农业机械学报

作者：张新，肖柳君，许继平，于家斌，谭学泽，赵峙尧

单位：北京工商大学,北京工商大学,北京工商大学,北京工商大学,北京工商大学,北京工商大学,

关键词：农产品供应链;风险信息检测;食品安全;分布式联邦学习;区块链

基金：国家重点研发计划项目(2022YFF1101103)、国家自然科学基金项目(62402020)和北京市教育委员会“市属高校分类发展———北京工商大学数字商学新兴交叉学科平台建设冶项目

农产品供应链安全事关国家发展与社会稳定，但其多环节、多主体结构使得风险信息共享在隐私保护与精准检测之间面临重大挑战。融合区块链与联邦学习技术，构建面向农产品供应链的跨域风险信息可信共享与检测模型。首先，提出一种基于分布式联邦学习的跨域风险信息交互框架，实现农产品供应链风险信息可信流转，然后，构建基于孤立森林异常数据检测算法的农产品供应链风险信息多级检测模式，最后，设计风险贡献和信用值评估模型以确保农产品供应链参与方拥有持续共享核心风险数据的动力，同时动态评估和管理农产品供应链节点的贡献度和可信度。各项实验结果表明，本文所提出的模型能够显著提升跨域风险信息共享效率与预测准确性，为农产品安全领域提供一种兼顾风险信息隐私保护和高效处理的可信共享解决方案。

来源：2025年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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