Las plataformas de comercio electrónico incorporan sistemas de reputación que permiten a los compradores calificar a los vendedores después de las transacciones. Sin embargo, los sistemas de reputación existentes enfrentan desafíos como la filtración de privacidad, la vinculación y los ataques de múltiples calificaciones. Los datos de retroalimentación pueden exponer inadvertidamente la privacidad de la información del usuario porque revelan las identidades y preferencias de los compradores, lo que disuade a un número significativo de usuarios de proporcionar sus calificaciones. Además, los actores malintencionados pueden explotar técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para extraer la privacidad del usuario a partir de los datos de calificación, lo que representa serias amenazas para la seguridad y confianza del usuario. Este estudio presenta ARS-Chain, un marco pionero y seguro de compartición de reputación anónima impulsado por blockchain diseñado para plataformas de comercio electrónico. El núcleo de ARS-Chain es un mecanismo dinámico de adición de anillo con firmas de anillo vinculables (LRS), donde la cantidad de anillos LRS se añade dinámicamente en alineación con la lista de compras en evolución, y se construyen etiquetas de enlace LRS con los anillos LRS e identificadores de elementos. Además, se introduce un blockchain de consorcio para almacenar estas calificaciones anónimas en las plataformas de comercio electrónico. Como resultado, ARS-Chain garantiza el anonimato completo al tiempo que logra una compartición de reputación entre plataformas, haciendo que los registros de calificación sean no vinculables y contrarrestando efectivamente los ataques de múltiples calificaciones. Los resultados experimentales confirman que ARS-Chain mejora significativamente la protección de la privacidad de la información del usuario al tiempo que mantiene el rendimiento del sistema, teniendo un impacto importante en la construcción de mecanismos de confianza para las plataformas de comercio electrónico.