面向动态供应链的隐私保护信誉系统PRepChain：基于全同态加密的资源高效解决方案

为解决动态供应链环境中信誉系统在隐私保护、可靠性和可用性方面的不足，RWTH Aachen University团队提出PRepChain系统。该研究通过全同态加密(FHE)和分布式权限设计，实现了支持主客观评分的隐私保护信誉聚合，在保证投票者-被投票者不可链接性的同时，确保供应链信息系统的无缝集成。实验表明系统在真实场景下具有良好性能，为动态商业关系中的信任建立提供了创新解决方案。

　　

在数字化浪潮和工业物联网(IIoT)的推动下，传统供应链正快速向动态化、网络化转型。然而令人惊讶的是，尽管信誉系统在消费者电商领域大放异彩，其在企业间(B2B)供应链环境的应用却严重滞后。当前供应链面临个性化产品需求激增、供应链中断频发等挑战，导致商业伙伴频繁更替。在这种动态环境中，企业亟需可靠机制来评估潜在合作伙伴的信誉，但现有解决方案要么缺乏关键功能，要么存在隐私泄露风险。

针对这一关键问题，德国亚琛工业大学(RWTH Aachen University)通信与分布式系统研究所的Jan Pennekamp团队在《Future Generation Computer Systems》发表创新研究。他们开发的PRepChain系统首次将全同态加密(FHE)与分布式权限架构相结合，构建出专为动态供应链设计的隐私保护信誉系统。该系统突破性地实现了：1）支持从供应链信息系统(SCIS)提取客观指标与主观评价的混合评分；2）通过CKKS加密方案确保投票过程的可验证机密性；3）采用阈值触发机制防止信誉追踪；4）建立伪名管理器实现细粒度访问控制。

研究团队采用模块化技术路线：基于Python构建原型系统，使用Pyfhel库实现CKKS加密方案，MongoDB存储加密数据，Flask框架实现RESTful API交互。通过真实制造业案例验证，系统处理8维评分向量时单次投票耗时<11秒，8000次加密运算后仍保持计算精度，满足商业决策的实时性需求。关键创新点包括：1）分布式聚合引擎实现投票者-被投票者(r_r^E/r_e^E)评分的加密聚合；2）信誉管理器采用k阈值更新策略保护隐私；3）混合密钥管理方案平衡数据可用性与机密性。

研究结果揭示：1）架构设计方面，通过分离密钥管理器与信誉管理器的权限，有效防止单点数据泄露。2）性能评估显示，在Xeon E5-2620v2服务器上，初始投票流程耗时10.2±0.8秒，重复投票因需加载历史信誉数据增至10.8±1.2秒。3）安全分析证实，系统满足恶意但谨慎(malicious-but-cautious)威胁模型下的五重隐私属性：投票不可链接性、双向匿名性、信誉使用不可关联性等。4）实际部署中，系统成功从企业ERP和车间传感器提取8类指标，包括交货准时率、产品质量等客观维度。

这项研究的核心价值在于：首次为动态供应链环境提供兼顾隐私保护与实用性的信誉系统解决方案。相比传统方案，PRepChain的创新性体现在：1）技术层面，通过FHE实现加密域内的信誉分计算S^E=(∑r_i^E)/k，突破明文处理的隐私瓶颈；2）应用层面，支持基于IIoT数据的客观评分与人工评价的加权融合，增强信誉的可靠性。研究团队开源了原型实现，为后续研究奠定基础。未来工作可探索将验证引擎与可信传感技术结合，进一步提升系统抗攻击能力。这项成果不仅推动供应链数字化转型，也为跨企业数据协作提供了创新范式。