Гибридный блокчейн с динамическими смарт-контрактами для автоматизации логистических и таможенных процессов

Обложка
  • Авторы: Солохов И.Р.1, Хайруллин Р.З.1,2,3, Афанасьев Г.И.1
  • Учреждения:
    1. Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
    2. Московский государственный строительный университет (национальный исследовательский университет)
    3. Главный научный метрологический центр Министерства обороны Российской Федерации
  • Выпуск: Том 12, № 3 (2025)
  • Страницы: 105-114
  • Раздел: МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ, КОМПЛЕКСОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ
  • URL: https://journals.rcsi.science/2313-223X/article/view/350190
  • EDN: https://elibrary.ru/BGENCU
  • ID: 350190

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Целью исследования является разработка гибридной архитектуры блокчейна для преодоления ключевых проблем логистических цепочек поставок: низкой прозрачности, недостаточной безопасности данных и высокой доли ручного документооборота. В работе применены методы системного анализа существующих блокчейн-платформ (IBM Food Trust, TradeLens, VeChain), оценка их архитектурных особенностей и ограничений, а также проектирование гибридной модели на базе Hyperledger Fabric с динамическими смарт-контрактами. Результаты: предложены многоуровневая архитектура, сочетающая приватные каналы для конфиденциальных данных и публичный реестр для верификации ключевых событий; модуль динамического формирования смарт-контрактов, сокращающий время разработки на 40%; сценарии автоматизации логистических процессов (документооборот, таможенное оформление, управление SLA), обеспечивающие снижение операционных затрат на 30–50% и ускорение обработки транзакций до 320 TPS. В заключении сформулированы рекомендации по интеграции с IoT и регуляторными системами, а также направления для дальнейших исследований в области конфиденциальности данных.

Об авторах

Ильдар Ринатович Солохов

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Автор, ответственный за переписку.
Email: sir1504@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-5623-4362
SPIN-код: 6398-0047

аспирант

Россия, г. Москва

Рустам Зиннатуллович Хайруллин

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана; Московский государственный строительный университет (национальный исследовательский университет); Главный научный метрологический центр Министерства обороны Российской Федерации

Email: zrkzrk@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-0596-4955
SPIN-код: 6631-0932

доктор физико-математических наук, профессор, старший научный сотрудник, старший научный сотрудник, ведущий научный сотрудник

Россия, г. Москва; г. Москва; г. Мытищи

Геннадий Иванович Афанасьев

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Email: gaipcs@bmstu.ru
SPIN-код: 7790-1645

кандидат технических наук, доцент

Россия, г. Москва

Список литературы

  1. Бухонов Д.О. и др. Применение технологии OLAP-кубов для анализа данных // Вестник Димитровградского инженерно-технологического института. 2021. № 2. С. 48–54.
  2. Васева Г.С., Балдина М.Ю. Визуализация и большие данные: новейшие тенденции визуализации при работе с Big data // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 7. С. 31–34.
  3. Зиборев А.В. Использование цепочек blockchain и искусственного интеллекта в сфере логистики и автоперевозок // Инновационная наука. 2023. № 8-2. С. 26–36.
  4. Кашеварова Н.А., Куликова М.Е., Ряскина А.Д. Обзор механизмов консенсуса и их применение в бизнес-практике // Креативная экономика. 2022. № 16(12). С. 4787.
  5. Латипов А.Р., Хасанов А.И. Использование Power Bi и Tableau для KPI: современные подходы к визуализации показателей эффективности // Models and Methods for Increasing the Efficiency of Innovative Research. 2025. No. 4 (44). Pp. 252–257.
  6. Мухамедова З.Г., Осадчук В.Д., Тулаев А.У. Перспективы использования технологии блокчейн в организации перевозочного процесса и цепочке поставок // Известия Транссиба. 2022. No. 2 (50). Pp. 142–156.
  7. Сухобоков А.В., Филиппович А.Ю., Солохов И.Р., Хрипунов С.П. Блокчейн для фиксации событий в цепочке поставок // Динамика сложных систем – XXI век. 2023. № 17 (1). С. 5–12. doi: 10.18127/j19997493-202301-01.
  8. Тороев А.С., Сизоненко А.Б. Алгоритм достижения консенсуса для распределенных систем обработки данных на основе технологии распределенных реестров // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. № 9 (1). С. 23–24.
  9. Юмашева Е.В., Юмашев Д.В., Тимонов Д.А. Информационная безопасность в системах электронного документооборота с применением технологии блокчейн Современные наукоемкие технологии. 2021. № 1. С. 63–68.
  10. Al-Nbhany W.A.N.A., Zahary A.T., Al-Shargabi A.A. Blockchain-IoT healthcare applications and trends: A review // IEEE Access. 2024. No. 12. Pp. 4178–4212.
  11. Cason D. et al., 2021. The design, architecture and performance of the tender mint blockchain network // 40th International Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS). 2021. Pp. 23–33.
  12. González-Puetate I., Marín-Tello C., Pineda H.R. Agri-food safety optimized by blockchain technology // Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín. 2022. No. 75 (1). Pp. 9839–9851.
  13. Karakas S., Acar A. Z., Kucukaltan B. Blockchain adoption in logistics and supply chain: A literature review and research agenda // International Journal of Production Research. 2024. No. 62. No. 22. Pp. 8193–8216.
  14. Khan A.A. et al. Internet of Things (IoT) security with blockchain technology: A state-of-the-art review // IEEE Access. 2022. No. 10. Pp. 122679–122695.
  15. Luong D.A., Park J.H. Privacy-preserving identity management system on blockchain using Zk-SNARK // IEEE Access. 2023. No. 11. Pp. 1840–1853.
  16. Xu X., He Y. Blockchain application in modern logistics information sharing: A review and case study analysis // Production Planning & Control. 2024. No. 35 (9). Pp. 886–900.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Диаграмма последовательности цепочки поставок

Скачать (385KB)
Метаданные


Ссылка на описание лицензии: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».