基于区块链和隐私计算技术的“碳标签”实现方法研究

陈正奎 崔伟

关键词：碳标签；
区块链；
隐私计算；
供应链

1“碳标签”的背景、原理和应用现状

“碳标签”（Carbon Labelling）是为应对全球气候危机，减少温室气体（GHG）排放量，以及推广低碳排放技术，而把商品的全生命周期中所排放的温室气体量，在产品标签上用量化的指数标示出来，以标签的形式告知消费者产品在生产、流通过程（即供应链全程）中的碳排放信息[1]。在中国，中国电子节能技术协会低碳经济专业委员会发起了中国“碳标签”产业创新联盟。认证后，产品上可以打印“碳标签”，直观显示产品的碳排放量信息，引导消费者选择低碳、节能、环保的产品，从而推动实现全民绿色低碳消费[2]。

目前，全球有11 个国家和地区，包括英国、美国、韩国、欧盟等，积极发展“碳标签”制度。2018 年，中国开始推动碳足迹标签计划，并陆续发布了《中国电器电子产品碳标签评价规范》《LED道路照明产品碳标签》等标准[3]。

2 基于区块链结合隐私计算的“碳标签”技术分析

从供应链的视角看，“碳标签”需要包括产品全生命周期的碳排放信息，从原材料到运输、生产、销售，到消费和废弃回收的所有环节，需要对碳排放数据进行收集和计算。还需要考虑供应链中的碳足迹数据、计算方法和具备核证资质的第三方机构。目前，企业在产品的碳排放、碳减排和碳目标管理流程中受到信息不透明和信任缺乏的困扰，往往造成信息孤岛，从而影响了“碳标签”的实现[4]。

区块链的数据结构和存证机制，具有连贯性和透明度，可打通碳排放、碳减排和碳目标管理流程中的信息孤岛。区块链技术和应用平台以去中心化、防篡改、可追溯和全程留痕等技术特点为基础，采用加密算法、共识机制、节点管理、智能合约、权限管理以及分布式存储等技术，结合隐私计算技术，实现碳排放数据的不可篡改和可追溯，从而实现多方信任，支持产品全生命周期碳排放信息的可信记录和碳排放全周期的可信流转。

由于具体的实现方式与平台有关，本文提供一个简单的示例来介绍如何使用区块链技术实现碳标签问题的解决方案。该示例基于以太坊区块链平台和Solidity 智能合约编程語言。

首先，在以太坊上创建一个名为“CarbonLabel”的智能合约，用于存储产品全生命周期的碳排放信息。该合约包含以下重要函数：

addCarbonData：供企业将产品的碳排放数据添加到智能合约中。此函数需要传入参数：企业名称、流程阶段（例如采购、生产、运输等）、产品类型、时间戳、碳排放数据等。

getCarbonData：供用户查询某一产品在不同阶段的碳排放数据。此函数需要传入参数：产品类型、开始时间、结束时间等。

verifyCarbonData：供第三方机构验证产品的碳排放数据，并为其提供数字证书。此函数需要传入参数：企业名称、流程阶段、产品类型、时间戳、碳排放数据等。

接下来，可以使用Solidity 编写相应的代码来实现以上功能。以下是一个简单的示例：

在上述示例代码中，定义了一个结构体Carbon-Record 来表示单条碳排放记录，然后使用一个映射类型的carbonData 变量来存储所有的记录。在addCarbonData函数中，企业可以向智能合约添加新的碳排放数据。在getCarbonData 函数中，用户可以根据产品类型、开始时间和结束时间查询对应的碳排放数据。在verifyCarbonData 函数中，第三方机构可以对某一记录的碳排放数据进行验证并生成数字证书。此外，本文还通过authorizedVerifier 映射变量实现了权限管理功能，确保只有授权的第三方机构才能调用verify-CarbonData 函数。

通过以上示例代码，可以看到区块链技术是如何帮助解决碳标签问题的。通过建立一个去中心化的碳排放数据存储系统，所有参与方都可以在区块链上共享数据，并确保数据的安全性、透明度和可追溯性。此外，通过智能合约的编程，也可以实现对碳排放数据的验证和数字证书签发等功能，从而提高了碳标签的可信度和公信力。然而在实际应用中还需要考虑如何确保数据的隐私安全，并采取相应的措施来防止恶意攻击和篡改。

为了保护产品全生命周期碳排放数据的安全性，需要对全供应链的数据进行管理，数据不能离开本地的存储节点，同时还存在对数据流通的规范性要求。为了实现数据安全与数据流通的平衡，可以采用隐私计算技术。隐私计算的目标是：在完成计算任务的基础上，实现数据计算过程和数据计算结果的隐私保护。数据计算过程的隐私保护指参与方在整个计算过程中难以得到除计算结果以外的额外信息，数据计算结果的隐私保护指参与方难以基于计算结果来逆推原始输入数据和隐私信息。

例如，考虑一个碳标签的应用场景，在整个供应链中涉及多个企业和组织的碳排放数据。这些数据需要进行计算和分析，以确定每个企业或组织的碳排放量，并生成合适的碳标签。由于存在数据隐私和安全性的问题，不同企业或组织之间不能直接共享数据。但是，使用联邦学习或多方安全计算等隐私计算技术，可以在不将数据集中到任何单一地点的情况下进行跨企业或组织的碳排放数据计算和分析。这些技术能够确保数据保持在本地存储节点上，并在计算过程中对数据进行加密和处理，从而保护数据的隐私和安全。

以下Python 示例代码，展示了如何使用隐私计算技术来解决碳标签面临的供应链中数据流通和隐私保护问题：

在上述示例代码中，首先加载了MNIST 手写数字数据集，然后使用隐私计算技术来训练一个卷积神经网络模型。具体地，使用DPExponentialMovingAverage隐私机制来对优化器进行修正，并在训练过程中对模型参数进行梯度裁剪和添加高斯噪声，从而确保模型能够保护数据的隐私。最终，使用测试集对模型进行验证，并输出测试准确率。

通过以上示例代码，可以看到隐私计算技术可以很好地实现数据安全与数据流通的平衡。在实际应用中，还需要根据具体情况选择相应的隐私计算技术，并进行适当的参数和超参数的调整，以达到更好的性能和隐私保护效果。此外，还需要考虑数据的分布情况、参与方的信任度等因素，并采取措施来防止参与方恶意操作或非法获取数据。

总之，隐私计算技术可以实现对数据隐私的保护，并在不离开本地存储节点的情况下进行跨组织的数据计算和分析。这为碳标签等需要多方、多节点、全链条数据协作的应用场景提供了一个可行的解决方案，实现“可用不可见”的数据安全防护。

3“碳标签”数据管理平台的实践分析

笔者运用本文所述的方法，开发了“碳标签”数据管理平台并在全国首次应用到雷竹水果笋的碳标签过程中。根据测定，东部省份某地雷竹水果笋（农产品）的碳排放值为-45.53g/kg，按目前产量推算，每亩雷竹水果笋每年可固碳237.97 kg，是众多农产品中固碳效益较高的农产品。目前该地共种有雷竹水果笋3000 亩，每年可吸收二氧化碳713.91 吨。

该平台的碳足迹评估标准按照英国标准协会BSI“PAS2050：2008”规范，以产品生命周期（LCA）为基础，参考企业—企业（Business- to- Business， BTB）原则，包括原材料运输、产品生产、到包装入库等供应链过程中的碳足迹大小[5]。该平台采取全程跟踪收集所有的物质或活动的数量和强度数据，其中生产工艺中的量化數据通过计测每道工序机器的功率和运行时间，并每组采集多个样本，多组重复计测以减少误差。假定上游的原竹自然生长，只计算运输数据、投入品（如胶、油漆、包装纸等）收集使用的数量和运输的数据等。数据的收集是案例分析的重点及难点，是碳足迹清单分析的核心部分。针对雷竹水果笋生产过程的所有排放源收集初级活动水平数据和生产过程的碳转移数据，并把这些数据归为能源流、物质流和碳等分类存储。见表1。

雷竹水果笋碳足迹评估是供应链全过程的所有排放源的二氧化碳排放量减去雷竹林增加的碳储量。其中二氧化碳排放当量是通过生产过程中所有材料、能源耗量的初级活动水平数据（AD）乘以其排放因子（EF）之和。换算成温室气体排放量（GHG），再乘以全球增温潜势（GWP），就得到二氧化碳排放当量，其中二氧化碳的GWP 为1。计算公式为：

为了保障参与各方的数据隐私，采用了隐私计算中的多方安全计算（MPC）技术，实现数据的加密共享。在计算碳足迹的过程中，由于需要搜集供应链全周期中各个环节的碳数据。MPC 技术的关键在于，在保证各方数据隐私的前提下，实现各方数据的可计算性。计算过程中，各方数据都被加密，并且只有与计算相关的密文共享信息暴露给其他参与方。因此，MPC 技术能够保证各方数据隐私和商业机密不会被泄漏，确保了联合计算的安全性和隐私性。

具体实现方案如下：

⑴ 碳足迹计算平台首先为MPC 计算任务生成密钥，并将密钥分发给所有参与方。此外，平台还同步需要查询的主体身份信息。

⑵ 各个碳足迹参与机构根据主体身份信息，查询本地存储的相应碳足迹数据集，并将其进行加密。加密过程中使用给定的密钥，保证数据的机密性，并将加密后的数据作为MPC 计算的输入因子。

⑶ 各机构的MPC 计算节点之间基于MPC 协议完成碳足迹信息的聚合计算。聚合计算的过程中，各方只能够看到与计算相关的密文，从而保证各方数据的隐私性。

⑷ 计算结束后，由数据管理平台对各个参与方输出的加密聚合结果进行解密，得到最终的碳足迹信息聚合计算结果。

以上方案的核心是基于MPC 实现的密文计算，实现了供应链上碳足迹信息的共享和聚合计算。具体实现时，可以使用一些现成的MPC 框架，例如ABY3和Sharemind 等。在代码实现过程中，需要注意密文计算的加密和解密操作，并且确保密钥和加密算法的安全。另外，还需要注意各方在数据共享和计算过程中相互协作的难度和复杂度，以确保计算过程的正确性和可靠性。

4 结束语

本文介绍了实现“碳标签”的原理和发展现状，分析了目前存在的数据来源多元化、数据容易造假等问题，以雷竹水果笋碳足迹评估为例，展示了运用区块链和隐私计算技术，构建供应链上全生命周期的“碳标签”展示体系的方法。通过将“碳标签”相关数据在区块链上进行在线存证，并整合供应链的上下游信息，有效解决了目前“碳标签”生成过程中的数据真实性问题。

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