CN108717666B - 基于区块链的个性化车险计算方法、系统和终端 - Google Patents
基于区块链的个性化车险计算方法、系统和终端 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于区块链的个性化车险计算方法、系统和终端,所述方法包括:参保车辆进行参保时,构造统计向量;所述参保车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,利用默克尔累加树组织处理当前记录周期内产生的加密数据,生成默克尔累加根,所述默克尔累加根作为下一个记录周期默克尔累加树的叶子节点,所述统计向量和默克尔树累加根传输至所述区块链;每隔给定的统计周期,所述区块链使用所述统计向量对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计并计算保费。本发明基于公开透明、去中心化的区块链系统,实现了流程简单、低成本、保护隐私、去中心化的UBI方案,使保险费用计算更加高效安全。
Description
技术领域
本发明涉及区块链技术领域,具体涉及一种基于区块链的个性化车险计算方法、系统和终端。
背景技术
得益于车联网的发展,基于驾驶行为的保险(Usage-Based Insurance,UBI)应运而生,这是一种基于车载自动诊断系统(OBD)设备记录的行车数据(如行驶里程、急转弯、急刹车、加速度等)而设计的创新型车险产品。相对于每年根据静态数据(如驾驶者的年龄、汽车类型和最近的交通事故或交通违规情况)进行粗略估计的传统车险而言,如果给定详细的行车数据,UBI不仅可以更准确地为驾驶员计算保费,而且还可以激励驾驶员更安全地驾驶。
目前的UBI方案都是以保险公司为中心的集中式运作模式。然而,为了精确地计算保费,保险公司需要收集相应的行车数据,这些数据通常包含三种类型的信息:车辆出行的时间信息、车辆位置/距离信息,以及车速/加速度信息。这些涉及车主隐私的敏感信息一旦泄露,敌手就会知道驾驶者什么时间去了哪些地方,甚至可能进一步推断出车主的驾驶行为习惯。
区块链作为比特币等加密货币的底层技术,通过共识机制实现了去中心、不可篡改的交易记录,并可以进一步通过脚本或智能合约实现复杂的、强制执行的交易。区块链由所有参与方共同维护,对外公开透明,可以作为可信第三方实现去中心化、中介化。因此,这种技术在金融、证券、保险、医疗、IT等领域受到了广泛的重视和初步的应用。
UBI方案在隐私问题上往往陷入困境:一方面,UBI需要持续监测车辆的状况,以获得真实准确的行车数据来计算保费,以防止保险欺诈;另一方面,由于隐私问题,被保险人不希望将这些非常敏感的行车数据公开给保险公司。因此,截至目前,仅有极少数方案能够解决UBI方案中的隐私问题:PriPAYD借助于可信的防篡改硬件保护隐私,但是额外设计的硬件又增加了保险的成本;VPriv利用不可链接的匿名身份,解决UBI中的隐私问题,但是由于其需要借助外部监控设备,所以又暴露了位置信息。这些方案都需要借助可信的防篡改硬件或额外的监控信息,使其在成本、效率和功能等方面存在诸多缺点。
设计一种流程简单、低成本、保护隐私、去中心化的UBI方案是保险行业的迫切需求,具有重要的意义和巨大的应用价值。
发明内容
为克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种基于区块链的个性化车险计算方法、系统和终端,参保车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,采用默克尔累加树进行组织处理各记录周期内的加密数据并生成默克尔累加根,新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点;将所述默克尔累加根传输至所述区块链;所述区块链使用参保时构造的统计向量对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计并计算保费。本发明基于公开透明、去中心化的区块链系统,实现了流程简单、低成本、保护隐私、去中心化的UBI方案,使保险费用计算更加高效安全。
本发明提供了一种基于区块链的个性化车险计算方法,包括:
参保车辆进行参保时,构造统计向量,加密后传输至所述区块链;
所述参保车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,所述参保车辆利用默克尔累加树进行组织处理当前记录周期内产生的加密数据,最终形成一个默克尔累加根,同时新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点;
每隔给定的统计周期,所述区块链使用所述统计向量对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计并计算保费。
进一步地,所述参保车辆利用私钥分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根传输至所述区块链,将带签名的加密数据上传到所述云存储服务器。
进一步地,所述参保车辆还基于所述秘密矩阵构造验证向量,加密后传输至所述区块链;区块链使用所述验证向量验证所述云存储服务器存储的加密数据的真实性。
进一步地,参保车辆进行参保时,还向所述区块链发送定金;所述区块链计算出保费后,从所述定金中扣除应缴纳的保费并向所述参保车辆发送账单。
进一步地,所述参保车辆还生成秘密矩阵和秘密随机实数,用于加密验证向量、统计向量和参保车辆启动后的行车数据。
进一步地,所述用于加密行车数据中时间、速度和加速度信息的秘密矩阵Mt、Mv、Ma的生成方法为:生成秘密随机数s并存储,通过哈希值构造实数矩阵,实数矩阵Mk的第i行第j列的项可由H(s,i,j,k)计算得到,其中k=1,2,3,…,分别对应于每组秘密矩阵Mt、Mv和Ma。
进一步地,默克尔累加根包含一个哈希值和累加值,其通过以下步骤获得:给定记录周期内(如1分钟)的所有加密数据形成默克尔累加树,默克尔累加树的第一个叶子节点保存上一个记录周期的默克尔累加根,其余每个叶子节点对应当前记录周期内的一条加密数据默克尔累加树的每个内部节点通过对其两个孩子进行累加和哈希来获得其值最终获得默克尔累加根
进一步地,所述区块链使用统计向量对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计:
区块链随机选取n个成功挖出过区块的矿工,每个矿工进行如下操作:随机分解速度统计向量sv=sv′+sv″,随机选取秘密实数δ和γ,将{δsv′,γsv″}发送给所述参保车辆c;
根据本发明的第二目的,本发明还提供了一种基于区块链的个性化车险系统,包括:
参保车辆,参保时构造统计向量,所述参保车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,参保车辆利用默克尔累加树进行组织处理当前记录周期内产生的加密数据,最终形成一个默克尔累加根,同时新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点。进一步地,所述系统还包括区块链;所述参保车辆将统计向量加密后传输至所述区块链;所述参保车辆利用私钥为默克尔累加根生成签名,并将带签名的默克尔累加根传输至所述区块链;每隔给定的统计周期(如1个月),区块链使用所述统计向量对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计并计算保费。
进一步地,所述系统还包括云存储服务器;所述参保车辆利用私钥为加密数据生成签名,并将带签名的加密数据上传到所述云存储服务器。
根据本发明的第三目的,本发明还提供了一种车辆终端:生成秘密矩阵和秘密随机实数α,用于加密验证向量、统计向量和参保车辆启动后的行车数据;
参保时构造统计向量和验证向量,加密后连同定金一起发送给所述区块链;参保的所述车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,参保车辆利用默克尔累加树进行组织处理当前记录周期内产生的加密数据,最终形成一个默克尔累加根,同时新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点;
利用私钥分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根上传到所述区块链,将带签名的加密数据上传到所述云存储服务器;
接收基于所述统计向量和所述累加根计算得到的保费账单。
本发明的有益效果
1、本发明所提出的保费计算方法中,区块链记录加密的行车数据的默克尔累加根,加密数据存储于云存储服务器,在区块链上运行的UBI智能合约来计算保费,无需依赖任何集中的一方或任何可信/防篡改的硬件以及额外的监控信息,从而大大降低了成本,并极大地提高了效率。本发明的行车数据加密方法支持密文验证、比较、统计功能。
2、本发明中采用秘密矩阵加密行车数据,任何一方(包括敌手)无法有效破解密文,解决了UBI方案中的隐私保护问题;行车数据的向量构造方法支持位数扩展,秘密矩阵和秘密随机实数支持定期更新,参保车辆可根据实际情况,选择相应的参数以确保自己的UBI方案的安全性。
3、本发明采用向量构造设计方法,支持密文验证原始数据是否真实有效,支持密文比较大小,支持密文数据统计;确保UBI获得真实准确的行车数据来确定保费,以防止保险欺诈。
4、本发明通过区块链实现,密文存储于云存储服务器,密文的默克尔累加根存储于区块链,密文对外全部公开,任何人都可以进行查询验证;如果密文数据被篡改,那么相应的密文的默克尔累加根中的哈希值也会随之变化,利用密文数据重新计算得到的默克尔累加根中的哈希值与已存储在区块链上的默克尔累加根中的哈希值不符,因而保证了公开的密文无法被篡改。
5、本发明中采用默克尔累加树数据结构,实现高效数据统计;本发明中的UBI方案适用于公有链、私有链或联盟链;密文可存储于集中式的云或去中心化的云。
6、本发明是一种基于参保车辆行车数据的基于用量的保费计算方式,与用户的驾驶习惯、驾驶里程相关,并且行车数据对外保密,因而是一种针对用户的个性化计算方法。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。
图1为实施例1基于区块链的个性化车险系统流程示意图。
图2为实施例1组织处理给定记录周期内(例如1分钟)密文的默克尔树数据结构示意图。
图3为实施例1组织处理给定统计周期内(例如1个月)密文的默克尔累加树数据结构示意图。
具体实施方式
应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
术语解释:
3、记录周期:密文数据汇总并记录在区块链上的周期,如一分钟,该周期内的所有密文数据组织处理成默克尔累加树。
4、统计周期:统计密文数据和计算保费的周期,如一个月。
5、MerkleAccumulative Tree(默克尔累加树):给定记录周期内(如1分钟)的所有加密数据形成默克尔累加树,默克尔累加树的第一个叶子节点保存上一个记录周期的默克尔累加根,其余每个叶子节点对应当前记录周期内的一条加密数据,默克尔累加树的每个非叶子节点通过对其两个孩子进行累加和哈希来获得其值,最终形成一棵默克尔累加树。其树根在本申请中命名为默克尔累加根,包含一个哈希值和一个累加和,最新默克尔累加根中的累加和,即为当前统计周期内的密文数据的累加和。
6、智能合约(SmartContract):智能合约使区块链具有可编程性,一份智能合约就是一段在区块链上运行的代码。因此,整个区块链系统就变成了一个可以运行智能合约的可信的共识计算机。
7、事务(Transaction,Tx):类似于比特币中数字货币的转账交易,在本申请中称为事务(transaction);一个区块中包含多个事务,由矿工运行共识算法将区块添加到区块链上。
8、危险因子:通过统计在高危时段(如高峰期或深夜)的行车时间、车辆超速行驶的次数、突然加速或刹车的次数等信息,量化的参保车辆在统计周期内发生事故的风险。
实施例一
本实施例公开了基于区块链的个性化车险的设计方法,如图1所示,包括步骤如下:
A、所述参保车辆c生成其公私钥对(PKc,SKc),通过自选的秘密种子生成秘密矩阵Mt、Mv、Ma和秘密随机数α,构造验证向量uv、ua和统计向量st、sv、sa,分别使用相应的秘密矩阵加密为并向所述区块链上实例化的UBI智能合约发送定金和注册UBI方案进行参保。
B、所述参保车辆c启动后,每秒产生一条行车数据ri=<ti,vi,ai>,通过向量构造转化为ri=<ti,vi,ai>,使用相应的秘密矩阵加密为所述参保车辆利用默克尔累加树进行组织处理当前记录周期内产生的加密数据,最终形成一个默克尔累加根,同时新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点。所述参保车辆c利用SKc分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根上传到所述区块链,将带签名的加密数据上传到所述云存储服务器Cloud。
C、所述区块链上的UBI智能合约在给定的统计周期内将会被触发,并且使用来自所述区块链的对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计。所述区块链上的UBI智能合约使用验证所述云存储服务器Cloud存储的加密数据的真实性,所述区块链上的UBI智能合约根据密文统计数据计算保费,随后从预交的定金中扣除应缴纳的保费。所述区块链上的UBI智能合约将向所述参保车辆c发送账单。
本发明将基于区块链的默克尔累加树与密文相结合,实现密文累加数据最新状态查询,并且本发明可验证密文的有效性。
所述步骤A,包括步骤如下:
(1)密钥产生:所述参保车辆c生成其公私钥对(PKc,SKc),PKc为参保车辆c的公钥,SKc为参保车辆c的私钥;所述参保车辆c通过自选的秘密种子生成秘密矩阵Mt、Mv、Ma和秘密随机实数α,其中,Mt为用于加密行车数据中的时间信息ti的(84+n)×(84+n)可逆实数矩阵,Mv为用于加密行车数据中的速度信息vi的(56+n)×(56+n)可逆实数矩阵,Ma为用于加密行车数据中的加速度信息ai的(40+n)×(40+n)可逆实数矩阵,n为安全扩展位数。
优选的,所述参保车辆c通过自选的秘密种子生成的秘密矩阵Mt、Mv、Ma和秘密随机实数α支持定期更新。
优选的,所述参保车辆c通过自选的秘密种子生成秘密矩阵Mt、Mv、Ma的阶数可根据实际行车数据范围指定,其大小取决于速度/加速度的最大值;考虑存储情况,所述参保车辆c可选择一个秘密随机数s,通过哈希值构造矩阵,即第k个矩阵Mk的第i行第j列的项可由H(s,i,j,k)计算得到,其中k=1,2,3,…,分别对应于每组秘密矩阵Mt、Mv和Ma。所述参保车辆c仅需存储秘密随机数s。构造验证/统计向量:所述参保车辆c构造速度验证向量利用秘密矩阵Mv加密为以下验证/统计向量,均进行n位0安全扩展。
优选的,所述参保车辆c构造验证/统计向量的维数可根据实际行车数据范围指定。
优选的,所述参保车辆c预交的定金应为所述区块链上的UBI智能合约预设金额,所述区块链上的UBI智能合约支持所述参保车辆后期续保。
优选的,通过签名函数如RSA或ECDSA,使用所述参保车辆c的私钥SKc对验证/统计向量签名。
所述步骤B,包括步骤如下:
所述参保车辆c为避免相同行车数据加密结果相同致使敌手统计分析,所述参保车辆c应对行车数据中的时间、速度和加速度信息均进行n位安全扩展。
优选的,所述参保车辆c产生行车数据的时间间隔可根据实际情况确定,相同记录周期内,时间间隔越大,密文所需存储空间越小。
优选的,所述参保车辆c将行车数据进行向量构造的方法支持安全扩展,避免相同数据加密结果相同致使敌手统计分析,所述参保车辆c的行车数据中的时间、速度和加速度信息的安全扩展位数可自由设置,扩展位数越多意味着安全性越高。
(4)密文处理:
所述参保车辆利用默克尔累加树进行组织处理当前记录周期内(例如1分钟)产生的加密数据最终形成一个默克尔累加根,同时新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点。所述参保车辆c利用SKc分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根上传到所述区块链,将带签名的加密数据上传到所述云存储服务器Cloud。
优选的,默克尔累加根包含一个哈希值和累加值,其通过以下步骤获得:给定记录周期内(如1分钟)的所有加密数据形成默克尔累加树,默克尔累加树的第一个叶子节点保存上一个记录周期的默克尔累加根,其余每个叶子节点对应当前记录周期内的一条加密数据默克尔累加树的每个内部节点通过对其两个孩子进行累加和哈希来获得其值最终获得默克尔累加根
所述步骤C,包括步骤如下:
所述区块链上的UBI智能合约使用时间统计向量判断ti是否在高危时间区间[τs,γe)内,即并根据 统计给定统计周期P内,所述参保车辆c高危时间区间[τs,τe)内行车时间,若τs>τe(比如23:00~2:00),则需要在原基础上叠加给定统计周期P内密文数据的总条数。
优选的,所述参保车辆c为降低保费可能会提供伪造的统计向量,为保证数据统计过程所述区块链上的UBI智能合约所使用的统计向量真实有效,以速度统计向量为例,所述区块链随机选取n个成功挖出区块的矿工,每个矿工进行如下操作:随机分解速度统计向量sv=sv′+sv″,选取随机秘密实数δ和γ,将{δsv′,γsv″}发送给所述参保车辆c;所述参保车辆c利用秘密矩阵Mv的逆矩阵分别加密为和并发送给所述区块链随机选取的矿工;所述区块链随机选取的矿工利用秘密实数δ和γ恢复出所述区块链随机选取的矿工之间交换相互验证哈希值由同样的计算而来,公布所述区块链上的UBI智能合约比较所述区块链随机选取的矿工和所述参保车辆c分别公布出的即可。
(7~8)保费计算:所述区块链上的UBI智能合约根据密文统计数据计算保费,即Premium=C0+C1*Stat(P,[τs,τe))+C2*Stat(P,v)+C3*Stat(P,a),其中C0、C1、C2、C3可根据具体车型自由设置,随后从所述参保车辆c预交的定金中扣除应缴纳的保费。所述区块链上的UBI智能合约向所述参保车辆c发送账单。
为了更清楚地阐述本发明,以下通过一具体实例进行阐述:
(1)密钥产生:参保车辆c生成其公私钥对(PKc,SKc),PKc为参保车辆c的公钥,SKc为参保车辆c的私钥;参保车辆c通过自选的秘密种子生成秘密矩阵Mt、Mv、Ma和秘密随机实数α,其中,Mt为用于加密行车数据中的时间信息ti的86×86可逆实数矩阵,Mv为用于加密行车数据中的速度信息vi的58×58可逆实数矩阵,Ma为用于加密行车数据中的加速度信息ai的42×42可逆实数矩阵,矩阵均进行了2位安全扩展。例如α=9.5231,
参保车辆c为避免相同行车数据加密结果相同致使敌手统计分析,参保车辆c对行车数据中的时间、速度和加速度信息均进行2位安全扩展。
(4)密文处理:参保车辆c将收集每分钟内生成的加密数据,比如 利用默克尔累加树进行组织处理,最终形成一个默克尔累加根,当前统计周期内(一个月)的第一棵默克尔累加树,如图2所示;同时新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点,如图3所示。所述参保车辆c利用SKc分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根上传到所述区块链,将带签名的加密数据上传到所述云存储服务器Cloud。
区块链上的UBI智能合约使用时间统计向量判断ti是否在高危时间区间[τs,τe)内,即并根据统计给定统计周期P内,参保车辆c高危时间区间[τs,τe)内行车时间,其中,统计周期P为一个月,τs为17:00,τe为20:00。假定高危时间段内行车时间为3000秒。
区块链上的UBI智能合约使用速度统计向量判断vi是否超过给定速度门限值v=25m/s(90km/h),即并根据 统计给定统计周期P内,参保车辆c超过速度门限值v的行车次数,其中,统计周期P为一个月。假定超速次数为30次。
区块链上的UBI智能合约使用加速度统计向量判断ai是否超过给定加速度门限值a=10m/s2,即并根据统计给定统计周期P内,参保车辆c超过加速度门限值a的行车次数,其中,统计周期P为一个月。假定急加速、急减速次数为20次。
(7~8)保费计算:区块链上的UBI智能合约根据密文统计数据计算当前月的保费,例如Premium=C0+C1*Stat(P,[τs,τe))+C2*Stat(P,v)+C3*Stat(P,a)=100+0.005*Stat(P,[τs,τe))+0.5*Stat(P,v)+0.2*Stat(P,a)=100+0.005*3000+0.5*30+0.2*20=134元。随后从参保车辆c预交的定金中扣除应缴纳的134元保费。区块链上的UBI智能合约将向参保车辆c发送账单。
实施例二
本实施例的目的是提供一种基于区块链的个性化车险系统。
基于以上目的,本实施例提供了一种基于区块链的个性化车险系统,包括参保车辆c(Car)、云存储服务器Cloud、区块链。
所述参保车辆c通过生成密钥对、秘密矩阵和秘密随机数进行初始化,并向所述区块链上实例化的UBI智能合约发送定金、统计向量和验证向量,注册UBI方案进行参保。
所述参保车辆c启动后,包括时间、速度和加速度在内的实时行车数据都会由所述参保车辆c进行收集,并且进行加密。所述参保车辆收集当前记录周期内产生的加密数据,利用默克尔累加树进行组织处理,最终形成一个默克尔累加根,同时新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点。所述参保车辆c利用其私钥分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根上传到所述区块链,将带签名的加密数据上传到所述云存储服务器Cloud。
所述区块链上的UBI智能合约在给定的统计周期内将会被触发,并且使用来自所述区块链的统计向量对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计。所述区块链上的UBI智能合约使用验证向量验证所述云存储服务器Cloud存储的加密数据的真实性,所述区块链上的UBI智能合约根据密文统计数据计算保费,随后从预交的定金中扣除应缴纳的保费。最后,所述区块链上的UBI智能合约向所述参保车辆c发送账单。
根据本发明优选的,所述参保车辆c拥有一个唯一的身份标识,应该配备智能OBD或车载电脑,支持密钥产生、数据收集、数据加密、数据上传等操作。
根据本发明优选的,所述云存储服务器Cloud,可以是集中式的云提供商,也可以是类似于星际文件系统IPFS(InterPlanetary File System)的去中心化的云。
根据本发明优选的,所述区块链包括Bitcoin、Ethereum或Hyperledger Fabric等系统,可以是公有链、私有链或者联盟链,生成区块的时间间隔需要在给定记录周期以内(如1分钟)。区块链系统和智能合约系统均支持实现本发明所需的密文验证、比较、统计等功能。
实施例三
本实施例的目的是提供一种终端,设置于参保车辆。
基于以上目的,本实施例提供了一种终端,
生成秘密矩阵和秘密随机实数α,用于加密验证向量、统计向量和参保车辆启动后的行车数据;
参保时构造统计向量和验证向量,加密后连同定金一起发送给所述区块链;参保的所述车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,参保车辆利用默克尔累加树进行组织处理当前记录周期内产生的加密数据,最终形成一个默克尔累加根,同时新生成的默克尔累加根将作为下一个记录周期内所维护的默克尔累加树的叶子节点;
利用私钥分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根上传到所述区块链,将带签名的加密数据上传到所述云存储服务器;
接收基于所述统计向量和所述累加根计算得到的保费账单。以上实施例二和三中涉及的各步骤和方法与实施例一相对应,具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质;还应当被理解为包括任何介质,所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
本发明的有益效果
1、本发明所提出的保费计算方法中,区块链记录加密的行车数据的默克尔累加根,加密数据存储于云存储服务器,在区块链上运行的UBI智能合约来计算保费,无需依赖任何集中的一方或任何可信/防篡改的硬件以及额外的监控信息,从而大大降低了成本,并极大地提高了效率。本发明的行车数据加密方法支持密文验证、比较、统计功能。
2、本发明中采用秘密矩阵加密行车数据,任何一方(包括敌手)无法有效破解密文,解决了UBI方案中的隐私保护问题;行车数据的向量构造方法支持位数扩展,秘密矩阵和秘密随机实数支持定期更新,参保车辆可根据实际情况,选择相应的参数以确保自己的UBI方案的安全性。
3、本发明采用向量构造设计方法,支持密文验证原始数据是否真实有效,支持密文比较大小,支持密文数据统计;确保UBI获得真实准确的行车数据来确定保费,以防止保险欺诈。
4、本发明通过区块链实现,密文存储于云存储服务器,密文的默克尔累加根存储于区块链,密文对外全部公开,任何人都可以进行查询验证;如果密文数据被篡改,那么相应的密文的默克尔累加根中的哈希值也会随之变化,利用密文数据重新计算得到的默克尔累加根中的哈希值与已存储在区块链上的默克尔累加根中的哈希值不符,因而保证了公开的密文无法被篡改。
5、本发明中采用默克尔累加树数据结构,实现高效数据统计;本发明中的UBI方案适用于公有链、私有链或联盟链;密文可存储于集中式的云或去中心化的云。
6、本发明是一种基于参保车辆行车数据的基于用量的保费计算方式,与用户的驾驶习惯、驾驶里程相关,并且行车数据对外保密,因而是一种针对用户的个性化计算方法。
本领域技术人员应该明白,上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (9)
1.一种基于区块链的个性化车险计算方法,其特征在于,包括:
参保车辆进行参保时,构造统计向量,加密后传输至所述区块链;
所述参保车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,利用默克尔累加树组织处理当前记录周期内产生的加密数据,并生成默克尔累加根,所述默克尔累加根作为下一个记录周期所维护的默克尔累加树的叶子节点;将所述默克尔累加根上传到所述区块链;
每隔给定的统计周期,所述区块链使用所述统计向量对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计并计算保费;
所述默克尔累加树指的是,给定记录周期内的所有加密数据形成默克尔累加树,默克尔累加树的第一个叶子节点保存上一个记录周期的默克尔累加根,其余每个叶子节点对应当前记录周期内的一条加密数据,默克尔累加树的每个非叶子节点通过对其两个孩子进行累加和哈希来获得其值,最终形成一棵默克尔累加树;其树根为默克尔累加根,包含一个哈希值和一个累加和,最新默克尔累加根中的累加和,即为当前统计周期内的密文数据的累加和。
2.如权利要求1所述的一种基于区块链的个性化车险计算方法,其特征在于,所述参保车辆利用私钥分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根传输至所述区块链,将带签名的加密数据上传到云存储服务器。
3.如权利要求2所述的一种基于区块链的个性化车险计算方法,其特征在于,所述参保车辆还基于秘密矩阵构造验证向量,加密后传输至所述区块链;区块链使用所述验证向量验证所述云存储服务器存储的加密数据的真实性。
4.如权利要求1所述的一种基于区块链的个性化车险计算方法,其特征在于,参保车辆进行参保时,还向所述区块链发送定金;所述区块链计算出保费后,从所述定金中扣除应缴纳的保费并向所述参保车辆发送账单。
5.如权利要求3所述的一种基于区块链的个性化车险计算方法,其特征在于,所述参保车辆还生成秘密矩阵和秘密随机实数,用于加密验证向量、统计向量和参保车辆启动后的行车数据;或
用于加密行车数据中时间、速度和加速度信息的秘密矩阵Mt、Mv、Ma的生成方法为:生成秘密随机数s并存储,通过哈希值构造实数矩阵,实数矩阵Mk的第i行第j列的项可由H(s,i,j,k)计算得到,其中k=1,2,3,…,分别对应于每组秘密矩阵Mt、Mv和Ma。
6.如权利要求1所述的一种基于区块链的个性化车险计算方法,其特征在于,所述区块链根据统计数据对加密数据的累加根进行数据统计:
随机选取n个矿工,每个矿工进行如下操作:随机分解统计向量sv=sv′+sv″,选取随机秘密实数δ和γ,将{δsv′,γsv″}发送给所述参保车辆c;
7.一种基于区块链的个性化车险系统,其特征在于,包括:
参保车辆,参保时构造统计向量,所述参保车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,利用默克尔累加树组织处理当前记录周期内产生的加密数据,并生成默克尔累加根,所述默克尔累加根作为下一个记录周期所维护的默克尔累加树的叶子节点;所述统计向量和所述默克尔累加根均传输至所述区块链;
区块链,每隔给定的统计周期,使用所述统计向量对加密数据的最新默克尔累加根中的累加和进行数据统计并计算保费;
所述默克尔累加树指的是,给定记录周期内的所有加密数据形成默克尔累加树,默克尔累加树的第一个叶子节点保存上一个记录周期的默克尔累加根,其余每个叶子节点对应当前记录周期内的一条加密数据,默克尔累加树的每个非叶子节点通过对其两个孩子进行累加和哈希来获得其值,最终形成一棵默克尔累加树;其树根为默克尔累加根,包含一个哈希值和一个累加和,最新默克尔累加根中的累加和,即为当前统计周期内的密文数据的累加和。
8.如权利要求7所述的一种基于区块链的个性化车险系统,其特征在于,所述参保车辆利用私钥分别为默克尔累加根和加密数据生成签名,将带签名的默克尔累加根传输至所述区块链,将带签名的加密数据上传到云存储服务器。
9.一种车辆终端,其特征在于,
参保时构造统计向量,参保车辆启动后,每秒产生一条行车数据,将所述行车数据转化为向量并进行加密,利用默克尔累加树组织处理当前记录周期内产生的加密数据,并生成默克尔累加根,所述默克尔累加根作为下一个记录周期所维护的默克尔累加树的叶子节点;
接收基于所述统计向量和所述累加根计算得到的保费账单;
所述默克尔累加树指的是,给定记录周期内的所有加密数据形成默克尔累加树,默克尔累加树的第一个叶子节点保存上一个记录周期的默克尔累加根,其余每个叶子节点对应当前记录周期内的一条加密数据,默克尔累加树的每个非叶子节点通过对其两个孩子进行累加和哈希来获得其值,最终形成一棵默克尔累加树;其树根为默克尔累加根,包含一个哈希值和一个累加和,最新默克尔累加根中的累加和,即为当前统计周期内的密文数据的累加和。
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