在分布式策略访问模型(DPAM)等基线模型中表现最优。

研究通过ZKP机制实现“可验证但不可见”的权限声明，结合DID机制支持多属性身份的最小化披露，最终通过区块链的分布式验证节点完成协同授权。该模型首次将可验证隐私、可控披露与协同验证统一于单一框架，在理论层面推进了区块链隐私保护模型的集成创新，在实践层面为医疗记录管理、金融数据交换等隐私敏感领域提供了可直接部署的解决方案。未来研究可进一步探索联邦学习架构与图神经网络在跨平台身份行为演化场景中的融合应用，以增强模型在低信任环境中的适应性。