賀 寧,陶亞輝,張俊波

(1.常州信息職業(yè)技術(shù)學院,江蘇 常州 213164;2.北京智谷星圖科技有限公司,北京 100000)

0 引言

前沿技術(shù)如互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能與區(qū)塊鏈的快速創(chuàng)新,使數(shù)字經(jīng)濟持續(xù)釋放活力,已成為全球經(jīng)濟增長的關(guān)鍵驅(qū)動力。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展勢頭強勁,其特征在于生產(chǎn)要素數(shù)字化、互聯(lián)網(wǎng)支撐其交互、交易場景線上化以及商業(yè)模式平臺化。數(shù)字作品作為數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵組成部分,類型日益豐富,涵蓋文字、圖像、音視頻、軟件、數(shù)據(jù)與算法等。數(shù)字作品易于復制與傳播、高度互動與定制,不僅提高了人們的信息消費體驗,也為經(jīng)濟社會發(fā)展提供了新動能。數(shù)字作品的爆炸式增長,使知識產(chǎn)權(quán)保護面臨極為嚴苛的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)知識產(chǎn)權(quán)保護機制難以適應數(shù)字作品的新特性與交互方式,作品權(quán)屬界定困難,侵權(quán)行為監(jiān)測與追責難度增大。

面對數(shù)字作品知識產(chǎn)權(quán)保護遭遇的困境,許多企業(yè)已經(jīng)開始將區(qū)塊鏈技術(shù)運用到知識產(chǎn)權(quán)管理之中。在歐美國家,也出現(xiàn)了如Binded、Factom與Ujo Music等基于區(qū)塊鏈的知識產(chǎn)權(quán)解決方案。在我國,如“小犀版權(quán)鏈”“億書”“著作權(quán)家”“影聯(lián)”“螞蟻”等區(qū)塊鏈構(gòu)建的著作權(quán)生態(tài)正在蓬勃發(fā)展。百度圖騰也利用區(qū)塊鏈技術(shù)解決了圖片類型原創(chuàng)內(nèi)容確權(quán)成本高、盜版泛濫、維權(quán)難、變現(xiàn)模式單一等問題。在近期國內(nèi)外的研究中:Savelyev[1]探討了區(qū)塊鏈技術(shù)對知識產(chǎn)權(quán)保護的機遇與挑戰(zhàn);陳維超[2]研究了區(qū)塊鏈技術(shù)環(huán)境下的著作權(quán)許可問題;李悅等[3]主要研究區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建數(shù)字著作權(quán)交易系統(tǒng)的功能價值;袁亦力等[4]研究了區(qū)塊鏈技術(shù)抑制著作權(quán)侵權(quán)的作用。現(xiàn)階段的研究大部分仍然在初步探索階段,主要關(guān)注將區(qū)塊鏈技術(shù)應用于知識產(chǎn)權(quán)保護的特定環(huán)境,如圖片或?qū)＠愋?或利用區(qū)塊鏈技術(shù)改變生產(chǎn)關(guān)系,如增加著作權(quán)授權(quán)機會、簡化著作權(quán)登記與侵權(quán)取證等[5]。區(qū)塊鏈技術(shù)的出現(xiàn),開辟了建立基于數(shù)字作品的知識產(chǎn)權(quán)新防護機制的可能性。

1 研究背景與關(guān)聯(lián)技術(shù)

知識產(chǎn)權(quán)信息種類繁多,包括專利信息、商標信息與著作權(quán)信息等,這些信息分散記錄在不同部門與機構(gòu),難以實現(xiàn)有效整合與共享。不同知識產(chǎn)權(quán)申請與保護流程由不同部門或機構(gòu)完成,信息無法實時同步,導致同一知識產(chǎn)權(quán)不同生命周期階段信息無法關(guān)聯(lián),出現(xiàn)信息斷層。此外,不同類型知識產(chǎn)權(quán)信息數(shù)據(jù)庫和平臺相互獨立,信息無法實現(xiàn)有效對接和鏈接,使用戶難以在不同數(shù)據(jù)庫之間完成知識產(chǎn)權(quán)全景檢索。在知識產(chǎn)權(quán)信息的共享和利用方面,其開放程度不足,大部分信息處于半封閉狀態(tài),信息應用范圍狹窄,這限制了經(jīng)濟效益和社會效用的產(chǎn)生。

面臨困境需要打通信息孤島,推動知識產(chǎn)權(quán)信息生態(tài)體系建設(shè)。區(qū)塊鏈技術(shù)自2009年提出以來經(jīng)歷多次技術(shù)迭代,應用領(lǐng)域從金融擴展至更多領(lǐng)域。目前,以區(qū)塊鏈方式存儲知識產(chǎn)權(quán)信息數(shù)據(jù),不僅能有效保證數(shù)據(jù)安全,更重要的是基于區(qū)塊鏈的匿名性構(gòu)建信息交流橋梁,將本互不信任的用戶以無形機制關(guān)聯(lián),提高信息交互頻率和數(shù)據(jù)價值。

在區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展過程中,IPFS作為一種點對點的分布式超媒體分發(fā)協(xié)議,綜合了Git、自證明文件系統(tǒng)SFS、BitTorrent和DHT等分布式系統(tǒng)的優(yōu)點,利用其網(wǎng)絡是不定的、細粒度的和分布式的特性,將各類內(nèi)容進行快速數(shù)據(jù)存儲。目前,IPFS可以以去中心化方式共享大量數(shù)據(jù),為每部分數(shù)據(jù)建立“電子標簽”。用戶訪問IPFS對應數(shù)據(jù)時,通過“電子標簽”獲取詳細信息,替代基于域名的尋址方法。IPFS的數(shù)據(jù)存儲模式使得用戶無須關(guān)注服務器的位置、文件存儲的名稱和路徑,僅需要關(guān)注自身的業(yè)務。

IPFS為知識產(chǎn)權(quán)信息提供開放持久的網(wǎng)絡存儲與傳播環(huán)境,有助于克服傳統(tǒng)中心化模式下知識產(chǎn)權(quán)信息孤島弊端,實現(xiàn)信息深度交聯(lián)與協(xié)作,釋放知識產(chǎn)權(quán)信息數(shù)據(jù)價值。

2 共享激勵模型設(shè)計方案

在知識產(chǎn)權(quán)信息共享平臺中,IPFS不依賴中心化服務器,而是通過內(nèi)容自身的加密指針定位和訪問信息,進而突破知識產(chǎn)權(quán)信息孤島由中心化平臺引起的壁壘。IPFS網(wǎng)絡信息鏈式關(guān)聯(lián)且可永久訪問,通過實現(xiàn)不同共享信息之間有機連結(jié),建立生命周期各階段數(shù)據(jù)銜接,從而形成知識產(chǎn)權(quán)信息全景圖譜。

基于IPFS知識產(chǎn)權(quán)信息共享實現(xiàn)了跨托管平臺和跨地域傳輸,突破語言障礙和制度差異導致信息隔離,實現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)信息資源有效集成,為用戶提供更豐富的信息獲取渠道。IPFS中的大規(guī)模分布式網(wǎng)絡為知識產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)存儲和計算提供基礎(chǔ)設(shè)施支撐。這種釋放中心化平臺在數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴大時面臨技術(shù)瓶頸,有助知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)集聚和深入挖掘應用。知識產(chǎn)權(quán)信息在IPFS網(wǎng)絡上進行交易和傳輸,通過在區(qū)塊鏈上進行定向鏈接和時間戳記錄。這樣的機制為信息的永久性、不可篡改性和可信度提供保證,有利于知識產(chǎn)權(quán)信息的安全可控流通與應用。

基于IPFS和區(qū)塊鏈技術(shù),創(chuàng)建一種數(shù)據(jù)存儲激勵模式,應用于IPFS和相關(guān)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡,為用戶提供數(shù)據(jù)存儲激勵機制,并維持知識產(chǎn)權(quán)信息共享區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的活力。激勵模式的使用形式如圖1所示。

圖1 區(qū)塊鏈網(wǎng)絡激勵模型

信息激勵模型作用范圍集中于用戶所使用的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中,通過植入激勵模型,鼓勵區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中的用戶貢獻存儲功能,并將用戶分為索引用戶、數(shù)據(jù)用戶及存儲用戶。再根據(jù)知識產(chǎn)權(quán)信息應用層用戶分類以及用戶所提供存儲空間的大小、用戶在線時間、用戶在存儲過程中的誠信度、用戶在網(wǎng)絡中的響應時間,按照一定的獎勵關(guān)系式,對用戶進行基于區(qū)塊鏈的積分獎勵。圖2為節(jié)點用戶分類流程。

圖2 節(jié)點用戶分類流程

在網(wǎng)絡中設(shè)置積分機制:一方面,通過獎勵積分的形式提高節(jié)點用戶在區(qū)塊鏈中的權(quán)限與信用;另一方面,借助IPFS機制有效提高用戶數(shù)據(jù)存儲的安全性,有效擴大獎勵積分的使用范圍,激勵更多用戶及節(jié)點加入?yún)^(qū)塊鏈使用與共享數(shù)據(jù)存儲性能,形成良性循環(huán)。圖3為激勵模型的實現(xiàn)機制。

圖3 激勵模型的實現(xiàn)機制

3 共享激勵模型的實現(xiàn)

為了促使用戶在IPFS高安全性、區(qū)塊鏈低交易消耗的網(wǎng)絡環(huán)境中積極參與存儲并逐漸增加用戶節(jié)點,方案具體實現(xiàn)形式如下。

首先,共享激勵模型基于IPFS分布式文件系統(tǒng)和區(qū)塊鏈技術(shù)來實現(xiàn);其次,引入相關(guān)變量,包括總積分值C、用戶存儲空間v(單位T)、用戶在線時間t(單位h)、用戶提供存儲響應時間t1(單位ms)、用戶信用度值k(前期交易記錄信用累計值)、基礎(chǔ)積分C1(存儲空間v決定)、響應積分C2(響應時間t1決定)、信用度積分C3(k值決定)。實現(xiàn)方法步驟如下。

步驟一:根據(jù)知識產(chǎn)權(quán)信息應用層平臺用戶自身的硬件存儲條件、提供存儲空間v的大小,將用戶分為索引用戶UA(0100 T)。

步驟二:從用戶登錄在線開始,記錄用戶在線時間t。

綜上所述，文章對研究組實施了心理護理，建立了良好的護患關(guān)心，并定期對患者實施心理疏導，在一定程度上提高了治療效果，并降低了患者負面情緒，同時，患者的生活質(zhì)量也有所改善。

步驟三:用戶進行數(shù)據(jù)存儲或提供存儲,存儲用戶獲得一定獎勵積分,此積分僅作為提供存儲方的累計信用度k值的一部分,不直接累加計入總積分值C。用戶提出存儲數(shù)據(jù)時,產(chǎn)生提供存儲方的響應時間t1?；贗PFS協(xié)議,文件被分割成塊并放入IPFS節(jié)點,得到根據(jù)內(nèi)容計算得到的唯一加密哈希值。哈希值直接反映文件內(nèi)容,加密后提高數(shù)據(jù)存儲安全性。

步驟四:根據(jù)步驟二、三的各參數(shù)值,設(shè)置激勵機制擬合函數(shù)公式(1),實時計算節(jié)點用戶的總積分值C。

(1)

式(1)中,總積分值C由用戶在線時間t及用戶提供存儲空間v的乘積的平方根、基礎(chǔ)積分C1、響應積分C2以及信用度積分C3的總和而得到;其中,基礎(chǔ)積分C1由提供的存儲空間v決定,其關(guān)系如下:

(2)

式(1)中,響應積分C2由響應時間t1決定,其關(guān)系見公式(3),當響應時間t1增加時,響應積分C2反比例減少。響應積分C2為 :

(3)

公式(1)中信用度積分C3由k值決定,其關(guān)系見公式(4),當k值為正數(shù)時,隨著k值的增加,信用度積分C3呈對數(shù)增加:

(4)

上述公式(1)中,當提供存儲空間v確定后,則主要影響總積分值C的變量即為用戶在線時間t的大小。

步驟五:用戶使用獲取的積分,獲取自己所需服務。

步驟六:用戶間的共識交易記錄以區(qū)塊形式存儲在區(qū)塊鏈中,全網(wǎng)絡其他用戶可見,惡意篡改記錄受其他用戶監(jiān)督。

4 模型的驗證

為了驗證激勵模型設(shè)計方案的可行性,現(xiàn)取3個用戶分別為:索引用戶UA,存儲空間vA=2 T;數(shù)據(jù)用戶UB,存儲空間vB=50 T;存儲用戶UC,存儲空間vC=120 T。設(shè)定3類用戶的信用度k值均為最佳值100,服務的響應時間t1均為2 ms,則此時總積分值C主要受到用戶類型及用戶在線時間t的影響:

(5)

(6)

(7)

由公式(5)、(6)、(7)計算用戶UA、UB、UC隨在線時間t變化的積分CA、CB、CC;假設(shè)用戶UA、UB、UC均一直在線,記錄3位用戶在30 d中每隔24 h的積分變化情況。

在k值最佳情況下,響應時間t1均相同,從圖4分析得知,隨著在線時間t的推移,3位用戶間的積分差值越來越大;由此可以看出,存儲空間v越大,對用戶的長期影響越大。因此,激勵用戶提升自己的存儲空間v的大小,從而獲取更高積分,獲取更多服務。

圖4 節(jié)點在線時間變化情況

5 結(jié)語

基于IPFS的區(qū)塊鏈技術(shù)提出的信息共享激勵模型,將用戶劃分為不同類型,根據(jù)用戶提供的存儲空間及響應時間等指標對其進行區(qū)塊鏈積分獎勵。獎勵積分可提高用戶在網(wǎng)絡中的權(quán)限與信用,激勵更多用戶加入并共享數(shù)據(jù)存儲資源,形成良性循環(huán)。該模型運用區(qū)塊鏈技術(shù),保證了設(shè)計的透明度、公平性與可信度,為知識產(chǎn)權(quán)信息共享區(qū)塊鏈網(wǎng)絡提供技術(shù)參考,推動網(wǎng)絡建設(shè)與數(shù)據(jù)應用。

區(qū)塊鏈技術(shù)的深度運用,構(gòu)建了一個安全高效的知識產(chǎn)權(quán)信息生態(tài)系統(tǒng),在實施方面結(jié)合了IPFS協(xié)議的數(shù)據(jù)存儲安全性,以及區(qū)塊鏈技術(shù)節(jié)點交易的低消耗與公開性信任機制。此生態(tài)系統(tǒng)基于區(qū)塊鏈加密流通與稀缺性,通過激勵機制調(diào)動不同用戶為網(wǎng)絡提供關(guān)鍵資源,實現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)信息的數(shù)據(jù)積累、算法創(chuàng)新,推動知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型與產(chǎn)業(yè)升級。