蚂蚁金服接口自动化框架（蚂蚁金服接口自动化框架结构）

本篇文章给大家谈谈蚂蚁金服接口自动化框架，以及蚂蚁金服接口自动化框架结构对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享蚂蚁金服接口自动化框架的知识，其中也会对蚂蚁金服接口自动化框架结构进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、手把手教你创建Ant Design Pro的React项目
• 2、蚂蚁金服开放平台是什么？
• 3、蚂蚁金服刷脸支付为何上榜《MIT科技评论》全球十大突破性技术？
• 4、Python培训班一般都有什么上课内容?
• 5、【区块链政务十大案例之一】蚂蚁区块链-杭州互联网法院司法链案例

手把手教你创建Ant Design Pro的React项目

介绍

主要是使用 React 和 TypeScript 以及 Ant Design Pro 开发中后台项目，那么就会有人问“可不可开发前台”，回答是“可以”；Ant Design 是蚂蚁金服的UI框架，发展历程可以说是从 saga-redux - dva - umi - ant design ，说 ant design 是 react 的最佳实践确实是名副其实；其中我最喜欢或者说是 dva 最显著的地方就是修缮了 redux 的不足之处。

搭建

安装 cnpm，yarn，tyarn

```

npm i -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.orgcnpm i yarn -gyarn global add tyarn

```

2.  Ant Design Pro 立足于 umijs 、dva，需要安装 umi

```
yarn global add umi

```

3.  创建 Ant Design Pro 项目（先创建test文件夹）

```
mkdir test

cd test

yarn create umi （这里选择 ant design pro - typescript - simple）tyarn

yarn start

```

+ config

    - config.ts  路由设计

    - proxy.ts  代理（打包后无效）

+ mock          模拟数据

+ src

    - assets    放一些静态资源文件（png，svg等）

    - component  主要放全局组件

    - layouts    权限、token获取

    - models    详细内容见dva，换言之是redux （interface、数据交互）

    - pages      页面

    - serives    请求（get,post）

    - utils      放一些公用方法

/* 以上为本人对ant design pro各个模块的理解，不足之处还请指教 */

举个栗子（dva）

TypeScript 最突出的就是类型注解，其目的就是减少对类型的试错，从而达到优化

/**  * 假设你现在要做一个博客网站，现在你要搭建的是你的博客首页 * 1. 现在你的 page 已经写好了（src/home/index.tsx和src/home/index.less） * 2. 你的后端接口也已经写好了，提供的接口就是 home (GET) * 3. 你也已经在 config/proxy.ts 中写好了代理，代理名 api **/

现在你需要创建一个 src/services/home.ts 去对接后台的接口。

import request from '@/utils/request'// ant design pro 自带（无须修改，每次请求自动携带 token）interfaceHomeParams{currentPage:number;pageSize:number;}exportasyncfunctionqueryGetMyHomeData(payload:HomeParams){returnrequest(`/api/home`,{method:'GET',params:{// 填写你需要传给后端的字段...payload,}/**        * 如果是 POST 请求，请将 params 修改成 data        **/})}

接下来，你需要创建一个 src/models/home.ts 去调用上面那个接口 （详细教程看 dva），我这是临时起意边想边写的（俗称瞎编乱造）。

import{queryGetMyHomeData}from'@/services/home'import{Effect,Reducer}from'umi';exportinterfaceDataItem{// 暂且假设后端回给你的只有（ID、博客标题、发布日期(毫秒数)、摘要）id:number;title:string;createdDate:number;brief:string;}// state 对应的类型（接口）exportinterfaceHomeState{currentPage:number;data:Array<DataItem;}exportinterfaceHomeModelType{namespace:string;// 说好听点叫做 "命名空间"state:HomeState;// 就是 stateeffects:{// effects 里面的可以调用 reducers 里面的getData:Effect,changePage:Effect,};reducers:{setData:Reducer<HomeState,setPage:Reducer<HomeState,};}constHomeModel={namespace:'home',state:{currentPage:1,data:[],},effects:{*getData({payload},{call,put}){constres=yieldcall(queryGetMyHomeData,payload);// payload 要对应 queryGetMyHomeData 的形参，否则另当别论constarr=Array.isArray(res.data)?res.data:[];// 我这里假设返回的 res.data 就是我们所需要的数据yieldput({// 将数据放到 state 里面type:'setData',payload:{data:arr,}})},*changePage({payload},{call,put}){yieldput({type:'setPage',payload});// yield take( 'setPage/@@end' );    // 阻塞等待完成再往下执行，当然我们这里并不存在一步造成的问题yieldput({type:'getData',payload});},},reducers:{setData(state,{payload}){return{...state,...payload,}},setPage(state,{payload}){return{...state,...payload,}},}}exportdefaultHomeModel;

让 src/pages/home/index.tsx 去 connect HomeModel

importReact,{useEffect}from'react';import{connect,Dispatch}from'umi';import{HomeState}from'@/models/home'interfaceHomeProps{dispatch:Dispatch;home:HomeState;}constHome:React.FC<HomeProps=(props)={// 拿到的内容可以直接使用const{dispatch,home:{currentPage,data,}}=props;// 获取数据，或者说是初始化数据useEffect(()={dispatch({type:'home/getData',payload:{currentPage,pageSize:8,}})},[]);// 页码改变事件functionpageChange(page){/**        * page的修改是两个操作        * 1. 修改 page        * 2. 获取数据        * 3. 如果面临异步问题（我们这里用阻塞）-- 这里不存在此问题        **/dispatch({type:'home/changePage',payload:{currentPage:page,pageSize:8,}})}return(// ... 这里我就省略不写了);}exportdefaultconnect(home:HomeState=home)(Home);

还有一点要 提醒 ，effects 里面的 和 reducers 里面的函数名不能一样。

有关于 Dva 对 Redux 的修改，见下图

蚂蚁金服开放平台是什么？

蚂蚁金服开放平台基于支付宝蚂蚁金服接口自动化框架的海量用户蚂蚁金服接口自动化框架，将强大的支付、营销、数据能力，通过接口等形式开放给第三方合作伙伴，帮助第三方合作伙伴创建更具竞争力的应用。

通过接入蚂蚁金服开放平台，第三方合作伙伴可以获得更多的流量、用户和收益，而第三方合作伙伴提供的服务也让用户获得了更丰富的体验，平台生态更加繁荣，最终实现多方共赢。

蚂蚁金服开放平台功能

开发者是开放生态的主要组成部分，通过与商家、消费者的合作，提升商家的服务效率和营收，降低运营成本，使消费者的体验更便捷、更愉悦、更完美。无论你是第三方开发者、系统商、线下推广组织还是商家，都能基于开放平台找到适合自己的角色和方向。

业务优势

一站式商家服务：为商家提供支付、门店、营销、数据等一站式服务。

海量的实名用户：4亿实名用户，迅速沉淀会员信息玩转会员体系。

丰富的线下场景：超过50万家线下门店，包括餐饮、超市等多种行业。

技术支持

接口支持：支付、分享、账户、营销、信用、服务窗等九大优质接口支持。

开发工具：包括 Java 、 PHP、 .Net等语言的SDK与Demo示例。

服务保障：丰富的技术文档，开放的技术社区，高效的在线技术服务，是你开发的坚强后盾。

盈利模式

通过应用获利：基于商家服务市场，为合作伙伴的插件及服务提供变现渠道。

营销咨询：基于商家的营销需求，为合作伙伴提供多元的商家增值服务。

代运营：合作伙伴提供商家运营托管服务，最大化商家的营销价值。

资料参考：开放平台概述    网页链接    2018-1-21

蚂蚁金服刷脸支付为何上榜《MIT科技评论》全球十大突破性技术？

《麻省理工科技评论》发布了2017年全球十大突破性技术榜单，其中刷脸支付上榜。“在中国，人脸识别系统现在应用于授权支付、设备访问以及罪犯追踪。”该项技术被认为是在“成熟期”。而蚂蚁金服被列举为三家主要公司其中的一家。

背景

蚂蚁金服以世界领先的人脸比对算法为基础，研发了交互式人脸活体采集与识别技术和图像脱敏技术，并通过蚂蚁金融云实现高并发和高可靠性的系统安全架构，以此为依托的人脸验证核身产品已经成功产品化，在支付宝等和网商银行等身份验证场景广泛应用。在最新的测试报告中，该技术人脸识别准确率已达99.6%，再配合眼纹等多因子验证，准确率为99.99%，远超肉眼识别97%的准确率。

自支付宝引入人脸识别技术后，在用户登录、实名认证、找回密码、商家审核、支付风险校验等场景，该技术作为主要身份验证方式全面应用，自2015年底上线至今已服务超过1.5亿用户。与传统基于密码等身份验证方法相对比，人脸识别技术在安全性、可靠性、识别性能和用户体验方面的都得到了大幅提升，对实现互联网金融场景下具有现实意义。

针对蚂蚁金服的人脸识别技术，InfoQ采访了蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东。

陈继东博士现任蚂蚁金融服务集团全球核身平台部总监和资深专家，负责生物识别技术研发与应用。带领团队将人脸识别技术在网商银行和支付宝等金融场景成功上线并大规模商业应用，使蚂蚁金服在生物识别智能技术及应用方面保持世界领先。陈继东曾任人人游戏大数据研究中心首席数据科学家，EMC中国研究院大数据实验室主任。

《麻省理工科技评论》发布了2017年全球突破性技术榜单，其中刷脸支付上榜，而蚂蚁金服是这一技术的代表性公司。作为蚂蚁金服生物识别技术的负责人，请问您对这件事有什么看法？这是否也意味着中国的人脸识别技术在世界范围内都处于领先地位？

综合来看，该榜单描述是比较准确的。上榜的突破性技术是刷脸支付，而不是人脸识别。对突破的定义是“给人们带来高质量的科技解决方案”。所以，它不只在于技术本身，更是在强调应用场景，如何应用技术来改变人们生活。强调技术的应用也正好是蚂蚁金服技术研发的定位。除了技术本身之外，我们更看重技术的应用如何带给人们平等的金融服务。身份识别和身份验证是所有金融服务的基础，因此基于人脸识别的在线身份验证对数字普惠金融服务起到很重要的作用。

以人脸识别为代表的计算机视觉技术在过去几年取得了很大进展，主要得益于深度学习技术的深入应用、计算能力的增强以及海量数据的爆发。但是人脸识别技术是近两年才开始真正的全面商用，刷脸认证和刷脸支付也正处于刚起步的阶段，还有很多新的场景可以应用。

2016年云栖大会上，蚂蚁金服展区开张了一家“未来咖啡馆”，客人对着摄像头刷刷脸，就能完成支付。据悉，刷脸支付很快就将落地真实场景。

在人脸识别研究领域，一批杰出的华人研究学者是推动技术不断发展的重要力量，可以说在世界范围内，中国的人脸识别技术不管是技术还是应用都处于领先地位。刷脸支付由蚂蚁金服与中国人脸识别技术公司Face++合作研发，在人脸识别核心比对算法的基础上，蚂蚁金服开发了具有专利的活体检测技术，并结合其基于金融云的风控防攻击安全策略等多个维度的核心技术，能够提供金融级的准确度和安全性。

您可以聊聊这几年蚂蚁金服在人脸识别领域的投入和发展吗？在整个人脸识别领域中，处于什么样的位置？

蚂蚁金服几年前就开始在人脸识别领域投入资金和人才，同时也在其他生物特征识别技术研发方面有持续投入，生物识别技术已成为蚂蚁金服技术体系和安全风控体系中的重要组成部分。蚂蚁金服从2015年开始将人脸识别技术应用于支付宝用户登录、实名认证、找回密码、支付风险校验等场景，迄今已有超过1.5亿用户使用，据我们所知，这是目前国内外用户量和访问量最大的人脸识别系统，更是在金融领域全球范围内第一家大规模商用的在线系统。

蚂蚁金服的人脸识别技术

人脸识别常用的算法模型您能不能简单介绍一下？蚂蚁金服又采用了什么样的算法策略呢？

通常大家说的人脸识别是指人脸比对算法，又分为1:1比对（verification）和1:N识别（identification），其算法核心是让机器自动判断不同人脸图片之间的相似度。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，在这一技术发展过程中涉及到的算法模型既有基于人脸局部特征点的识别模型，也有基于全局特征变换或几何特征的识别模型，还有基于2D或3D模板建模的识别模型。目前人脸识别技术已经全面转向了基于卷积神经网络（CNN）的识别模型。

除了识别模型的准确性之外，人脸识别还有一个重要环节就是活体检测，也就是确保机器要识别的人脸图片是来自一个活体人脸，而不是照片、视频或面具等伪造的人脸，因此活体检测技术也是人脸识别成功应用的关键。活体检测涉及的算法也非常多，同时又与传感器技术关系非常紧密，比如指纹识别可以通过电容/电感传感器检测活体，虹膜识别可以通过红外摄像头检测活体。由于红外摄像头在在智能手机上的普及率还很低，目前活体人脸检测技术主要依赖一系列软件算法，包括基于动作交互的识别模型，以及基于图像分析的识别模型等。

蚂蚁金服在人脸识别和活体检测两方面都在同步推进，也同时在研发如眼纹识别和声纹识别等用于增强人脸识别的多因子生物特征识别技术。此外还基于大数据分析技术研发基于用户行为和不同场景的智能识别模型，从而形成一整套完备的身份识别解决方案

您能介绍下支付宝刷脸支付服务的人脸识别请求并发量峰值能达到多大？单日请求数能到什么数量级？蚂蚁金服又是使用什么样的技术架构做业务支撑的呢？

金融级人脸识别的技术要求和难点，我们总结以下几点：

1. 高安全性：人脸活体检测技术（防止照片伪造、视频、面具以及专业软件工具等攻击）

2. 高准确率：极低误识率下（<0.001%）的高识别通过率（90%以上）

3. 高可用性：海量并发人脸比对服务（tps=""1000）

4. 高实时性：人脸比对结果实时返回（响应时间<100ms）

支付宝的人脸识别，除了达到金融级的准确度和安全级别外，还需要极高的稳定性、可靠性和极低的实时响应。我们基于蚂蚁金融云的基础架构，实现了高可用、动态扩展的服务框架体系，来保证刷脸服务能够满足双十一、新春红包等高并发峰值要求。

蚂蚁金服是如何做数据回流的可以跟我们介绍一下吗？

数据回流确实是改进算法识别精度以及提高产品用户体验的有效手段，我们在严格遵守蚂蚁金服数据安全和隐私保护等相关规范的前提下，通过记录用户刷脸过程中的一些关键参数信息（如光照、距离、角度、时长等）来验证和分析人脸识别在各种真实环境下的鲁棒性，再基于这种实际场景下的分析结果进一步对算法和产品进行针对性改进，做到完全数据驱动的产品开发和优化闭环。

人脸识别的难点所在

能否介绍一下蚂蚁金服的人脸识别底库数据量级，单次从人脸检测到返回比对结果的耗时，以及人脸识别的准确率？准确率的适用范围？准确率是只针对汉族而言，还是所有种族（少数民族、白人、黑人）？在不同种族的人脸识别范畴，是否有什么难点？如何解决？

蚂蚁金服刷脸服务目前只针对中国大陆公民的支付宝实名用户。截止到目前，支付宝全部4.5亿实名用户中已经有三分之一使用过刷脸服务登录账户，实名认证，找回密码，或者在高风险交易中进行身份验证。人脸识别全流程（以刷脸登录为例）的通过率在95%以上（其中没通过的用户中还包括很大比例的主动退出）。不同种族的人脸具有更大的多样性，会给人脸识别系统的准确性带来挑战，但是目前基于深度学习的识别模型已具备处理海量数据的可能，如果能不断对不同种族的人脸数据持续训练和学习，这一问题也能很好的解决。

您能分别谈一谈人脸检测、活体检测、图像脱敏、人脸比对这几个方面当下的发展和难点么？对于配戴眼镜、口罩、面具，或者手持照片、视频刷脸的行为，如何处理？

人脸检测：人脸检测算法是目前最成熟的人脸识别技术分支，准确性和轻量化都已满足商用，除了能作为后台服务使用，也广泛应用在智能手机、数码相机等前端设备上。目前的挑战是低光照环境以及大角度侧脸条件下的人脸检测。

活体检测：活体检测技术在过去几年也有很大发展，已经能解决绝大部分照片和视频攻击，但活体攻击手段也在不断演进，特别是各种人脸相关建模软件合成或变换的人脸越来越逼真。人脸活体检测技术将是持续攻防和不断改进的过程。

图像脱敏：图像脱敏会带来信息损失，与提高人脸识别精度形成矛盾，蚂蚁金服研发了一套独特的单向变换脱敏技术，能够比较好的解决这个问题。目前学术上这方面的成果不多。

人脸比对：目前机器的识别能力已经超过人眼，但是低光照、夸张表情、重度化妆和整容、年龄老化、双胞胎仍然是人脸比对需要持续解决的问题，随着数据的不断累积和训练，性能也在不断提升。

挑战

您能谈谈目前人脸识别领域面临的最大挑战是什么吗？能否从人脸识别的算法和工程两个角度聊一聊各自的挑战？

算法方面仍然要不断提高人脸识别和活体检测的准确性，识别的难题上面已经提及，活体检测需要防范不断演进和出现的新型攻击方式。

工程方面的挑战主要在用户体验和系统的稳定性及可靠性，不断降低用户的使用门槛的同时保证极致的刷脸体验，涉及交互文案、设备兼容、算法加速、参数自适应等多方面。由于人脸识别核心是图像特征提取及比对，这是CPU密集型的计算应用，面对支付宝上亿用户的身份验证需求，特别是在双十一、新春红包等高并发峰值的情况下如何保证刷脸服务的性能和高可用性是系统方面的挑战。

蚂蚁金服人脸识别产品从2015年7月正式上线，在此之前做的都是小规模的测试，进行快速产品优化和迭代。我们发现，真实场景是十分复杂的，用户会在室内和室外，白天和晚上各种光线，不同角度和姿势下使用刷脸，有的是躺在床上刷脸，有的甚至在敷面膜的时候刷脸，如何解决各种复杂真实环境中的刷脸体验，尤其是用户达到亿级规模的时候，保证普通用户能够便捷的通过是很大的挑战。这不单单是算法问题，更是涉及从产品、交互、用户体验、环境参数适配，安全策略，高并发系统架构等一系列问题，这是一个系统工程。经过一年多的产品优化，现在能保证在各种复杂的环境下仍有不错的刷脸体验和安全性。

未来目标

您可以聊一下人脸识别在刷脸支付之外，未来还可能应用在哪些地方吗？

身份验证已经变成了互联网金融的基础设施，甚至是整个互联网+的基础设施。基于人脸识别的身份验证方式可以在数字世界中更好的证明“你是你”，提升便捷性和安全性。另外信用体系是整个社会的基础服务，而身份识别和身份验证又是信用体系的基础，所有的信贷类服务的核心基础就是要知道个人的信用等级，当然其前提还是要证明“你是你”，否则评价出来的信用等级也有可能变成别人的了。除了信用和金融的应用，安全领域也是人脸识别的重要应用，全国多个城市火车站上线了人脸识别验票、北京机场刷脸出关。

蚂蚁金服未来几年在人脸识别领域希望达到的阶段和目标可以介绍一下吗？

首先在技术上不断保持世界领先地位，驱动各个业务场景更深层次的应用，形成AI驱动、数据驱动的良性循环，同时不仅仅应用在中国，也随着蚂蚁金服国际化的推进，将人脸识别技术应用到全球，为世界上更多的用户提供既安全又便利的刷脸产品和服务。

您怎么看待整个人脸识别行业未来几年的发展？

人脸识别行业目前整体上还只是起步阶段，如前面讲的，要应用到各行各业和各个用户群体，还有很长的路要走，不管是国际还是国内，还没针对人脸识别的行业标准，目前的人脸识别相关产品使用上还具备一定门槛，没有达到普适性的程度。但是随着技术的持续投入，产业环境的不断成熟，以及相关标准不断出台，相信未来几年会迎来人脸识别行业应用真正的爆发期。

寄语

对于想转行人脸识别的新人，您有什么建议？是否门槛太高，很难切入？

人脸识别是一个系统工程，除了算法本身，产品、交互、工程都需要深入研究和探索，从算法到线上服务再到用户体验，从实验室性能到实际场景系统性能，仍然有很多挑战性问题需要解决，在各个环节都有很多可以切入的点，重要的在于是否真正解决了用户的问题。

Python培训班一般都有什么上课内容?

下面是Python全栈开发+人工智能蚂蚁金服接口自动化框架的培训内容：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

【区块链政务十大案例之一】蚂蚁区块链-杭州互联网法院司法链案例

据杭州日报消息，2018年09月18日，杭州互联网法院宣布司法区块链正式上线运行，成为全国首家应用区块链技术定纷止争的法院。司法区块链让电子数据的生成、存储、传播、和使用的全流程可信。
起诉人可以通过线上申诉入口，在线提交合同、维权过程、服务流程明细等电子证据，由公证处、司法鉴定中心、CA／RA机构、法院、蚂蚁金服等链上节点来共同见证、共同背书，为起诉人提供一站式服务。司法链极大地降低了线下存证、取证的成本，提升了判决流程的效率，从而使得许多之前由于维权成本高而不值得起诉的案件，都能够通过区块链实现更好的维权；司法链破解司法服务效率低的难题实现司法数据的融合共享，打破数据孤岛；司法链推动社会信用体系建设，降低司法成本以技术为引擎，推动创新发展，引领司法服务转型升级减少。

援引自可信区块链推进计划的《区块链司法存证应用白皮书》分析，随着信息化的快速推进，诉讼中的大量证据以电子数据存在的形式呈现，电子证据在司法实践中的具体表现形式日益多样化，电子数据存证的使用频次和数据量都显著增长。不用类型电子证据的形成方式不同，但是普遍具有易消亡、易篡改、技术依赖性强等特点，与传统实物证据相比，电子证据的真实性、合法性、关联性的司法审查认定难度更大。

在司法实践中，当事人普遍欠缺举证能力，向法院提供的电子证据质量较差，存在大量取证程序不当，证据不完整、对案件事实指向性差等问题，直接影响到电子证据在诉讼中的采信比例。

电子证据传统的存证方式本质是一种中心化的存证方式，存在容易造成存证数据丢失或者被促癌该的可能。

同时，电子数据依赖电子介质存储，为了存储安全，经常需要使用多备份等方式，加之电子介质有使用寿命，反而使存储成本较高。

（2）取证中的问题

目前，在某些本地产生的电子数据进行取证时，原件在智能留存在产生电子数据的设备当中，证据原件和设备是不可分的。证据原件一旦要离开设备，就变成了复制品而不能成为定案依据。这样导致诉讼案件中的很多限制。

另外，所谓的原件到底是不是时间发生时真实、原始和完整的数据，互联网软件服务商也无法给出确切的答案，所取证据是否属于原件，也是存疑的。

（3）示证中的问题

电子数据展示和固定是数据使用的重要环节，由于电子数据的存在形式是存储在电子硬件中的电子信息，要获取其内容需要使用响应的软件读取和展示，这给示证带来了困难，也可能由于需要公证而加大了当事人的举证负担，浪费了社会司法资源。

（4）举证中的问题

在诉讼中，双方都会提交自己留存的电子数据作为证据。在当事人分别控制自己数据的情况下，容易发生双方提交的证据有出入，甚至是矛盾的情况。在没有其他佐证的情况下，证据的在真实性认定非常困难，双方提交的电子数据都无法成为断案依据。在这种无法判断案件事实的情况下，法官很可能需要依赖分配举证责任来进行断案。而一般的举证责任分配原则是谁主张，谁举证，无法举证则承担败诉的后果。那么在这种情况下，积极篡改自己数据的一方可以在这种举证责任的安排下获利。

（5）证据认定中的问题

一切证据“必须经过查证属实，才能作为定案的根据”，是在世界方位内具有普适性的最重要的司法原则之一。证据的认定，通常是认定证据“三性”的过程，即证据真实性、合法性和关联性。电子数据作为证据也需要经过“三性”判定。电子数据因为数据量大、数据实时性强，保存成本高，原件认定困难等原因，对证据的“三性”认定依然困难，电子数据经常因为难以认定而无法对案件起到支撑作用，这对法官和当事人都造成了较大压力。

援引自蚂蚁金服司法存证产品负责人栗志果做的主题为《蚂蚁区块链在司法存证领域的探索》的分享认为，在过去的20年中，互联网行业的关键词是连接。在PC互联网时代，通过PC互联的方式对终端进行连接，在那个时代，发现这个趋势的企业都抓住了门户、搜索引擎这样巨大的商业机会。2013年，进入到了移动互联网时代，在这个时代通过移动互联网的方式把许多智能终端、个人设备连接在一起，在端设备的数量以及在线时间得到了极大的提升。在这个阶段抓住机会的人便造就了微博、微信、支付宝这些超级应用。而目前关注到一个非常重要的变化就是随着连接变化不断扩大的同时，连接质量也发生了非常大的变化，这被称为第二条曲线， 原来连接的对象是信息，现在很可能变成了资产。

那么资产和信息有什么不同呢？主要的不同有三点，

第一点，资产是唯一的，而信息是可以被无限复制的。在互联网时代，通过复制的方式可以让信息传递的成本降到最低，但连接的对象是资产时，便出现了一个致命伤，那就是无法通过复制的方式进行传递，这个资产给了一个人后就不能再给其他人了。

第二点，资产和信息相比，资产更加脆弱，更加珍贵。资产就是钱，在信息数字化的过程中，可以很方便的把信息放在互联网上，但是对于资产来说，这样是行不通的，因为资产的背后是真实的利益。

第三点：资产和信息相比，资产对于安全性的要求非常高，很多问题也必须去面对，包括黑客、竞争对手的攻击，欺诈等，这些都是链接资产需要解决的问题。这也就是资产和信息的第三个不同点，资产如果发生了纠纷是需要解决的，在现实中，可以让法院来解决，但如果是在互联网中，是很难处理的。

上述所说的资产的三个特点是很难通过传统的互联网方式去解决的。同时互联网的发展使得人们越来越懒，如果在10年前，很多人还能够接受资产连接会花费得时间比较久，但是现在人们就很难接受，比如为了签署一个合同，需要花费两到三周的时间进行邮寄，为了做一个跨境支付在很多传统机构中频繁出入，花费高额的成本。而且与20年前的连接方式相比，目前互联网的连接难度变大了许多，因为许多人发现信息被连接后，数据变得很有价值，那有价值怎么办，只能把价值沉下来，沉下来就变成了价值深井，规模越大，价值越深，同时会形成另外的一个问题，叫做数据孤岛。这些问题都是司法链需要考虑并加以解决的。

现在，法院是站在历史的机会节点上，是有机会成为数据产生、完成连接的基础组成部分。资产一定会发生纠纷，发生纠纷后将会由法院进行全链路的审核。这是一个独特的价值，是互联网最后一公里的价值，通过连接的方式，连接资产，打破数据孤岛、价值深井，这才是真正的价值完成，这种模式实际上是属于中小企业的，包括个人用户，以上便是司法链的价值基础。

如果出现一个价值孤岛，需要对它进行连接，一定有各种各样的连接方式，连接主要有四种方式，

第一种就是不进行连接，把它放在银行保险柜里面;

第二种方式是坏的连接，即通过技术的领先性、不平等性，通过黑客技术剥夺数据资产的拥有权，当没有合法连接的时候，坏的连接一定存在;

第三种是看起来是好的连接，但实际上是脆弱的连接，现在又很多连接的方式，在市场形势比较好、泡沫比较大的情况下拥有一定的市场，但一旦碰到真正的价值落地就破裂了;

第四种就是司法链，用15个字可以概况，即全流程记录、全链路可信、全节点见证。

司法链是怎么做到技术可信和制度可信，并且成本不高的呢？

首先第一个问题是资产是脆弱的，因此在进行资产的连接时要能够具备真实安全的基本特点。安全包括隐私保护，这并不是一个简单的事情，支付宝诞生的第一天就是从担保交易开始的，解决的问题时买方和卖方之前交易的真实性，后来，基于支付宝，提出了芝麻信用，很多人都有芝麻信用积分，通过以往的信用记录，对用户能否履约提供大数据、人工智能方面的参考，使得真实安全更进了一步。接下来便到了区块链，区块链提供了一项非常重要的能力，那就是真实不可篡改，使得信任在真实安全的级别上又向前推进了很大的一步。因此司法链解决的第一个问题就是做资产相应的连接一定要保证最底层的连接器是真实安全的，这种真实安全不是放在口头上说的，也不是在实验室里的技术，而是经过用户的认可，市场的考验和大规模业务量的考验的。

第二个问题非常关键，当通过一个真实安全的连接器把大家连接到一起，一旦数据资产被侵害了，发生了纠纷要如何处理？司法区块链这两年一直是朝这个方向进行的，通过把公证处、司法鉴定中心、法院拉入司法链的最底端，对数据进行相应的鉴定，保证了一旦数据资产发生纠纷，能够被公正有效的处理。这是一种非常强大的制度，这也是司法链是解决互联网最后一公里问题的真命天子的根本原因。到目前为止，司法链已经保证了技术可信和制度可信。

第三个问题是在资产的互联中，连接的成本不能过高，用户已经养成了点一点鼠标、搜索按钮就能获得无数信息的习惯。区块链火了许多年，但到目前为止真正的用户不到2000万，且日活很低的原因，一是太难用，二就是使用成本太高。因此在进行资产连接时，必须是非常简单的，非常易用的，成本很低的。就像支付宝最开始在做实名认证的时候，可以通过人脸扫描的方式很快的完成用户的支付，同时安全级别很高。所以真正的连接器要具有低成本，高应用性的特点。

司法链做到了技术可信和制度可信，并且连接的成本不高，开启了资产连接的区块链新时代。

杭州互联网法院的司法区块链让电子数据的生成、存储、传播、和使用的全流程可信。通过整体的完整结构，能够解决互联网上电子数据全生命周期的生成、存储、传播、使用，特别是生成端的全流程可信问题。

该区块链由三层结构组成：

1）， 一是区块链程序，用户可以直接通过程序将操作行为全流程的记录于区块链，比如在线提交电子合同、维权过程、服务流程明细等电子证据；

2）， 二是区块链的全链路能力层，主要是提供了实名认证、电子签名，时间戳、数据存证及区块链全流程的可信服务；

3），三是司法联盟层，使用区块链技术将公证处、CA／RA机构、司法鉴定中心以及法院连接在一起的联盟链，每个单位成为链上节点。

杭州互联网法院司法链上线的电子证据平台则是直接在证据和审判之间建立了一个专门的数据通道，使得证据的收集、固定、传输和运用更加便捷和高效。

以往到互联网法院打官司，证据的提交都是电子化以后上传至“杭州互联网法院诉讼平台” （ www.netcourt.gov.cn ）。比如公证文书，一般是通过扫描等方式上传。今天上线的电子证据平台首先“触手”很长，它可以与其他电子数据之间能实现无缝对接，比如公证处。那么公证文书就能一键上传至电子证据平台，直接用作诉讼证据。再比如涉及淘宝、京东等电商平台、互金平台、理财平台等交易纠纷，第三方数据服务提供商（如运营商平台、电子签约平台、存证机构平台）等也能直接将电子数据传输到电子证据平台，有效解决当事人自行收集电子数据证据存在的困难，大大节约庭审举证质证的经济和精力成本。

原本仅仅是通过扫描、或打字而成的“电子化”的证据，真正转变为“电子证据”，通过第三方存管平台，打破“电子数据”容易灭失和被篡改的魔咒，形成唯一的不可篡改的“数据身份证”，并实时同步备份到电子证据平台。进入诉讼程序后，已保存在电子证据平台的“数据身份证”还会与电子数据原文进行自动比对，判断电子证据后期是否有过篡改，以此确保了电子证据的真实性。

这些电子数据都有编码身份证，也就变成一个个案件的“要素”，平台将这些要素归类，然后匹配到各个案件中，这样一来，由系统自动匹配要素，即将电子证据导入各个案件，形成无需法官的系统自动立案。我们可以想象很快就能实现一分钟数十或者数百的立案速度。

最后，当这些证据成为电子数据储存在平台上以后，除了杭州互联网法院在案件审理过程中可以在该平台展开司法运用外，其它相关机构（如经允许的其他各人民法院、司法鉴定机构、公证机构、备案机构）均可从该平台中依程序调取相关证据，资源数据的共建共享也将达成。

以打通杭互司法链的上海市浦东公证处数据存证平台为例，介绍下数据保护平台到司法诉讼的完整闭环流程。

1，注册业务平台并实名认证

某设计公司企业A打开上海市浦东公证处数据存证平台页面，注册后完成实名身份认证。

2， 原始数据存证

当该A设计公司完成一幅作品的设计后，在完成原始作品数据归档后，通过自身业务系统发起远程存证调用接口，调用公证处数据存证平台的RESTful API完成该设计作品文件HASH和相关要素的存证。该存证也会同步发给司法区块链，浦东公证链和中国授时中心，全部成功后会获得有对应LOGO标识的存证证书。通过各链和平台完全一致的作品文件HASH指纹数据表明本次存证的有效性和不可篡改性。

5. 登录杭互法院提交诉状，验证证据合法性

司法链是蚂蚁区块链BaaS的具体应用案例。蚂蚁区块链BaaS（Blockchain as a Service）是基于蚂蚁金服联盟区块链技术和阿里云的开放式“区块链即服务”平台。它将区块链作为一种云服务输出，支撑了众多的业务场景和上链数据流量，是行业区块链解决方案的基础。蚂蚁区块链BaaS致力于搭建一个开放、协作的平台，为全球的企业和个人提供便捷的服务。

上图是蚂蚁区块链的产品大图，其中BaaS的技术架构主要分为三层：

1、底层是BaaS Core

BaaS Core层基于对主机以及容器提供灵活支持的云资源管理平台，实现跨平台的便捷运行和部署。对于可信硬件，即基于阿里云的神龙服务器提供相应的硬件服务，可以提供一个高可靠、高隐私保护的可信执行环境。除了存证平台和智能合约平台以外，在同构链跨链服务的基础上即将推出异构链跨链服务。目前的市场上，单链或者一条链存在自身的局限性，未来对于建立信任的基础设施、互信的生态，跨链技术将成为其中非常重要的一环。目前BaaS平台已通过跨链服务，实现了内部的互联互通，同时也可以通过智能合约和跨链服务，对于外部的互联网上的可信数据源进行访问。此外，对于其他的基础能力，例如联盟管理、安全隐私、证书密钥管理等，BaaS Core都有相应的功能和支撑。在提供自主研发的蚂蚁区块链体系同时，BaaS平台也支持开源体系以更好地满足客户多样化的需求，包括企业以太坊Quorum和Hyperledger Fabric。

2、向上一层是BaaS Plus

BaaS Plus层把底层的服务和能力封装、服务化，开放为标准化的接口，提供给合作伙伴们接入和使用。这样可以极大地减少客户在基础资源上的投入，同时明显缩短接入业务的耗时。截止到目前为止，平台已经推出了可信存证、通用溯源、实人认证、企业认证等服务，也会在未来逐步推出更多的服务。

3、最上层是BaaS Marketplace和解决方案

蚂蚁的诸多合作伙伴们可以在marketplace中提供自己的能力。同时，在不同场景落地的实际应用都会沉淀出一套标准的应用解决方案模板，从而方便客户在自己的应用中借鉴其它类似场景的平台能力。浦东公证处数据存证平台可以成为BaaS Marketplace中的一员。

1， 账户体系

蚂蚁区块链所有交易操作均是围绕账户体系来进行，因此在发送执行交易之前需确保您已在蚂蚁区块链创建对应的账户，然后可使用创建好的账户提交交易，还可以基于该账户结构完成相关账户配置的修改。

具体的账户数据结构模型字段和说明如下：

其中，账户包含三种类型的密钥：

蚂蚁区块链采用将账户与密钥解耦的方式来实现，从一定程度上防止因为密钥丢失带来的链上数据丢失等安全隐患。蚂蚁区块链支持的主要账户操作包括：

2，隐私保护

蚂蚁区块链通过引入密码学的一些特性来支持账户信息敏感数据的隐私保护能力，通过在智能合约层面扩展相关的指令函数来实现智能合约中金额的加密存储以及加减操作。只有获得有效密钥的个体才能解密智能合约中的敏感数据，查看原始金额信息。

目前，蚂蚁区块链引入的密码学特性包括零知识证明，即通过引入零知识证明来实现加密密文条件下转账金额的合法性证明。

3，跨链服务

蚂蚁区块链跨链服务是面向智能合约提供的链上数据服务，本服务在客户区块链环境中部署跨链服务合约/链码，并且提供 API 接口供用户合约/链码进行调用来使用。跨链接服务目前提供 账本数据访问 和 合约消息推送 两类服务及其对应的 API 接口。账本数据访问服务可以帮助用户智能合约获取其他区块链账本上的数据，包括但不限于区块头，完整区块、交易等。合约消息推送服务可以帮助部署了跨链数据服务的不同区块链上的智能合约之间进行消息通信，满足跨链业务关联处理等场景。

2019年5月22日，上海市第一中级人民法院、杭州互联网法院、合肥市中级人民法院、苏州市中级人民法院、在安徽芜湖共同签署合作意向书，将以杭州互联网法院司法区块链平台为依托，四地互通，共同构建长三角司法链，打造“全流程记录、全链路可信、全节点见证”的司法级别信任机制，共促长三角区域司法一体化发展。会议中介绍，杭州互联网法院司法区块链运行机制日臻成熟，已汇集3.9亿条电子数据，相关案件调撤率达96%以上，在知识产权保护、金融风险防范、农产品溯源、信用体系构建等方面发挥了重要作用。
杭州互联网法院的司法链的技术提供方为蚂蚁金服区块链，其拥有全球领先的核心专利技术，2万TPS高性能存证能力，极高的隐私安全保护能力，顶级安全防控能力为司法链保驾护航。旗下的蚂蚁区块链可信存证平台支持第三方接入司法链。

具体方面举例而言，司法链大大提升用户的维权效果。例如，在中国，版权的保护是非常落后的，像是图片领域只有5%的正版，其余的都是盗版，但是维权从立案到审判，一审需要8个月的时间，获得的赔偿仅有500-600元，但是花费的时间成本、经济成本远远超过赔偿金额。但司法链的出现可以使维权成本降低一到两个数量级。其次，司法链可以增强品牌的信任度，一方面使企业是和司法链，和政府认可的品牌、平台站在一起，另一方面使企业通过信任连接的方式把自身的商业模式清晰透明地告诉用户，使用户产生非常强的信任感。特别是创业者，能够在早期就拥有巨大的流量。最后，司法链解决的是互联网最后一公里的问题，使得用户的使用成本产生非常大的下降。因此使用司法链的模式是真的是让传统商业模式升级成为信任商业模式。

供稿者 王登辉 介绍：
版权链/公证链项目杭州下笔有神科技公司CTO，
HiBlock技术社区上海合伙人，
聚焦“区块链+”产业落地和实现方案，希望与行业从业者一起布道区块链。

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