《Array》：Research on the Crop Breeding Data Protection Method Based on Secure Multi-Party Computation and Homomorphic Encryption
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区块链技术以其去中心化、不可篡改和透明可追溯的特性，为作物育种数据的安全共享提供了一种创新解决方案。本研究分析了传统作物育种数据管理面临的挑战，包括数据碎片化、共享困难和安全风险，并提出了一种基于Hyperledger Fabric v2.0的安全作物育种数据
区块链技术以其去中心化、不可篡改和透明可追溯的特性，为作物育种数据的安全共享提供了一种创新解决方案。本研究分析了传统作物育种数据管理面临的挑战，包括数据碎片化、共享困难和安全风险，并提出了一种基于Hyperledger Fabric v2.0的安全作物育种数据共享模型（BHMS）。与现有方法不同，本文提出的方法独特地将声誉管理与基于NTRU的同态加密相结合，以确保数据在加密、传输和计算过程中的隐私和安全。该方法集成了声誉管理机制，通过量化信任度（基于消息新鲜度、参与度和网络年龄）来识别和隔离恶意节点，从而增强系统鲁棒性。BHMS方案有效缓解了量子攻击、重放攻击和女巫攻击等威胁，确保了育种机构、研究人员和农业企业在跨机构合作中的数据安全。在加密效率方面，BHMS在512位至4096位密钥下的加密时间仅增加25.79%，而传统方法在相同条件下增加336.17%。研究人员的方案显著提升了作物育种数据共享的效率和安全性，为农业信息化和智能化发展提供了可靠支持。
研究背景与问题
农业信息化和智能化是未来农业发展的重要方向。随着物联网（IoT）和区块链等新兴技术在作物育种和栽培技术中的应用，传统作物育种信息管理面临数据分散、信息共享困难以及数据真实性难以验证等问题，限制了信息的有效管理和利用。区块链技术凭借其去中心化、不可篡改和透明可追溯的特性，为作物育种信息管理提供了可靠的技术保障。然而，区块链技术本身并非绝对安全，可能面临51%攻击、量子计算威胁或智能合约漏洞等挑战。在作物育种数据共享的背景下，这些潜在风险要求系统设计中融入额外的安全机制，如同态加密和声誉管理，以进一步增强区块链技术的可靠性和安全性。
为此，研究人员聚焦于作物育种数据的安全共享，旨在实现更全面的数据安全管理、更高效的数据共享机制和更强的系统性能。研究人员基于区块链的共识机制，构建了一个基于安全多方计算和同态加密（SMCHE）的作物育种数据安全共享模型，确保各参与方数据隐私的有效保护。该架构基于区块链的去中心化特性，结合分布式存储技术，通过将数据分布存储在多个节点上并采用加密通信手段，提高了数据存储效率并增强了数据的安全性和完整性。论文发表在《Array》。
关键技术方法
研究人员采用了基于NTRU的同态加密方法，通过多项式环上的操作实现加密、解密、同态加法和乘法，有效抵抗量子攻击；创新性地引入声誉管理机制，通过量化消息新鲜度、参与度和网络年龄计算信任度，识别并隔离恶意节点；基于Hyperledger Fabric v2.0搭建区块链网络，结合安全多方计算（SMPC）协议，在半诚实模型下抵抗合谋攻击。系统涉及作物育种组织（CBO）、节点方和安全多方计算服务提供商（SMPCP）三类角色，证书颁发机构（CA）负责注册与证书签发。
研究结果
4.1 Simulation Verification（仿真验证）
在虚拟机环境（Ubuntu 20.04，8.0GB RAM，Intel i7-11800H CPU 2.3GHz）中，使用Hyperledger Fabric v2.0区块链和相同虚拟机内的独立Docker容器部署节点与客户端，采用改进的PBFT共识机制，对NTRU型同态加密和区块链性能进行了测试。
4.2 Performance Analysis（性能分析）
（1）Performance of Homomorphic Encryption（同态加密性能）
与BFV、BGV和CKKS等同态加密算法相比，基于NTRU的算法在加密、解密和密文加法时间上均具有优势，因其基于环的多项式运算而非大整数和模幂运算。在1024、2048和4096位密钥下，NTRU的加密时间分别为1.30ms、3.02ms和7.41ms，均低于其他算法。利用NTL数论库通过快速傅里叶变换（FFT）和中国剩余定理（CRT）加速了多项式计算效率。
（2）Performance of Blockchain（区块链性能）
在不同密钥长度下，将SMCHE模型与BASMA模型比较账户创建时间和交易开销。SMCHE在创建账户A和B时所需时间均低于BASMA，因为NTRU密钥生成效率更高。账户更新和交易时间也随密钥长度增加而增加，但SMCHE始终优于BASMA。
（3）Performance of Secure Multi-Party Computation（安全多方计算性能）
将SMCHE与HSZM和BASMA在512位至4096位密钥下比较安全多方计算的响应时间。SMCHE使用Go语言实现基于NTRU的多方计算协议，HSZM使用Paillier同态加密。结果显示，SMCHE的响应时间随密钥增长缓慢上升（512位时约94ms，4096位时约410ms），而HSZM增长较快。在4096位密钥下，SMCHE响应时间低于HSZM；在512-2048位范围内略高于HSZM。同时，通信量随节点数量增加而降低，因协议设置阶段只需执行一次，且线性秘密共享方案在节点较多时效率更高。
讨论与结论
4.3 Discussion（讨论）
作物育种数据共享在农业信息化中至关重要。SMCHE模型通过整合Hyperledger Fabric区块链、NTRU型同态加密和安全多方计算，显著提升了数据共享的安全性和效率。声誉管理机制通过量化消息新鲜度、参与度和网络年龄等信任评估指标，为识别和隔离恶意节点、确保系统稳定性提供了关键支持。该模型的可扩展性通过多节点并行处理能力实现，NTRU型同态加密基于环多项式运算，在数据集增大时表现出良好的可扩展性（512位至4096位密钥加密时间仅增加25.79%）。针对超大数据集（如基因组序列）可能带来的内存需求和共识排序延迟问题，未来可通过分片技术、批量处理和高级索引方法优化。
5. Conclusions（研究结论）
本文致力于解决农业信息化过程中作物育种数据安全的关键问题，提出了一种基于同态加密的安全数据共享方案。在农业现代化背景下，作物育种数据安全已成为制约数据共享和技术交流的瓶颈。随着农业信息化的深入发展，数据的积累和共享日益重要，但确保数据在共享过程中免受恶意窃取或篡改仍是一个持久挑战。所提出的基于同态加密技术的数据共享方案，在保证数据安全的前提下，实现了不同育种机构之间的高效协作和数据互操作。通过该方案，每个育种机构可以放心地共享数据，其宝贵的数据资源得到充分保护，无需担心隐私泄露或恶意篡改。同时，研究人员可以利用这一安全可信的平台访问加密的基因序列、种质资源数据和历史实验记录，开展数据驱动的科学研究，而无需承担数据泄露或篡改的风险。这种安全的数据共享环境为研究人员提供了更广阔的研究范围，推动作物遗传学、育种技术和农业信息化的深入研究，最终为农业现代化的进一步发展做出贡献。
**作者贡献声明：** Zhou Ailian负责撰写-审阅与编辑；Liu Jiajia负责撰写-初稿；Xiao Shuo负责方法学；Liang Xiaohe负责形式化分析；Zhuang Jiayu负责概念构思。
