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区块链赋能的材料大数据安全存储与共享架构：S-MBDA

1. 研究团队与发表信息
本研究由Ran Wang（博士生，IEEE学生会员）、Cheng Xu（IEEE会员）、Fangwen Ye、Sisui Tang及Xiaotong Zhang（IEEE高级会员）共同完成，团队成员均来自北京科技大学计算机与通信工程学院、材料基因工程高精尖创新中心及国家材料服役安全科学中心。论文发表于IEEE Internet of Things Journal第11卷第15期（2024年8月），标题为《S-MBDA: A Blockchain-Based Architecture for Secure Storage and Sharing of Material Big Data》。

2. 学术背景与研究目标
科学领域：本研究属于工业物联网（IIoT）与材料基因工程（Materials Genome Engineering, MGE）的交叉领域，聚焦材料大数据的存储、共享与安全。
研究动机：随着材料数据规模的扩大和共享需求的增长，传统中心化平台面临数据泄露、篡改风险及审计能力不足等问题。区块链技术的去中心化、防篡改特性为上述问题提供了潜在解决方案。
研究目标：提出一种基于区块链的安全架构S-MBDA，实现材料大数据的安全存储与高效检索，并通过两层索引结构和多方安全计算技术提升数据共享的可信度与效率。

3. 研究流程与方法
3.1 架构设计
S-MBDA由四层组成：
- 客户端：提供用户交互界面，支持数据上传、检索及权限管理。
- 区块链层：基于Hyperledger Fabric联盟链，存储元数据、内容哈希及交易记录，采用改进的区块结构（包含两层索引：位图索引和Merkle Patricia Trie, MPT）。
- 云服务器：存储原始加密数据（使用AES算法），并通过MongoDB管理异构数据。
- Web服务器：作为中间件协调客户端与区块链/云服务器的通信。

3.2 核心创新方法
- 双层索引结构：
- 第一层：基于材料分类的位图索引，支持高效范围查询。
- 第二层：针对每类材料的MPT树，存储元数据与哈希值，将检索时间复杂度从O(n²)降至O(log n)。
- 可验证检索方案：通过算法1-4（MPT更新、验证、检索）确保数据完整性，防止篡改。
- 多方协同计算：结合联邦学习（Horizontal Federated Learning）、秘密共享（Secret Sharing）和同态加密（Homomorphic Encryption），实现“数据可用不可见”的联合建模。

3.3 实验验证
- 性能测试：在100节点环境下，平台吞吐量稳定在120 TPS（每秒事务数），检索响应时间低至338毫秒。
- 对比实验：与AFLOW、COD等传统材料数据库相比，S-MBDA在检索效率和数据安全性上显著优于中心化方案。
- 案例研究：三个机构合作预测钙钛矿材料形成能，联邦学习模型在保护数据隐私的同时，准确率接近集中式训练模型（仅降低1.2%）。

4. 主要结果与逻辑链条
- 结果1：双层索引结构将检索效率提升40%，且通过哈希链验证确保数据完整性（图10）。
- 结果2：区块链框架使数据操作全程可审计，交易记录不可篡改（图3）。
- 结果3：联邦学习模型在联合预测中平衡了隐私与性能，响应时间仅增加0.55秒（图13）。
这些结果依次验证了S-MBDA在效率、安全性和实用性上的优势，支撑其作为材料数据基础设施的可行性。

5. 研究结论与价值
- 科学价值：首次将区块链与材料大数据结合，提出可验证检索和多方安全计算的理论框架。
- 应用价值：已应用于国家材料基因工程离散数据交换平台（MGED），集成30余家研究机构的数据，支持材料研发周期缩短与成本降低。

6. 研究亮点
- 方法创新：双层索引结构为区块链检索效率问题提供通用解决方案。
- 技术融合：联邦学习与区块链的结合，解决了数据共享中的隐私与信任矛盾。
- 工程落地：平台实际管理超1300万条材料数据，涵盖特种合金、催化材料等关键领域。

7. 其他价值
- 扩展性：架构设计可迁移至其他行业大数据平台（如医疗、金融）。
- 开源贡献：部分算法代码已公开，推动区块链在科学数据领域的应用生态。

（注：全文约2000字，符合要求。专业术语如“Merkle Patricia Trie (MPT)”首次出现时标注英文，后续使用中文简称“MPT树”。）