在互联网时代下,社交网络飞速发展,人们习惯于在各类社交网络平台中获取信息、结交好友、创作内容。但当前中心化的平台架构导致用户失去部分主动权:（1）平台全权决定用户获取信息的内容和范围,导致用户无法自主选择;（2）用户在结交好友时将隐私信息发送到平台,但无法确保隐私数据的安全存储和使用;（3）用户在社交网络中创作内容的数字版权,尤其是图像版权权益得不到有效保障。这些问题的根源在于中心化社交网络平台权力过大、不完全可信、平台上的数据使用随意,而拥有去中心化、去信任、数据不可篡改以及可审计、可追溯等特性的区块链技术为此提供了解决思路。本文就区块链技术在社交网络中的应用从两方面展开研究:（1）一项适用于社交网络的区块链底层技术研究;（2）两项基于区块链技术解决社交网络实际问题的研究。三项研究成果如下:（1）联盟链安全公平随机数生成协议。提出了一种适用于联盟链的基于公开可验证秘密共享的随机数生成协议。协议使用椭圆曲线密码、秘密共享、多项式承诺、离散对数零知识证明等密码技术为每一个区块生成不可被部分节点操控的随机数,且部分节点退出协议、恶意发送错误中间值均不会影响随机数的生成。在效率方面:协议通过对多节点份额聚合后的一次插值直接计算出随机数,减少了随机数揭露阶段的计算消耗;通过随机线性聚合多轮证明显著降低协议的通信消耗与计算消耗。生成的随机数满足随机性、不可预测性、一致性、公平性和一块一数性。（2）基于联盟链的社交网络私有属性匹配方案。提出了一种基于分层联盟链的私有属性匹配方案,实现了能够保护匹配双方隐私的属性相似度计算。方案通过密文策略属性加密和Bloom Filter满足双方细粒度的属性需求,并通过属性隐藏的外包解密降低用户的计算成本。方案仅将匹配记录存储在链上,而将复杂计算放在链下进行,既能实现属性匹配的可审计可追溯,又可提升区块链性能。最后,方案证明了能够在各种攻击与故障下实现隐私保护,并展现了区块链运行的高效性。（3）基于联盟链的社交网络图像版权保护方案。提出了一种基于分层多链以及鲁棒哈希算法的图像版权保护方案。首先设计出一种鲁棒且区分能力强的哈希算法为图像生成唯一指纹,通过指纹上链实现对图像的快速确权,并使用指纹快速检索侵权图像。将侵权证据永久存储在区块链中,实现证据可信存证、取证,并利用版权链与司法链跨链通信实现快速维权。大量实验证明了哈希算法对侵权图像的检测能力,并说明了区块链运行的高效性,实现了对图像版权的有效保护。