基于区块链与密码学的承诺随机双盲抽样方法在数据经济中的创新应用

本研究针对数据交易与审计中存在的抽样偏差、数据篡改和信任缺失问题，创新性地提出了一种基于区块链和密码学技术的承诺随机双盲抽样（Committed Random Double-Blinded Sampling）协议。通过伪随机置换（PRP）和哈希函数确保抽样位置的双盲性，结合区块链的不可篡改性实现数据可追溯验证。研究不仅构建了基础协议，还针对多文件分层抽样和三方防共谋场景提出优化方案，实验证明其高效性（10GB数据抽样仅需20秒）。该成果为数据经济中的可信评估提供了可扩展的解决方案，发表于《Journal of Digital Economy》。

　　

在数字经济时代，数据交易和审计的重要性日益凸显，但传统方法面临抽样偏差、数据篡改和信任缺失等核心挑战。数据所有者可能选择性提供高质量样本，而买方或审计方无法验证数据的完整性和代表性。更棘手的是，数据具有可复制性，传统商品抽样模式难以适用。这些问题严重制约了数据经济的健康发展，亟需一种兼顾安全性与效率的新型抽样协议。

针对这一需求，研究人员开展了一项创新研究，提出基于区块链和密码学技术的承诺随机双盲抽样方法（Committed Random Double-Blinded Sampling）。该研究首先定义了抽样过程的安全标准：对数据所有者而言，抽样者不能获取非抽样数据；对抽样者而言，数据所有者篡改数据的概率可忽略。为实现这一目标，研究团队设计了核心协议框架，通过伪随机置换（PRP）和哈希函数实现抽样位置的双盲性——即抽样者和数据所有者均无法单独操控抽样位置，需双方共同决定。区块链技术则用于存储交互信息，确保过程可追溯。

关键技术方法包括：1）使用抗碰撞哈希函数（如SHA256）生成数据块指纹；2）伪随机置换（PRP）算法确保抽样位置随机性；3）区块链记录关键参数（如哈希值、PRP密钥）；4）针对多文件场景设计分层抽样策略；5）三方场景下通过随机数联合生成防共谋PRP密钥。实验采用10GB数据库（80KB/块），在99%置信度下验证协议效率。

研究结果主要体现在四个层面：

1. 基础协议安全性：通过哈希函数的原像抵抗性（Preimage Resistance）确保非抽样数据保密性，第二原像抵抗性（Second-Preimage Resistance）使数据篡改检测概率达99%。双盲性通过PRP密钥的提前承诺实现，双方均无法单独操控抽样位置。
2. 通信优化方案：仅需上传整体数据哈希值而非所有块哈希，将10GB数据的通信量压缩至110MB，网络传输时间缩短至10秒。
3. 多文件分层抽样：允许抽样者先抽样了解文件概貌，再针对性选择文件二次抽样，提升检测效率而不泄露未抽样文件。
4. 三方防共谋协议：通过区块链区块哈希⊕双方随机数生成PRP密钥，确保数据所有者与第三方无法预谋伪造抽样数据。

研究结论表明，该协议在保证双盲性和安全性的同时，具有显著效率优势——20秒即可完成10GB数据的抽样准备。与基于可信执行环境（TEE）的方案相比，其硬件普适性更强；与基于茫然传输（Oblivious Transfer）的多方计算方案相比，通信开销降低90%以上。讨论部分强调，该技术可扩展应用于医疗数据共享、金融审计等场景，特别是对需要第三方评估又需防止共谋的领域具有重要价值。未来研究方向包括动态数据更新机制和更高效的PRP实现算法。

这项由Shengzhe Meng和Jintai Ding完成的研究，为数据经济中的信任建立提供了密码学与区块链融合的创新范式，其成果发表于《Journal of Digital Economy》，为构建安全、高效的数据交易基础设施奠定了关键技术基础。