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基于区块链的高校毕业生就业服务系统研究

时间:2024-05-04

周全兴,李秋贤

(凯里学院,贵州 凯里 556011)

0 引言

随着社会和经济的发展,就业已经成为最大的民生工程,并且被广泛认为是社会稳定的重要保障[1]。其中,高校毕业生作为国家和社会的新鲜血液,其就业直接关系到千家万户的福祉。然而,近年来,受经济和后疫情形势的影响,高校毕业生面临着前所未有的就业压力。据统计,2023届高校毕业生的预计人数达到1 158万,与2022年相比增长了82万[2],这使得如何稳定就业、保障就业成为各级主管部门紧迫的任务。

在这样的背景下,传统的中心化就业服务系统,如人才市场和人力资源公司,虽然在一定程度上缓解了就业压力,但存在中心化过度、服务跟进不足和低信任度等问题,使得毕业生在求职过程中面临很多困难。为了解决这些问题,本文提出了基于区块链的高校毕业生就业服务系统[3]。区块链技术以其独特的去中心化、可溯源和安全特性受到了广大研究者的关注,并且在多个领域得到了应用[4]。

***总书记强调了“区块链+”在民生领域的重要性,尤其是在教育、就业和食品安全等领域[5]。近年来,很多研究者在区块链领域进行了深入的研究,例如,马军伟等[6]提出了一种基于区块链和IPFS的企业人事档案管理系统;刘双印等[7]提出了一种基于Hyperledger fabric和Kafka共识机制的农产品质量安全可信溯源系统[8];林洁和等[9]探讨了如何利用区块链技术解决数据共享中的各种问题。

综上,本文提出了基于区块链的高校毕业生就业服务系统,以Hyperledger Fabric为基础,构建了基于联盟链的数据交互和存储平台,同时引入了椭圆曲线加密算法(ECC)来确保数据交互的安全性,并利用Solidity智能合约编程确保数据的可溯源性、可信性和隐私性。

1 基于Hyperledger Fabric的就业服务系统设计

Hyperledger Fabric作为成熟的企业级区块链平台,因其去中心化、可溯源、安全和高度模块化、可扩展性强等优势被视为可能的解决方案。本节旨在深入探讨基于Hyperledger Fabric的高校毕业生就业服务系统的设计理念、架构和关键组件。满足学生、高校、企业多方需求,保障数据安全与隐私的就业服务系统,为解决当前的就业难题提供有力支撑。

1.1 参与者角色定义与交互流程描述

在系统中,各参与者扮演不同的角色,通过交互实现数据的共享和操作的验证。

(1)学生。学生通过系统注册和身份验证后,可以创建、更新自己的简历,浏览并申请职位。所有操作都会以交易形式记录在区块链上,保证数据可信和可溯源。

(2)高校。高校录入并验证学生的基本信息和成绩,也可以从高校的相关系统中同步相关数据到系统中。为企业提供信用评估服务,以增加就业匹配的精准性,并跟踪学生的就业情况,精确完成用人单位和毕业生对高校教育教学质量评价。

(3)企业。企业完成注册和身份验证后,可以发布和管理职位信息,浏览学生简历,发送面试邀请和录用通知。企业可以根据学生的就业情况对高校的信用评估提供参考。

(4)验证节点(公证机构)。验证节点负责验证各种交易和操作的合法性,参与区块的创建和验证,确保整个系统的安全性和稳定性。

1.2 系统架构

为满足高校毕业生就业服务系统的需求,基于Hyperledger Fabric系统运行架构,设计了3层结构,如图1所示。

图1 基于Hyperledger Fabric的就业服务系统架构

(1)应用层。提供用户界面,允许学生、高校和企业互动并使用系统的功能。例如,学生可以提交简历,企业可以发布职位,高校可以验证学生的资格和成绩。

(2)服务层。包含智能合约(Chaincode)和业务逻辑,处理来自应用层的请求。例如,当学生提交简历时,智能合约会验证学生的资格,然后将简历存储在数据层。

(3)数据层。是基于Hyperledger Fabric的分布式账本,用于存储所有的交易和数据,如学生简历、职位信息等。

这种分层架构不仅确保了系统的模块化和可扩展性,还有助于独立管理和优化每个层次的功能。

1.3 关键组件

在本高校毕业生就业服务系统中,关键组件为系统的稳定性、安全性和数据隔离性提供了强大支持。关键组件主要包括以下几个。

1.3.1 Peer节点

作为Hyperledger Fabric网络的基础组成单元,每个参与方都有一个或多个Peer节点,Peer节点担任以下核心职责。

(1)数据存储。持有系统中所有学生简历、企业职位等信息的分布式账本副本,确保数据的实时完整性。

(2)智能合约执行。负责处理学生简历提交、企业职位发布等交易,并确保交易的一致性和合法性。

1.3.2 Orderer节点

在本系统中,Orderer节点确保所有与就业服务相关的交易都得到正确处理,主要包括:

(1)交易排序。对学生、高校、企业提交的所有交易进行排序,确保透明性和一致性。

(2)区块创建。基于排序后的交易,如学生的简历提交或企业的职位发布等,生成新的区块并向Peer节点进行分发。

1.3.3 通道(Channels)

通道是Hyperledger Fabric中的一个独特概念,允许数据隔离和多租户。为了保护学生、高校和企业的隐私,在系统中采用通道来实现数据隔离。

(1)数据隔离。不同的参与方可以在不同的通道上进行交互,确保数据的私密性。

(2)灵活性。允许系统根据不同的用户群体,如不同高校或企业,创建专属的通道。

1.3.4 智能合约 (Chaincode)

智能合约是自动执行的代码,在满足某些条件时被触发。Chaincode在系统中实现特定的业务逻辑,主要业务逻辑如下:

(1)简历提交。当学生提交简历时,智能合约验证其资格,并将简历数据存储在区块链上。

(2)职位发布。企业通过调用特定的Chaincode来发布新的职位。

(3)面试邀请。企业根据简历数据筛选合适的学生,并通过Chaincode发出面试邀请。

(4)签约。当学生与企业达成就业意向后,双方可以通过Chaincode进行签约。签订后,任何对合同的违背都可以通过区块链技术进行追踪和证明。

1.3.5 Membership Service Provider (MSP)

MSP在系统中扮演了关键的角色,确保所有参与方的身份安全和权限管理,主要功能为身份验证和授权。

这些组件共同构建了一个透明、高效、可信的就业服务平台,满足了学生、高校和企业在当前复杂就业环境中的需求。

2 数据管理与隐私保护策略

2.1 数据存储与分布式账本设计

在基于Hyperledger Fabric的架构中,数据存储采用了分布式账本技术,确保了数据的完整性、透明性和不可篡改性,为系统提供了强大的数据追溯和验证能力。

2.1.1 分布式账本结构

在基于Hyperledger Fabric的数据存储与分布式账本设计中,系统采用了分布式账本技术来确保数据的完整性、透明性和不可篡改性。这种设计通过连续的区块链组成,其中每个区块都包含了一系列的交易数据及其前一区块的哈希值,确保了整个链的连续性。

2.1.2 数据存储策略

为了增强数据的持久性和可靠性,系统进一步采用了分布式数据库策略(LevelDB),其中每个网络节点都维护了一个数据库副本,实现了数据的高度冗余和容错。

2.1.3 数据模型

为确保数据的结构化和查询效率,系统还定义了清晰的数据模型,如学生、企业和高校模型,以支持结构化的数据存储和查询。

2.1.4 数据查询和更新

数据的查询和更新是通过智能合约实现的,它是一段自动执行的代码,定义了数据的访问权限和更新规则,不仅确保了数据的安全性,还为用户提供了一个高效、透明的数据查询和更新平台。

2.2 加密与数据保护机制

为确保数据的安全性、隐私性和完整性,系统采用了多种加密和数据保护技术。

2.2.1 椭圆曲线加密 (ECC)

ECC是一种高效的公钥加密方法,其特点是较短的密钥长度和更高的安全性,通过在椭圆曲线上选择点作为密钥,利用公钥进行数据加密,私钥用于解密。

2.2.2 数据哈希

通过哈希函数,可以将任何输入数据转化为一个固定长度的字符串。这意味着,即使数据发生了微小的变化,其哈希值也会发生显著的改变,从而方便迅速检测到数据的任何篡改。

2.2.3 数据签名

数字签名是使用私钥对数据的哈希值进行加密,生成数字签名,将数字签名与原始数据一起存储或传输,实现数据的真实性验证及其完整性。

2.2.4 数据访问控制

为确保只有授权用户可以访问数据,系统使用访问控制列表(ACL),从而为数据提供了一道额外的保护屏障。ACL定义了哪些用户可以访问哪些数据。

本系统通过上述技术策略,不仅确保了数据的安全性、隐私性和完整性,还为用户提供了高效、可靠的数据访问和管理。

2.3 隐私保护策略:零知识证明与群签名技术

在区块链系统中,隐私保护成为一个不可或缺的组成部分。为了在保证数据真实性的同时,确保用户隐私不被泄露,系统引入了零知识证明和群签名技术。

2.3.1 零知识证明

零知识证明(Zero-Knowledge Proofs,ZKPs)允许证明者向验证者证明某一陈述的真实性,而无须透露该陈述的任何具体信息。在本系统的应用场景中,这意味着学生能够向企业证明其满足某些资格或条件,而无须公开具体的证明材料或数据。例如,学生可以证明其成绩达到了某一标准,但无须显示确切的分数。

2.3.2 群签名技术

群签名技术允许群组内的成员为某一消息生成共同的签名,而外部观察者则无法确定具体是哪位成员参与了签名过程。这不仅确保了交易的隐私性,还维护了数据的完整性。在实际应用中,这使得多个学生可以以匿名的方式共同提交申请。

通过融合零知识证明和群签名技术,本系统为用户提供了一个高度安全且注重隐私保护的交互环境。提高了系统的隐私防护水平,并为用户带来了更为便捷的服务体验。

2.4 传输安全性及相关技术

在基于区块链的高校毕业生就业服务系统中,数据的传输安全性显得尤为关键。为确保数据在传输过程中的完整性、机密性和不可否认性,系统运用多种加密和验证技术。

2.4.1 TLS加密传输

传输层安全协议(Transport Layer Security,TLS)作为安全套接字层(Secure Sockets Layer,SSL)的后续版本,为数据的加密和传输提供完全的前向保密和更快的握手过程,实现更强安全性。

2.4.2 端到端加密策略

端到端加密(E2EE,End-to-End Encryption)确保只有通信的发送方和接收方可以解密和读取信息。系统采用了Diffie-Hellman密钥交换,即使数据在传输过程中被拦截,攻击者也无法解密和访问数据内容。

2.4.3 保障数据完整性

为确保数据在传输过程中的完整性,系统使用SHA-256哈希函数和HMAC进行消息认证,确保了数据在传输过程中不仅未被篡改,而且是来自合法的发送方,从而确保数据的真实性和完整性。

2.4.4 防御重放攻击

为了抵御重放攻击,在每次通信中加入了时间戳和随机数。这确保了每一次的通信都是独特的,从而避免了攻击者利用重放技术进行的欺诈行为。

确保数据传输的安全性是任何在线系统的关键组成部分。通过结合上述技术和策略,可以确保高校毕业生就业服务系统中的数据传输既安全又可靠。

2.5 实现

根据系统应用需求,提供一段简化Python实现代码,帮助读者理解系统安全策略。程序代码基于Hyperledger Fabric分布式账本结构,并结合了ECC、SHA-256哈希、AES-256-GCM加密和Diffie-Hellman密钥交换来确保数据的安全性和隐私性。

3 实验仿真

在现代服务系统中,确保系统的性能和稳定性是至关重要的。为了评估基于Hyperledger Fabric构建的系统的性能,本文进行了一系列的仿真实验。

3.1 实验环境设置

为达到系统需求的功能和对数据的隐私保护等目标,对实验环境进行详细设置,如表1所示。Hyperledger Caliper作为一个专门为区块链平台设计的性能基准测试工具,提供了有效的方案评估基于Hyperledger Fabric构建的系统的性能。仿真实验基于Hyperledger Caliper v0.4.2版本进行。

表1 仿真实验环境配置

3.2 实验数据集

为了支撑本研究的实证分析,本文构建了一个模拟的数据集,如表2所示。为确保数据集的质量和可用性(真实性、完整性和准确性),对所有数据进行数据清洗、数据脱敏和数据整合处理,并经过严格的质量检查和验证,确保达到仿真实验目的。

表2 仿真实验数据集

3.3 实验结果及分析

根据实验环境和实验数据集,对系统的性能和安全性与隐私性进行了仿真实验测试。

3.3.1 安全性与隐私性仿真实验测试

为验证运用的数据管理与隐私保护策略相关技术在系统中效果,对系统进行必要测试,测试用例如表3所示。

表3 系统安全性与隐私性测试用例

以上设计的测试用例旨在全面评估系统的安全性和隐私性,确保系统在各种情况下都能保护用户数据的安全和隐私。测试结果符合测试预期,说明系统符合设计标准。

3.3.2 系统性能测试

对基于Hyperledger Fabric的高校毕业生就业系统进行性能评估,系统在多个关键指标上表现较为良好,如图2所示。

图2 系统各项性能指标

学生数据录入操作的吞吐量最高达到45 tps,而复杂的企业查看申请操作也达到了25 tps。响应时间中学生数据录入最快仅为0.7 s。系统在并发性方面展现出强大的扩展性,能够处理高达800的并发用户数。资源利用率在高负载任务下达到峰值,但系统在24 h测试中仍保持了平均99.98%的稳定性。网络延迟和平均负载数据显示系统在处理大量请求时的稳健性。而在匹配准确性方面,93%的学生与企业的匹配度高于85%。

3.4 实验仿真结论

仿真实验结果表明,构建的基于Hyperledger Fabric的高校毕业生就业服务系统在安全性、性能和数据准确性方面达到预期目标;在安全性方面,系统能够有效地防御中间人攻击和其他常见的网络攻击,为学生、高校和企业提供了一个安全、可靠的就业服务平台,为实际应用部署和运行提供了支撑。

4 结语

本文针对高校毕业生面临的就业困境,探索了基于区块链技术的解决方案,提出了基于Hyperledger Fabric的高校毕业生就业服务系统。通过对系统的设计和仿真实验,系统各项性能指标与安全可靠性达到预期目标,对后续应用部署提供了支撑,也为读者提供了参考方案。下一步将尝试引入机器学习方法,探索提高毕业生与企业之间的匹配准确性。

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