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基于區塊鏈的高校畢業生就業服務系統研究

2024-01-23 08:35:52周全興李秋賢
無線互聯科技 2023年21期
關鍵詞:安全性實驗服務

周全興,李秋賢

(凱里學院,貴州 凱里 556011)

0 引言

隨著社會和經濟的發展,就業已經成為最大的民生工程,并且被廣泛認為是社會穩定的重要保障[1]。其中,高校畢業生作為國家和社會的新鮮血液,其就業直接關系到千家萬戶的福祉。然而,近年來,受經濟和后疫情形勢的影響,高校畢業生面臨著前所未有的就業壓力。據統計,2023屆高校畢業生的預計人數達到1 158萬,與2022年相比增長了82萬[2],這使得如何穩定就業、保障就業成為各級主管部門緊迫的任務。

在這樣的背景下,傳統的中心化就業服務系統,如人才市場和人力資源公司,雖然在一定程度上緩解了就業壓力,但存在中心化過度、服務跟進不足和低信任度等問題,使得畢業生在求職過程中面臨很多困難。為了解決這些問題,本文提出了基于區塊鏈的高校畢業生就業服務系統[3]。區塊鏈技術以其獨特的去中心化、可溯源和安全特性受到了廣大研究者的關注,并且在多個領域得到了應用[4]。

習近平總書記強調了“區塊鏈+”在民生領域的重要性,尤其是在教育、就業和食品安全等領域[5]。近年來,很多研究者在區塊鏈領域進行了深入的研究,例如,馬軍偉等[6]提出了一種基于區塊鏈和IPFS的企業人事檔案管理系統;劉雙印等[7]提出了一種基于Hyperledger fabric和Kafka共識機制的農產品質量安全可信溯源系統[8];林潔和等[9]探討了如何利用區塊鏈技術解決數據共享中的各種問題。

綜上,本文提出了基于區塊鏈的高校畢業生就業服務系統,以Hyperledger Fabric為基礎,構建了基于聯盟鏈的數據交互和存儲平臺,同時引入了橢圓曲線加密算法(ECC)來確保數據交互的安全性,并利用Solidity智能合約編程確保數據的可溯源性、可信性和隱私性。

1 基于Hyperledger Fabric的就業服務系統設計

Hyperledger Fabric作為成熟的企業級區塊鏈平臺,因其去中心化、可溯源、安全和高度模塊化、可擴展性強等優勢被視為可能的解決方案。本節旨在深入探討基于Hyperledger Fabric的高校畢業生就業服務系統的設計理念、架構和關鍵組件。滿足學生、高校、企業多方需求,保障數據安全與隱私的就業服務系統,為解決當前的就業難題提供有力支撐。

1.1 參與者角色定義與交互流程描述

在系統中,各參與者扮演不同的角色,通過交互實現數據的共享和操作的驗證。

(1)學生。學生通過系統注冊和身份驗證后,可以創建、更新自己的簡歷,瀏覽并申請職位。所有操作都會以交易形式記錄在區塊鏈上,保證數據可信和可溯源。

(2)高校。高校錄入并驗證學生的基本信息和成績,也可以從高校的相關系統中同步相關數據到系統中。為企業提供信用評估服務,以增加就業匹配的精準性,并跟蹤學生的就業情況,精確完成用人單位和畢業生對高校教育教學質量評價。

(3)企業。企業完成注冊和身份驗證后,可以發布和管理職位信息,瀏覽學生簡歷,發送面試邀請和錄用通知。企業可以根據學生的就業情況對高校的信用評估提供參考。

(4)驗證節點(公證機構)。驗證節點負責驗證各種交易和操作的合法性,參與區塊的創建和驗證,確保整個系統的安全性和穩定性。

1.2 系統架構

為滿足高校畢業生就業服務系統的需求,基于Hyperledger Fabric系統運行架構,設計了3層結構,如圖1所示。

圖1 基于Hyperledger Fabric的就業服務系統架構

(1)應用層。提供用戶界面,允許學生、高校和企業互動并使用系統的功能。例如,學生可以提交簡歷,企業可以發布職位,高校可以驗證學生的資格和成績。

(2)服務層。包含智能合約(Chaincode)和業務邏輯,處理來自應用層的請求。例如,當學生提交簡歷時,智能合約會驗證學生的資格,然后將簡歷存儲在數據層。

(3)數據層。是基于Hyperledger Fabric的分布式賬本,用于存儲所有的交易和數據,如學生簡歷、職位信息等。

這種分層架構不僅確保了系統的模塊化和可擴展性,還有助于獨立管理和優化每個層次的功能。

1.3 關鍵組件

在本高校畢業生就業服務系統中,關鍵組件為系統的穩定性、安全性和數據隔離性提供了強大支持。關鍵組件主要包括以下幾個。

1.3.1 Peer節點

作為Hyperledger Fabric網絡的基礎組成單元,每個參與方都有一個或多個Peer節點,Peer節點擔任以下核心職責。

(1)數據存儲。持有系統中所有學生簡歷、企業職位等信息的分布式賬本副本,確保數據的實時完整性。

(2)智能合約執行。負責處理學生簡歷提交、企業職位發布等交易,并確保交易的一致性和合法性。

1.3.2 Orderer節點

在本系統中,Orderer節點確保所有與就業服務相關的交易都得到正確處理,主要包括:

(1)交易排序。對學生、高校、企業提交的所有交易進行排序,確保透明性和一致性。

(2)區塊創建。基于排序后的交易,如學生的簡歷提交或企業的職位發布等,生成新的區塊并向Peer節點進行分發。

1.3.3 通道(Channels)

通道是Hyperledger Fabric中的一個獨特概念,允許數據隔離和多租戶。為了保護學生、高校和企業的隱私,在系統中采用通道來實現數據隔離。

(1)數據隔離。不同的參與方可以在不同的通道上進行交互,確保數據的私密性。

(2)靈活性。允許系統根據不同的用戶群體,如不同高校或企業,創建專屬的通道。

1.3.4 智能合約 (Chaincode)

智能合約是自動執行的代碼,在滿足某些條件時被觸發。Chaincode在系統中實現特定的業務邏輯,主要業務邏輯如下:

(1)簡歷提交。當學生提交簡歷時,智能合約驗證其資格,并將簡歷數據存儲在區塊鏈上。

(2)職位發布。企業通過調用特定的Chaincode來發布新的職位。

(3)面試邀請。企業根據簡歷數據篩選合適的學生,并通過Chaincode發出面試邀請。

(4)簽約。當學生與企業達成就業意向后,雙方可以通過Chaincode進行簽約。簽訂后,任何對合同的違背都可以通過區塊鏈技術進行追蹤和證明。

1.3.5 Membership Service Provider (MSP)

MSP在系統中扮演了關鍵的角色,確保所有參與方的身份安全和權限管理,主要功能為身份驗證和授權。

這些組件共同構建了一個透明、高效、可信的就業服務平臺,滿足了學生、高校和企業在當前復雜就業環境中的需求。

2 數據管理與隱私保護策略

2.1 數據存儲與分布式賬本設計

在基于Hyperledger Fabric的架構中,數據存儲采用了分布式賬本技術,確保了數據的完整性、透明性和不可篡改性,為系統提供了強大的數據追溯和驗證能力。

2.1.1 分布式賬本結構

在基于Hyperledger Fabric的數據存儲與分布式賬本設計中,系統采用了分布式賬本技術來確保數據的完整性、透明性和不可篡改性。這種設計通過連續的區塊鏈組成,其中每個區塊都包含了一系列的交易數據及其前一區塊的哈希值,確保了整個鏈的連續性。

2.1.2 數據存儲策略

為了增強數據的持久性和可靠性,系統進一步采用了分布式數據庫策略(LevelDB),其中每個網絡節點都維護了一個數據庫副本,實現了數據的高度冗余和容錯。

2.1.3 數據模型

為確保數據的結構化和查詢效率,系統還定義了清晰的數據模型,如學生、企業和高校模型,以支持結構化的數據存儲和查詢。

2.1.4 數據查詢和更新

數據的查詢和更新是通過智能合約實現的,它是一段自動執行的代碼,定義了數據的訪問權限和更新規則,不僅確保了數據的安全性,還為用戶提供了一個高效、透明的數據查詢和更新平臺。

2.2 加密與數據保護機制

為確保數據的安全性、隱私性和完整性,系統采用了多種加密和數據保護技術。

2.2.1 橢圓曲線加密 (ECC)

ECC是一種高效的公鑰加密方法,其特點是較短的密鑰長度和更高的安全性,通過在橢圓曲線上選擇點作為密鑰,利用公鑰進行數據加密,私鑰用于解密。

2.2.2 數據哈希

通過哈希函數,可以將任何輸入數據轉化為一個固定長度的字符串。這意味著,即使數據發生了微小的變化,其哈希值也會發生顯著的改變,從而方便迅速檢測到數據的任何篡改。

2.2.3 數據簽名

數字簽名是使用私鑰對數據的哈希值進行加密,生成數字簽名,將數字簽名與原始數據一起存儲或傳輸,實現數據的真實性驗證及其完整性。

2.2.4 數據訪問控制

為確保只有授權用戶可以訪問數據,系統使用訪問控制列表(ACL),從而為數據提供了一道額外的保護屏障。ACL定義了哪些用戶可以訪問哪些數據。

本系統通過上述技術策略,不僅確保了數據的安全性、隱私性和完整性,還為用戶提供了高效、可靠的數據訪問和管理。

2.3 隱私保護策略:零知識證明與群簽名技術

在區塊鏈系統中,隱私保護成為一個不可或缺的組成部分。為了在保證數據真實性的同時,確保用戶隱私不被泄露,系統引入了零知識證明和群簽名技術。

2.3.1 零知識證明

零知識證明(Zero-Knowledge Proofs,ZKPs)允許證明者向驗證者證明某一陳述的真實性,而無須透露該陳述的任何具體信息。在本系統的應用場景中,這意味著學生能夠向企業證明其滿足某些資格或條件,而無須公開具體的證明材料或數據。例如,學生可以證明其成績達到了某一標準,但無須顯示確切的分數。

2.3.2 群簽名技術

群簽名技術允許群組內的成員為某一消息生成共同的簽名,而外部觀察者則無法確定具體是哪位成員參與了簽名過程。這不僅確保了交易的隱私性,還維護了數據的完整性。在實際應用中,這使得多個學生可以以匿名的方式共同提交申請。

通過融合零知識證明和群簽名技術,本系統為用戶提供了一個高度安全且注重隱私保護的交互環境。提高了系統的隱私防護水平,并為用戶帶來了更為便捷的服務體驗。

2.4 傳輸安全性及相關技術

在基于區塊鏈的高校畢業生就業服務系統中,數據的傳輸安全性顯得尤為關鍵。為確保數據在傳輸過程中的完整性、機密性和不可否認性,系統運用多種加密和驗證技術。

2.4.1 TLS加密傳輸

傳輸層安全協議(Transport Layer Security,TLS)作為安全套接字層(Secure Sockets Layer,SSL)的后續版本,為數據的加密和傳輸提供完全的前向保密和更快的握手過程,實現更強安全性。

2.4.2 端到端加密策略

端到端加密(E2EE,End-to-End Encryption)確保只有通信的發送方和接收方可以解密和讀取信息。系統采用了Diffie-Hellman密鑰交換,即使數據在傳輸過程中被攔截,攻擊者也無法解密和訪問數據內容。

2.4.3 保障數據完整性

為確保數據在傳輸過程中的完整性,系統使用SHA-256哈希函數和HMAC進行消息認證,確保了數據在傳輸過程中不僅未被篡改,而且是來自合法的發送方,從而確保數據的真實性和完整性。

2.4.4 防御重放攻擊

為了抵御重放攻擊,在每次通信中加入了時間戳和隨機數。這確保了每一次的通信都是獨特的,從而避免了攻擊者利用重放技術進行的欺詐行為。

確保數據傳輸的安全性是任何在線系統的關鍵組成部分。通過結合上述技術和策略,可以確保高校畢業生就業服務系統中的數據傳輸既安全又可靠。

2.5 實現

根據系統應用需求,提供一段簡化Python實現代碼,幫助讀者理解系統安全策略。程序代碼基于Hyperledger Fabric分布式賬本結構,并結合了ECC、SHA-256哈希、AES-256-GCM加密和Diffie-Hellman密鑰交換來確保數據的安全性和隱私性。

3 實驗仿真

在現代服務系統中,確保系統的性能和穩定性是至關重要的。為了評估基于Hyperledger Fabric構建的系統的性能,本文進行了一系列的仿真實驗。

3.1 實驗環境設置

為達到系統需求的功能和對數據的隱私保護等目標,對實驗環境進行詳細設置,如表1所示。Hyperledger Caliper作為一個專門為區塊鏈平臺設計的性能基準測試工具,提供了有效的方案評估基于Hyperledger Fabric構建的系統的性能。仿真實驗基于Hyperledger Caliper v0.4.2版本進行。

表1 仿真實驗環境配置

3.2 實驗數據集

為了支撐本研究的實證分析,本文構建了一個模擬的數據集,如表2所示。為確保數據集的質量和可用性(真實性、完整性和準確性),對所有數據進行數據清洗、數據脫敏和數據整合處理,并經過嚴格的質量檢查和驗證,確保達到仿真實驗目的。

表2 仿真實驗數據集

3.3 實驗結果及分析

根據實驗環境和實驗數據集,對系統的性能和安全性與隱私性進行了仿真實驗測試。

3.3.1 安全性與隱私性仿真實驗測試

為驗證運用的數據管理與隱私保護策略相關技術在系統中效果,對系統進行必要測試,測試用例如表3所示。

表3 系統安全性與隱私性測試用例

以上設計的測試用例旨在全面評估系統的安全性和隱私性,確保系統在各種情況下都能保護用戶數據的安全和隱私。測試結果符合測試預期,說明系統符合設計標準。

3.3.2 系統性能測試

對基于Hyperledger Fabric的高校畢業生就業系統進行性能評估,系統在多個關鍵指標上表現較為良好,如圖2所示。

圖2 系統各項性能指標

學生數據錄入操作的吞吐量最高達到45 tps,而復雜的企業查看申請操作也達到了25 tps。響應時間中學生數據錄入最快僅為0.7 s。系統在并發性方面展現出強大的擴展性,能夠處理高達800的并發用戶數。資源利用率在高負載任務下達到峰值,但系統在24 h測試中仍保持了平均99.98%的穩定性。網絡延遲和平均負載數據顯示系統在處理大量請求時的穩健性。而在匹配準確性方面,93%的學生與企業的匹配度高于85%。

3.4 實驗仿真結論

仿真實驗結果表明,構建的基于Hyperledger Fabric的高校畢業生就業服務系統在安全性、性能和數據準確性方面達到預期目標;在安全性方面,系統能夠有效地防御中間人攻擊和其他常見的網絡攻擊,為學生、高校和企業提供了一個安全、可靠的就業服務平臺,為實際應用部署和運行提供了支撐。

4 結語

本文針對高校畢業生面臨的就業困境,探索了基于區塊鏈技術的解決方案,提出了基于Hyperledger Fabric的高校畢業生就業服務系統。通過對系統的設計和仿真實驗,系統各項性能指標與安全可靠性達到預期目標,對后續應用部署提供了支撐,也為讀者提供了參考方案。下一步將嘗試引入機器學習方法,探索提高畢業生與企業之間的匹配準確性。

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