编者按：随着网络技术的飞速发展，版权问题逐渐成为人们关注的热点。很多国家和组织针对这一问题出台了相关法律和反盗版激励计划，但是由于某些激励计划缺乏透明度，往往达不到很好的效果。

为此，微软亚洲研究院可信系统研究组提出了一种基于区块链智能合约的反盗版奖励系统 —— Argus，通过区块链技术可提高多方合作的信任基础，既透明又安全高效。该技术目前处于学术研究阶段，相关论文的正式版将在今年9月份召开的国际可靠分布式系统会议 SRDS（International Symposium on Reliable Distributed Systems）上发表。论文作者包括微软亚洲研究院研究员张宪、郭众鑫、陈洋、陈硕、殷秋丰、杨懋，部分工作由原微软亚洲研究院创新工程组研究工程师郭小兵以及实习生曾子轩和刘文炎在微软亚洲研究院期间完成。

现有反盗版奖励系统不透明、不高效

随着网络时代的高速发展，盗版传播已成为当今社会中一个严重且复杂的问题。特别是在电影、音乐、游戏等领域，大量用户的非授权使用会侵害版权拥有方的正当权益。所以，各国法律对于侵犯版权的行为都有相应的处罚规定。例如在美国，如果在180天内，盗版传播物的数量和盈利超过一定限额，那么盗版传播者将被处以罚款甚至拘留。

一些商业联盟为了应对盗版传播这一挑战也发起了反盗版奖励计划，并以奖金的形式来激励公众举报盗版行为。例如 BSA 联盟（成员包括微软、英特尔、Adobe 等）就曾经宣布对最终核实的盗版举报，给予100万美元的奖励。然而，由于缺乏透明度，这种由 BSA 完全中心化的进行核实、奖励等操作的运营模式遭到了很多用户的质疑，导致举报者的参与度不高。

Argus系统：利用密码学及智能合约构建透明高效的反盗版奖励

为了提升反盗版奖励的透明度，微软亚洲研究院的研究员和实习生们提出并实现了去中心化的 Argus 系统。相比于之前的区块链版权保护方案，Argus 系统不仅尝试解决版权登记、使用情况登记的问题；更重要的是，它通过利用智能合约，结合一系列密码学技术，构建了一套透明激励机制，进而可以对盗版传播行为进行高效溯源以及评估。该技术的相关论文 “Argus: A Fully Transparent Incentive System for Anti-Piracy Campaigns”，将在9月份召开的国际可靠分布式系统会议 SRDS（International Symposium on Reliable Distributed Systems）上发表。

论文链接：

https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2021/08/Argus_SRDS_Camera.pdf

如图1所示，Argus 系统里一共有三个角色：版权拥有方 (owner)、数据使用方 (licensee) 以及盗版举报方 (informer)。同时，研究员们还设计了这三个角色之间以及它们和智能合约之间交互的各种协议：

（1）owner 将通过特殊的密码协议响应 licensee 的数据请求，并且会在智能合约上留下记录；

（2）licensee 泄露了数据以后，informer 将按照协议向智能合约进行举报，智能合约将验证并且奖励对应的 informer；

（3）一旦这个 licensee 被 informer 举报后，则可以在规定时间内向智能合约申诉，如逾期或申诉失败将会被 owner 进行后续的追责；

（4）Argus 系统允许多个 informer 针对同一 licensee 泄露的数据进行举报，因此可以估计盗版的泄露情况。

图1：Argus系统的总体流程

Argus 系统有三个技术特点——透明、安全与高效。Argus 系统的透明性并不仅仅是因为使用了智能合约，还在于 Argus 系统中的所有协议都是公开、确定、透明的。无论版权拥有方 (owner)、数据使用方 (licensee) 还是盗版举报方 (informer)，都能结合智能合约的公开状态，确定性地参与各种协议，从而保护自己的权益。

Argus 系统的安全性则来自于各种密码学协议的性质以及各参与方的利益驱使。Argus 系统可以保护各善良参与方的利益不受影响，例如 owner 希望通过 Argus 评估盗版传播情况是准确的；licensee 希望不被 owner 诬陷；informer 希望获得最多奖励等等。为了达到这样的安全性，Argus 系统使用了安全水印技术（Secure Watermarking）来对恶意的 licensee 进行溯源；用不经意传播协议（Oblivious Transfer）来防止 owner 诬陷，因而提高了指控 licensee 的证据力度；用多周期承诺方案（Multi-period Commitment Scheme）来防止 informer 实施重放攻击，以及防止 informer 利用“一人多身份骗术”重复举报不正当获利（Sybil-proof Incentive  Mechanism）。

为了保证 Argus 系统的可行性，研究员们也进行了大量的技术优化。例如采用了默克尔树（Merkle Tree）对链上数据进行压缩，只以树的根节点代表相关数据。同时还使用了隐私信息检索（Private Information Retrieval）技术，来降低 licensee 获取数据的带宽消耗。

另外，在智能合约以及水印技术等方面，研究员们还做了大量的优化。研究员们在微软云服务 Azure 的机器上，仿真了以太坊公链的共识节点以及各参与方，并以保护图片、音频、软件的版权为例，测试了 Argus 系统的开销以及性能。例如，一个单机 owner 节点，每秒可处理82.6个的 licensee 请求，且 informer 一次举报的成本只相当于14个以太坊普通转账交易的成本。综合所有协议指标看，优化后的 Argus 系统能降低几个数量级的开销。

防盗版是一个十分复杂的问题。很多盗版问题本身就游走在法律以及各方利益的灰色地带。现实生活中其他的盗版问题，例如不合规转载、盗链等等，也必须引入相关技术进行防御。从 Argus 系统中可以看出区块链技术对于改善多方合作信任基础的潜力。Argus 系统只是微软亚洲研究院可信系统研究组在区块链领域上的探索之一，未来研究员们将会给大家分享更多区块链相关的研究工作。

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