CN109697367A - 显示区块链数据的方法、区块链浏览器、用户节点和介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种显示区块链数据的方法、区块链浏览器、用户节点和介质，该方法包括：发送区块链数据查询请求；接收查询到的区块链数据；获取过滤后区块链数据，所述过滤后区块链数据是根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容后生成的；显示所述过滤后区块链数据。本公开实施例能够自动屏蔽显示区块链数据中的非法内容，提高区块链监管方面的安全性。

Description

显示区块链数据的方法、区块链浏览器、用户节点和介质

技术领域

本公开涉及区块链领域，具体涉及一种显示区块链数据的方法、区块链浏览器、用户节点和介质。

背景技术

目前的区块链浏览器只会原样地显示查询到的区块链数据。由于区块链的不可篡改特性，如果有人借助区块链去传播非法内容，将给区块链的监管带来极大的挑战。最后的结果可能是整个区块链被监管机构反对，影响未来区块链的落地部署。

发明内容

本公开的一个目的在于提出一种显示区块链数据的方法、区块链浏览器、用户节点和介质，其能够自动屏蔽显示区块链数据中的非法内容，提高区块链监管方面的安全性。

根据本公开实施例的一方面，公开了一种显示查询到的区块链数据的方法，包括：

发送区块链数据查询请求；

接收查询到的区块链数据；

获取过滤后区块链数据，所述过滤后区块链数据是根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容后生成的；

显示所述过滤后区块链数据。

根据本公开实施例的一方面，公开了一种区块链浏览器，包括：

区块链数据查询请求发送单元，用于发送区块链数据查询请求；

区块链数据接收单元，用于接收查询到的区块链数据；

获取单元，用于获取过滤后区块链数据，所述过滤后区块链数据是根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容后生成的；

显示单元，用于显示所述过滤后区块链数据。

根据本公开实施例的一方面，公开了一种用户节点，包括：存储器，存储有计算机可读指令；处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行如上所述的方法。

根据本公开实施例的一方面，公开了一种计算机程序介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的方法。

本公开实施例中，当查询到区块链数据后，不是直接向用户显示，而是根据过滤规则滤除非法内容后显示给用户。因此，自动屏蔽了区块链数据中的非法内容的显示，提高了区块链监管方面的安全性。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。

图1A-1C示出了根据本公开一个实施例的显示查询到的区块链数据的方法应用到的三种体系构架图。

图2A-2C示出了根据本公开一个实施例的显示查询到的区块链数据的方法应用于网页版电子发票区块链查询系统的应用场景下的界面示意图。

图3A-3C示出了根据本公开一个实施例的显示查询到的区块链数据的方法应用于电子发票区块链查询系统APP的应用场景下的界面示意图。

图4示出了根据本公开一个实施例的显示查询到的区块链数据的方法的流程图。

图5示出了根据本公开一个实施例的获取过滤后区块链数据的具体流程图。

图6示出了根据本公开一个实施例的根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容的具体流程图。

图7示出了根据本公开一个实施例的根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容的具体流程图。

图8示出了根据本公开一个实施例的根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容的具体流程图。

图9示出了根据本公开一个实施例的确定分出的句子的句向量与非法句子列表中每个非法句子的句向量的余弦距离的具体流程图。

图10示出了根据本公开一个实施例的步骤4223的具体流程图。

图11示出了根据本公开一个实施例的步骤4223的具体流程图。

图12示出了根据本公开一个实施例的步骤4223的具体流程图。

图13示出了根据本公开一个实施例的整体实施过程的交互流程图。

图14示出了根据本公开一个实施例的区块链浏览器的模块图。

图15示出了根据本公开一个实施例的区块链浏览器应用于的用户节点的硬件图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的示例实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

下面先参照图1A-1C描述一下本公开实施例所应用的体系构架和整体流程。

图1A示出根据本公开一个实施例的显示查询到的区块链数据的方法所应用到的一种体系构架。该体系构架包括一组记账节点100、内容安全模块 102和监管服务器103。该组记账节点100包括多个记账节点101。每个记账节点本身就是产生要上链的交易信息的节点，同时也是将交易信息上链的节点(有可能通过选举产生的领导记账节点将交易信息打包上链)，同时也是查询上链的交易信息的节点。内容安全模块102是对记账节点101上区块链浏览器显示的区块链数据在显示前滤除非法内容的模块。监管服务器 103是监管整个体系构架内显示内容的健康的服务器。

当一个记账节点101要查询区块链数据(可能是一条交易信息，也可能是包含多条交易信息的数据区块)时，上链进行查询。由于区块链数据一般是编码存储在区块链上的，因此，查询到相应区块链数据后一般先经过解码的过程。记账节点101安装有区块链浏览器。解码后的区块链数据不是直接在区块链浏览器上显示，而是发送到内容安全模块102，由内容安全模块102按照过滤规则过滤掉非法内容后，将过滤后的区块链数据返回记账节点101的区块链浏览器显示。内容安全模块102中的过滤规则由监管服务器 103设置并更新(例如定期更新)。

图1B示出根据本公开一个实施例的显示查询到的区块链数据的方法所应用到的另一种体系构架。该体系构架与图1A的体系构架的区别在于，该体系结构还包括该组记账节点100外的查询节点104。该体系构架中，查询节点104往往才是产生要上链的交易信息的节点，也是查询上链的交易信息的节点。记账节点101往往并不产生要上链的交易信息，也不查询上链的交易信息，只起到交易信息上链的作用。当然，记账节点101也允许产生要上链的交易信息，也允许查询上链的交易信息。每个查询节点104往往与固定的记账节点101对应，当其要将交易信息上链时，发送给对应的记账节点101 上链。当其需要查询上链交易信息时，委托对应的记账节点101查询。

在图1B中，当查询节点104查询区块链数据时，其委托对应的记账节点 101查询并接收到对应的记账节点101返回的编码后区块链数据。查询节点 104安装有本公开实施例的区块链浏览器。当解码编码后区块链数据后，解码后的区块链数据不是直接在区块链浏览器上显示，而是发送到内容安全模块102，由内容安全模块102按照过滤规则过滤掉非法内容后，将过滤后的区块链数据返回查询节点104的区块链浏览器显示。当然，记账节点101也可以安装区块链浏览器，其显示查询的区块链数据时遵循类似的过程。

图1C示出根据本公开一个实施例的显示查询到的区块链数据的方法所应用到的另一种体系构架。图1C的体系构架与图1B的体系构架的区别在于，图1C中除了具有一组记账节点100，还具有一组见证节点107，该组见证节点107中包括查询节点106。图1B中的查询节点104只能被动地相信记账节点 101的记账，但图1C中该组见证节点107中的查询节点106能够对记账节点 101的记账进行验证，从而防止记账节点101记账时集体作弊。

代理节点105是该组见证节点107中一个特殊的节点，它是见证节点与记账节点101的接口。当查询节点106要将交易信息上链时，通过代理节点 105将相应的交易信息发送到记账节点101，由记账节点101上链。上链后，记账节点101通过代理节点105向查询节点106返回上链的数据区块的区块头，区块头中包含数据区块的摘要和记账节点101用记账节点101的私钥加密该摘要得到的签名。查询节点106将该签名用记账节点101的公钥解密，解密的结果与区块头中的摘要进行比对，从而对签名进行验证，防止记账节点101记账时集体作弊。

当查询节点106需要查询区块体时，其通过代理节点105向记账节点101 发送区块链数据查询请求，记账节点101向其发送编码后区块链数据。查询节点106解码编码后区块链数据后，解码后的区块链数据不是直接在区块链浏览器上显示，而是发送到内容安全模块102，由内容安全模块102按照过滤规则过滤掉非法内容后，将过滤后的区块链数据返回查询节点104的区块链浏览器显示。当然，记账节点101也可以安装区块链浏览器，其显示查询的区块链数据时遵循类似的过程。

下面结合图2A-C、3A-C的界面图，描述根据本公开实施例的显示查询到的区块链数据的方法应用在电子发票查询的应用场景下的具体界面。

图2A-C示出了在网页版的电子发票区块链浏览器上显示的具体界面。

如图2A所示，当图1A所示的记账节点101、图1B所示的查询节点104、图1C所示的查询节点106处的用户需要查询电子发票区块链数据时，在互联网浏览器上输入电子发票区块链浏览器的网址。页面上显示网页版电子发票区块链浏览器的首页。

用户点击图2A界面上的“进入”，进入到输入查询的电子发票数据区块的标识(如摘要、高度)的界面，如图2B所示。用户在图2B所示的界面上输入查询的电子发票数据区块标识，点击“查询”，则显示该数据区块标识的电子发票数据区块的具体交易信息，如图2C所示。

在图2C的界面中，列出了电子发票数据区块的交易信息。在“备注”中，有一些敏感词汇或句子被屏蔽，即被显示成XXXXXX的形式。它们是非法内容，在电子发票区块链浏览器呈现给用户之前，将要呈现的内容发送给内容安全模块，内容安全模块将这些内容滤除后，由电子发票区块链浏览器呈现。

图3A-C示出了在应用(APP)版的电子发票区块链浏览器上显示的具体界面。

如图3A所示，当图1A所示的记账节点101、图1B所示的查询节点104、图1C所示的查询节点106处的用户需要查询电子发票区块链数据时，在桌面上选择相应的电子发票查询区块链浏览器应用(APP)。

应用打开后，区块链浏览器运行，显示如图3B所示的界面，要求用户输入查询的电子发票数据区块的标识(如摘要、高度)。用户在图3B所示的界面上输入查询的电子发票数据区块标识，点击“查询”，则显示该数据区块标识的电子发票数据区块的具体交易信息，如图3C所示。

图3C的界面与图2C类似，有一些非法内容被屏蔽，即被显示成XXXXXX 的形式。

从上面图2A-C、图3A-C的界面中可以看出，一些非法内容在呈现给用户之前都被屏蔽，提高了区块链监管方面的安全性。

如图4所示，根据本公开的一个实施例，提供了一种显示查询到的区块链数据的方法。它可以由任何节点上安装的区块链浏览器执行。例如，它可以由图1A所示的记账节点101、图1B所示的查询节点104、图1C所示的查询节点106等处安装的区块链浏览器执行。在某些情况下，也可以由图1B所示的记账节点101、图1C所示的记账节点101等处安装的区块链浏览器执行。

区块链数据是指存储在区块链上的数据，它可以是区块链上一个完整的数据区块，也可以是数据区块中的交易信息。

如图4所示，该方法包括：

步骤310、发送区块链数据查询请求；

步骤320、接收查询到的区块链数据；

步骤330、获取过滤后区块链数据，所述过滤后区块链数据是根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容后生成的；

步骤340、显示所述过滤后区块链数据。

下面对上面的步骤进行详细描述。

步骤310、发送区块链数据查询请求。

区块链数据查询请求是对区块链数据进行查询的请求。在图1A的体系构架中，它是在记账节点101处的管理员想要查询区块链数据时，在图2B的界面上选择“查询”触发的。在图1B的体系构架中，它是查询节点104处的用户想要查询区块链数据时，在图2B的界面上选择“查询”而由查询节点 104发送到记账节点101的。在图1C的体系构架中，它是查询节点106处的用户想要查询区块体中的区块链数据时，在图2B的界面上选择“查询”而由查询节点106通过代理节点105发送到记账节点101的。

当区块链数据是整个数据区块时，区块链数据查询请求中可以含有该数据区块的标识。该标识可以是数据区块的摘要，也可以是数据区块在区块链上的高度。在查询时，由于数据区块的标识(摘要或高度等)写在上链的数据区块的区块头中，可以按照区块头中数据区块的标识与区块链数据查询请求中的数据区块标识的匹配，查找到相应的数据区块。

当区块链数据是数据区块中的一个或多个交易信息时，区块链数据查询请求中可以含有所述交易信息所在数据区块的标识、所述交易信息的标识。该交易信息的标识可以是所述交易信息的摘要。在生成数据区块的区块体时，所述交易信息的标识与交易信息一起对应地保存在区块体中。因此，可以按照区块链数据查询请求中的数据区块的标识找到区块链上对应的数据区块，再在该数据区块中，按照区块链数据查询请求中的交易信息的标识找到对应的交易信息。

在步骤320中，接收查询到的区块链数据。

查询到区块链数据后，图1A所示的记账节点101接收到自身的上链查询模块查询到的区块链数据，图1B所示的查询节点104接收到记账节点101发送的查询到的区块链数据，图1C所示的查询节点106接收到记账节点101经由代理节点105转发的区块链数据。

在一个实施例中，区块链数据可以编码后在区块链上存储。因此，在一个实施例中，步骤320包括：接收查询到的编码后区块链数据。在步骤320 之后，所述方法包括：解码所述编码后区块链数据。这种编码存储的方式的好处在于，可以防止区块链上信息泄露，即使区块链上的区块链数据被第三方接触，由于接触的是编码后区块链数据，大大降低了信息泄露的风险。

在步骤330中，获取过滤后区块链数据，所述过滤后区块链数据是根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容后生成的。

非法内容是指不符合预定的过滤规则的内容。如果过滤规则是过滤掉一切与某一敏感领域有关的内容，则非法内容则是该敏感领域中的所有内容。过滤后区块链数据是指滤除非法内容后的区块链数据。

在一个实施例中，如图5所示，步骤330包括：

步骤3301、将所述区块链数据发送到内容安全模块，由所述内容安全模块根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容，以生成过滤后区块链数据；

步骤3302、从所述内容安全模块接收所述过滤后区块链数据。

内容安全模块是区块链浏览器显示的区块链数据在显示前滤除非法内容的模块。它可以是在显示查询到的区块链数据的终端(即安装有区块链浏览器的终端)外部的安全服务器，如图1A-C,也可以是显示查询到的区块链数据的终端内部、但在区块链浏览器外部的模块，如在图1A中每个记账节点101内部的模块，在图1B中的查询节点104内部的模块，或在图1C中的查询节点106内部的模块。当其是显示查询到的区块链数据的终端内部的模块时，其在各个终端内部可以是一样的模块。

在以上实施例中，是由区块链浏览器外部的内容安全模块进行非法内容的过滤，但在另一个实施例中，区块链浏览器本身具有过滤功能，可以由区块链浏览器本身根据过滤规则，滤除所述区块链数据中的非法内容后生成过滤后区块链数据。

过滤规则是用于对区块链数据中的非法内容进行滤除的规则。

在所述内容安全性模块102是显示查询到的区块链数据的终端外部的安全服务器的情况下(如图1A-C)，所述安全服务器中的所述过滤规则由监管服务器103设置并更新。

所述安全服务器中的所述过滤规则一旦设置好后，可以进行定期或不定期的更新。不定期的更新是指，过滤规则一旦发生了更新，将其立即反映在安全服务器存储的过滤规则中。定期的更新是指，过滤规则发生了变化后，不是立刻反映在存储的过滤规则中，而是每隔固定周期后反映在存储的过滤规则中。

在不定期更新的实施例中，所述过滤规则通过以下方式更新：

接收所述监管服务器响应于过滤规则的更新而发送的更新后过滤规则；

存储接收到的更新后过滤规则。

在该实施例中，监管服务器监测到过滤规则的更新，例如管理员人工录入的新过滤规则，将该过滤规则发送到内容安全模块，使内容安全模块能够实时更新存储的过滤规则，其好处是，使过滤规则可以反映实时的变化，提高过滤效果与实时需求的吻合性。

在定期更新的实施例中，可以分为主动定期更新和被动定期更新。

在主动定期更新的实施例中，所述过滤规则通过以下方式更新：

定期向所述监管服务器发送更新后过滤规则请求；

接收并存储所述监管服务器发送的更新后过滤规则。

也就是说，在一个周期内，监管服务器监测到过滤规则的更新后，不是立即发送到内容安全模块，而是等待内容安全模块的定期请求。内容安全模块每隔预定时间(例如,5s),向监管服务器发送一个更新后过滤规则请求，请求该周期内产生的更新后过滤规则。监管服务器接收到该请求后，将该周期内接收到的更新后过滤规则全发送给内容安全模块。

在被动定期更新的实施例中，所述过滤规则通过以下方式更新：

接收监管服务器周期性发送的、在当前周期产生的更新后过滤规则并存储。

也就是说，在当前周期内，监管服务器监测到过滤规则的更新后，等待当前周期结束。一旦当前周期结束，监管服务器将当前周期接收的所有更新后过滤规则发送给内容安全模块。

定期更新的实施例的好处在于，不是每监测到一个更新后过滤规则，就发送该更新后过滤规则，而是积攒到该周期的结束。这样，可以减少网络的传输负荷，避免网络传输的拥塞。

在所述内容安全性模块是显示查询到的区块链数据的终端内部的模块的情况、或区块链浏览器自身具有过滤功能的情况下，所述内容安全性模块中、或区块链浏览器中的所述过滤规则由监管服务器设置并更新。该过滤规则更新的方法与上类似，故不赘述。

上述过滤规则可能不是一成不变的，而是与发起区块链数据查询请求的用户节点类型有关。例如，当用户节点是公安系统的办案现场的处理终端时，其在区块链上记录一些描述人体的语句是为了记录真实的现场，因此，可以不认为是非法内容。而在免税区的终端，出现一些“不交税”的字眼也是正常的，不认为是非法内容。因此，可以根据用户节点类型设置对应的过滤规则。

用户节点是指发送区块链查询请求的终端，如图1A中的记账节点101，图1B中的查询节点104，图1C中的查询节点106。用户节点类型是指按照用户节点处理的业务对用户节点的分类。例如，处理案件现场的公安终端，其类型可能是“案件现场”，而从事商品销售的终端，其类型可能是“销售”。在内容安全模块或区块链浏览器中可以预设一个用户节点类型与过滤规则对应关系表。

在内容安全模块实现过滤的实施例中，所述将所述区块链数据发送到内容安全模块包括：将所述区块链数据连同用户节点类型一起发送到内容安全模块。用户节点类型存在于区块链浏览器所在的用户节点中，可以从区块链浏览器所在的用户节点中获取。然后，可以将区块链数据打包成一个消息，将用户节点类型添加到消息头中发送到内容安全模块。

在区块链浏览器自带过滤功能的实施例中，用户节点类型可以从区块链浏览器所在的用户节点中获取。

如图6所示，无论是内容安全模块过滤的实施例中，还是区块链浏览器过滤的实施例中，所述根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容可以包括：

步骤401、根据所述用户节点类型，查找预存的用户节点类型与过滤规则对应关系表，得到与所述用户节点类型对应的过滤规则；

步骤402、根据与所述用户节点类型对应的过滤规则，对所述区块链数据进行过滤，滤除非法内容。

在将用户节点类型添加到消息头中发送到内容安全模块的情况下，可以从消息头中读出用户节点类型，查找预存的用户节点类型与过滤规则对应关系表，得到与所述用户节点类型对应的过滤规则，根据该过滤规则滤除非法内容。

该实施例的优点是，使过滤规则更符合不同类型的用户节点的实际情况，提高了过滤的针对性和效果。

由于区块链可能包括多个子区块链。子区块链是指组成区块链的子链，每条子链上的数据区块的区块头中记录着该子区块链上前一数据区块的摘要，从而该子链上的数据区块前后相互联系。各子区块链可能由不同组记账节点记账，而且不同的子区块链上记录的交易信息的性质可能不同，例如，有的子区块链记录电子发票方面的数据区块，有的子区块链记录医院诊断的数据区块。在记录电子发票信息的子区块链上，出现一些人体方面的名词可能被认为不正常，而在记录医院诊断的子区块链上，出现一些人体方面的名词可能认为正常。因此，在一个实施例中，根据不同子区块链，设置不同的过滤规则。在该实施例中，所述区块链包括多个子区块链，每个子区块链具有子区块链标识。子区块链标识是指子区块链的编号等能够对不同子区块链进行区分的标记。

在内容安全模块实现过滤的实施例中，所述将所述区块链数据发送到内容安全模块包括：将所述区块链数据连同所述所述区块链数据所在的子区块链标识一起，发送到内容安全模块。如上所述，子区块链标识也可以采用放置在消息头中的形式传输，故不赘述。

在区块链浏览器自带过滤功能的实施例中，子区块链标识是用户查询区块链数据时输入的。另外，区块链数据查询请求中也具有子区块链标识，也可以从区块链数据查询请求中获取子区块链标识。

如图7所示，无论是由内容安全模块实现过滤，还是由区块链浏览器实现过滤，所述根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容包括：

步骤411、根据所述子区块链标识，查找预存的子区块链标识与过滤规则对应关系表，得到与所述子区块链标识对应的过滤规则；

步骤412、根据与所述子区块链标识对应的过滤规则，对所述区块链数据进行过滤，滤除非法内容。

上述过程与图6的步骤401、402类似，只不过将用户节点类型换成子区块链标识，故不赘述。上述实施例的优点在于，充分考虑到同一子区块链记录的数据区块具有一些共性，其对非法内容的要求体现出一些相同的特点，提高过滤的针对性和效果。

过滤规则可以体现为非法词列表，也可以体现为非法句子列表等，也可以体现为非列表的形式(如总字数不能超过预定阈值)等。下面将主要针对非法词列表和非法句子列表分别描述滤除非法内容的具体方法。

非法词是指预先设置的、只要在区块链数据中出现即应当屏蔽的词。非法词列表即非法词组成的列表。非法句子是指预先设置的、只要在区块链数据中出现即应当屏蔽的句子。非法句子列表即非法句子组成的列表。

无论是内容安全模块实现过滤，还是区块链浏览器实现过滤，在一个实施例中，所述过滤规则包括非法词列表，所述根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容包括：

将所述区块链数据中的每个交易信息分词；

将分出的每个词与非法词列表中非法词逐一比对，只要与非法词列表中一个非法词一致，则将滤除包含该分出的词的非法内容。

解码后的区块链数据往往体现为一系列的字符，如图2C中的“开票单位名称：北京乐盛公司……”等等。可以采用目前通用的分词方法，将这些字符分词。将分出的每个词与非法词列表中非法词逐一比对，例如从第一个非法词开始向后比对，只有比对上一个非法词与分出的词一样，则不再向后比对，滤除该词。

无论是内容安全模块实现过滤，还是区块链浏览器实现过滤，，在另一个实施例中，所述过滤规则包括非法词列表，所述根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容包括：

将所述区块链数据中的每个交易信息分词；

查找同义词表，确定分出的每一个词的同义词；

针对分出的每一个词，确定该词的同义词中是否有至少一个同义词与非法词列表中的一个非法词一致，如是，则滤除包含该分出的词的非法内容。

在该实施例中，还设置有同义词表。在同义词表中，同义词分组存储，每个组中的词具有相同含义。将交易信息分词后，查找同义词表，找出同义词表与该分出的词在同一组中的所有词，作为该词的同义词(包括该词本身)。然后，针对该组同义词的每个词，确定非法词列表中是否有一个非法词与其一致，如果有一个非法词一致，不再后续判断，直接将该分出的词作为非法内容滤除。

该实施例的优点是，不仅仅滤除了非法词，还滤除了同义词是非法词的词，充分考虑了语言表达同一个意思采用不同的表达方式造成的影响，提高了非法内容过滤的准确性。

在一个实施例中，所述滤除包含该非法词的非法内容包括以下中的任一项：

该非法词；

该非法词所在的句子；

该非法词所在的段；

该非法词所在的交易信息。

也就是说，滤除包含该非法词的非法内容可以有不同的方式。由于仅仅滤除非法词本身，从该非法词的上下文可能仍然可以推断出该词汇，或者该非法词的上下文也会给用户造成不好的感觉，如果该非法词是严重非法的话，就要考虑不仅去掉该非法词，还要去掉其所在的句子，甚至所在的段，甚至所在的交易信息。

这里的句子可以是指两个相邻标点符号之间的部分，例如两个相邻逗号，或者相邻的逗号和句号之间都算一个句子，也可以是仅指两个相邻句号之间的部分。如图2C所示，“购买乐盛公司XXXXX产品”中仅滤除了非法词，但如果滤除非法词所在的句子的话，“购买乐盛公司XXXXX产品”都要滤除。

这里的段是指语言中的自然段。如图2C中，“备注：大发公司因XXXXX 需要，购买乐盛公司XXXXX产品，为了XXXXXXX，将XXXXXXXXXX，XXXXXXXX，特此备注”是一段。

交易信息是指记录在数据区块中的一笔交易产生的信息。例如，由于交易信息上链时，不是产生一个交易信息立即上链，而是满足预定打包规则后，将交易信息打包上链，因此，一个数据区块中可能含有多个交易信息。如图2C显示了一个开票交易的交易信息。

在一个实施例中，所述非法词列表还包括与非法词对应的滤除等级。所述包含该非法词的非法内容基于所述滤除等级确定。例如，滤除等级有四级，第四级最高，如果非法词列表中非法词对应着第四级，需要滤除该非法词所在的交易信息。如果非法词列表中非法词对应着第三级，可能仅需要滤除该非法词所在的段。如果非法词列表中非法词对应着第二级，需要滤除该非法词所在的句子。如果非法词列表中非法词对应着第一级，需要滤除该非法词。

该实施例的优点是，对不同影响级别的不同非法词，采用不同的滤除方式，能够对一些影响重大的非法词，不仅仅滤除非法词本身，进一步消除了非法词对用户的不良影响，同时使非法词的滤除更灵活。

无论是内容安全模块实现过滤，还是区块链浏览器实现过滤，在一个实施例中，所述过滤规则包括非法句子列表。如图8所示，所述根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容包括：

步骤421、将所述区块链数据中的每个交易信息分句；

步骤422、针对分出的每个句子，确定分出的句子的句向量与非法句子列表中每个非法句子的句向量的余弦距离，如果分出的句子的句向量与非法句子列表中一个非法句子的句向量的余弦距离小于预定余弦距离阈值，则滤除包含该分出的句子的非法内容。

在步骤421中，将所述区块链数据中的每个交易信息分句的方式如前所示，可以采取两个相邻标点符号之间的部分作为一个句子，也可以采用两个相邻句号之间的部分作为一个句子，故不赘述。

在步骤422中，分出的每个句子具有句向量。句向量表示一个句子的向量。由于只有相同维数的向量才能求余弦距离，这里要确保每个句子的句向量具有相同维数。例如，分出的每个句子的句向量具有1000维，非法句子列表中每个非法句子的句向量也具有1000维。构造句向量的方法在下面描述。句向量的特点是，两个句子的意思越接近，它们的句向量的余弦距离就越小。因此，可以将两个句子的句向量的余弦距离与预定余弦距离阈值比较，不管小于该预定余弦距离阈值，则认为两个句子具有相同含义。因此，如果分出的句子的句向量与非法句子列表中一个非法句子的句向量的余弦距离小于预定余弦距离阈值，则滤除包含该分出的句子的非法内容。

该实施例的好处是，为了确定句子的意思是否接近，将句子向量化，并通过求句向量的余弦距离与预定余弦距离阈值比较的方式，以较低的处理开销，滤除了与非法句子列表中非法句子含义比较接近的句子。

在一个实施例中，如图9所示，所述确定分出的句子的句向量与非法句子列表中每个非法句子的句向量的余弦距离，包括：

步骤4221、将分出的句子、非法句子分别分词；

步骤4222、查找词向量表，分别确定分出的句子分成的各词的词向量、非法句子分成的各词的词向量；

步骤4223、基于分出的句子分成的各词的词向量构造分出的句子的句向量，基于非法句子分成的各词的词向量构造非法句子的句向量，使得分出的句子的句向量和非法句子的句向量具有相同维度；

步骤4224、确定分出的句子的句向量和非法句子的句向量的余弦距离。

词向量是用于表示一个词的向量。词的含义越接近，向量的余弦距离越小。词向量具有若干维度，例如，每个词用一个100维的向量表示，即 (a1,a2,a3,……，a99,a100),或者说，该向量由100个元素组成。由于每个词的词向量的维度相同，对于任意两个词，可以计算其词向量的余弦距离。

词向量表示存储每个词与表示其的向量的对应关系的表。通过查找词向量表，可以找到分出的句子分成的各词的词向量、非法句子分成的各词的词向量。但由于分出的句子含有的词、非法句子含有的词的数量不同，将句子的词向量按照词的顺序串联在一起后，句子的维度不同，因此，在步骤4223中，需要进行同维度化的处理。具体处理方法见下文详细描述。进行同维处理后，在步骤4224中，可以确定分出的句子的句向量和非法句子的句向量的余弦距离。

在一个实施例中，如图10所示，步骤4223包括：

步骤42231、将分出的句子分成的各词的词向量串联，得到第一串联向量；

步骤42232、将非法句子分成的各词的词向量串联，得到第二串联向量；

步骤42233、将第一串联向量和第二串联向量中维度较小的一个，进行固定值的维度补充，使得维度补充后的第一串联向量与第二串联向量维度相同，分别作为分出的句子的句向量和非法句子的句向量。

串联的含义是指将各词的词向量按照各词在句子中出现的顺序连接。例如，分出的句子是“一周内开发票”，其分成“一周”、“内”、“开”、“发票”四个词，每个词对应一个100维的词向量，将4个100维的词向量连接后，形成一个400维的向量，即第一串联向量，其中“内”的词向量紧接着“一周”的词向量的后面，然后紧接着是“开”的词向量、“发票”的词向量。非法句子是“请虚开发票”，其分出“请”、“虚开”、“发票”3 个词，形成一个300维的向量，即第二串联向量。这时，就需要进行维度补充，例如在300维的向量后面添加100维度的“0”元素，变成400维，这样，使得维度补充后的第一串联向量与第二串联向量维度相同，都是400维，分别作为分出的句子的句向量和非法句子的句向量。

该实施例的好处是，通过固定值的维度补充，以简便易行的方案实现了等维扩充，使得能够以较低的处理开销，进行与非法句子含义接近的句子的过滤。

在另一个实施例中，如图11所示，步骤4223包括：

步骤42231’、将分出的句子分成的各词中预定句位置处的词向量串联，得到分出的句子的句向量；

步骤42232’、将非法句子分成的各词的词向量中所述预定句位置处的词向量串联，得到非法句子的句向量。

这里的预定句位置可以是语法成分的位置，例如谓语的位置、宾语中心词的位置，也可以是词序的位置，例如第一个词的位置、最后一个词的位置。由于预定句位置是固定的，找到的词数目是固定的，将这些词向量串联起来，就能得到同样维数的句向量。

例如，分出的句子是“开出发票吧”，谓语是“开出”，宾语是“发票”；非法句子是“请虚开发票”，谓语是“虚开”，宾语是“发票”。将“开出”的词向量与“发票”的词向量连在一起，得到了分出的句子的句向量。将“虚开”的词向量与“发票”的词向量连在一起，得到非法句子的句向量。

该实施例的优点是，由于预定句位置处的词在句子中起到的作用类似，因此，让其词向量在句向量中也处于类似的位置，使得句向量的比较具有合理的基础，提高了过滤的准确性。

在另一个实施例中，如图12所示，步骤4223包括：

步骤42231”、针对分出的句子分成的每个实词，确定该实词在将所述区块链数据发送到内容安全模块的用户节点历史上发送到内容安全模块的区块链数据中的出现次数，作为第一出现次数；

步骤42232”、将第一出现次数从高到低前预定名次的实词的词向量，按照在分出的句子中的顺序串联成分出的句子的句向量；

步骤42233”、针对非法句子分成的每个实词，确定该实词在所有用户节点历史上发送到内容安全模块的区块链数据中的出现次数，作为第二出现次数；

步骤42234”、将第二出现次数从高到低前预定名次的实词的词向量，按照在非法句子中的顺序串联成非法句子的句向量。

该实施例中，不是根据句子中词的位置来选择词，而是根据该词在上链数据中的出现频率来选择词。对于实词来说，在上链数据中越频繁出现，说明它上链的重要性越高，越要将其词向量提取出来构造句向量，使得句向量能够真实反映该句子中显著的特征，这样构造的句向量用于过滤更加准确。对于“的”、“了”这样的虚词，其在大多数语境中出现的次数都很多，就没有必要考虑它们的词向量了。因此，该实施例中，首先将虚词剔除。可以用已有的词性标注技术来识别实词和虚词。

每一用户节点历史上向内容安全模块发送的区块链数据可以都存储在内容安全模块。这样，针对分出的句子分成的每个实词，就可以找到该实词在该用户节点历史上发送的区块链数据中的出现次数，作为第一出现次数。第一出现次数越高，代表该实词对该用户节点越重要。针对分出的句子分成的各实词，可以按第一出现次数从高到低排序，排序中前预定名次 (例如前三名)的词向量按照分出的句子中词的顺序串联，都可以得到分出的句子的句向量。

同理，也可以针对非法句子分成的每个实词，确定该实词在所有用户节点历史上发送到内容安全模块的区块链数据中的出现次数，作为第二出现次数。再对于非法句子中的各实词，按第二出现次数从高到低排序，排序中前预定名次(例如前三名)的词向量按照非法句子中词的顺序串联，都可以得到非法句子的句向量。

由于预定名次是固定的，因此，分出的句子的句向量和非法句子的句向量具有相同维度。该实施例的好处是，由于句向量是按照句子中实词的出现次数选取的，出现次数大小代表了该实词的重要性，因此，提高了过滤的准确性和质量。

在一个实施例中，所述滤除包含该分出的句子的非法内容包括以下中的任一项：

该非法句子；

该非法句子所在的段；

该非法句子所在的交易信息。

在一个实施例中，所述非法句子列表还可以包括与非法句子对应的滤除等级。所述包含该非法句子的非法内容基于所述滤除等级确定。这与上述非法词列表包含与非法词对应的滤除等级类似，故不赘述。该实施例的好处在于，提高非法内容过滤的灵活性，针对不同非法严重程度，实行不同层级的过滤。

另外，还可以在监管部门已知某个交易信息非法或某个数据区块非法的情况，实行更为有针对性的过滤，即直接过滤该交易信息或数据区块。

无论是内容安全模块实现过滤，还是区块链浏览器实现过滤，在一个实施例中，所述过滤规则包括非法数据区块标识和非法交易信息标识中的至少一个，所述根据过滤规则滤除区块链数据中的非法内容包括：

如果查询到的区块链数据包括非法数据区块标识，滤除该非法数据区块标识所在的数据区块；

如果查询到的区块链数据包括非法交易信息标识，滤除该非法交易信息标识所在的交易信息。

数据区块标识可以是数据区块的摘要或高度。摘要或高度可以存在于数据区块的区块头中。这样，将查询到的数据区块的区块头中的标识与所有预存的非法交易信息标识一一比对，如果区块头中的标识与预存的一个非法交易标识一致，则滤除该数据区块。

交易信息标识可以是交易信息的摘要，它可以与交易信息一一对应地存储在数据区块中。将查询到的数据区块中与交易信息对应存储的交易信息的摘要一一与所有预存的非法交易信息标识比对，如果一个对应存储的摘要与预存的一个非法交易标识一致，则滤除该交易信息。

该实施例可以针对专门的数据区块或交易信息的有针对性的过滤。

在步骤340中，显示所述过滤后区块链数据。

图13示出了根据本公开一个实施例的整体实施过程的交互流程图。用户在区块链浏览器上输入要查询的区块链数据的标识。区块链浏览器向记账节点发送区块链数据查询请求，所述区块链数据查询请求中具有所述区块链数据的标识。记账节点按照该标识上链查找编码后区块链数据，向区块链浏览器返回编码后区块链数据。区块链浏览器将编码后区块链数据解码，发给内容安全模块过滤。内容安全模块依据过滤规则从中滤除非法内容，生成过滤后区块链数据，将过滤后区块链数据发回区块链浏览器。区块链浏览器将过滤后区块链数据显示给用户。监管服务器可以更新内容安全模块中的过滤规则，更新成功后内容安全模块通知监管服务器。

如图14所示，根据本公开的一个实施例，还提供了一种区块链浏览器，包括：

区块链数据查询请求发送单元510，用于发送区块链数据查询请求；

区块链数据接收单元520，用于接收查询到的区块链数据；

获取单元530，用于获取过滤后区块链数据，所述过滤后区块链数据是根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容后生成的；

显示单元540，用于显示所述过滤后区块链数据

在一个实施例中，所述获取单元530进一步用于：将所述区块链数据发送到内容安全模块，由所述内容安全模块根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容，以生成过滤后区块链数据；从所述内容安全模块接收所述过滤后区块链数据。

在一个实施例中，所述将所述区块链数据发送到内容安全模块包括：将所述区块链数据连同用户节点类型一起发送到内容安全模块。所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

根据所述用户节点类型，查找预存的用户节点类型与过滤规则对应关系表，得到与所述用户节点类型对应的过滤规则；

根据与所述用户节点类型对应的过滤规则，对所述区块链数据进行过滤，滤除非法内容。

在一个实施例中，所述区块链包括多个子区块链。每个子区块链具有子区块链标识。所述将所述区块链数据发送到内容安全模块包括：将所述区块链数据连同所述区块链数据所在的子区块链标识一起，发送到内容安全模块。所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

根据所述子区块链标识，查找预存的子区块链标识与过滤规则对应关系表，得到与所述子区块链标识对应的过滤规则；

根据与所述子区块链标识对应的过滤规则，对所述区块链数据进行过滤，滤除非法内容。

在一个实施例中，区块链数据接收单元520进一步用于：接收查询到的编码后区块链数据。所述区块链浏览器还包括：解码单元，用于在将所述区块链数据发送到内容安全模块之前，解码所述编码后区块链数据。

在一个实施例中，所述过滤规则包括非法词列表，所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

将所述区块链数据中的每个交易信息分词；

将分出的每个词与非法词列表中非法词逐一比对，只要与非法词列表中一个非法词一致，则将滤除包含该分出的词的非法内容。

在一个实施例中，所述过滤规则包括非法词列表，所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

将所述区块链数据中的每个交易信息分词；

查找同义词表，确定分出的每一个词的同义词；

针对分出的每一个词，确定该词的同义词中是否有至少一个同义词与非法词列表中的一个非法词一致，如是，则滤除包含该分出的词的非法内容。

在一个实施例中，所述滤除包含该分出的词的非法内容包括以下中的任一项：

该非法词；

该非法词所在的句子；

该非法词所在的段；

该非法词所在的交易信息。

在一个实施例中，所述非法词列表还包括与非法词对应的滤除等级；所述包含该非法词的非法内容基于所述滤除等级确定。

在一个实施例中，所述过滤规则包括非法句子列表，所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

将所述区块链数据中的每个交易信息分句；

针对分出的每个句子，确定分出的句子的句向量与非法句子列表中每个非法句子的句向量的余弦距离，如果分出的句子的句向量与非法句子列表中一个非法句子的句向量的余弦距离小于预定余弦距离阈值，则滤除包含该分出的句子的非法内容。

在一个实施例中，所述确定分出的句子的句向量与非法句子列表中每个非法句子的句向量的余弦距离，包括：

将分出的句子、非法句子分别分词；

查找词向量表，分别确定分出的句子分成的各词的词向量、非法句子分成的各词的词向量；

基于分出的句子分成的各词的词向量构造分出的句子的句向量，基于非法句子分成的各词的词向量构造非法句子的句向量，使得分出的句子的句向量和非法句子的句向量具有相同维度；

确定分出的句子的句向量和非法句子的句向量的余弦距离。

在一个实施例中，所述基于分出的句子分成的各词的词向量构造分出的句子的句向量，基于非法句子分成的各词的词向量构造非法句子的句向量，使得分出的句子的句向量和非法句子的句向量具有相同维度，包括：

针对分出的句子分成的每个实词，确定该实词在将所述区块链数据发送到内容安全模块的用户节点历史上发送到内容安全模块的区块链数据中的出现次数，作为第一出现次数；

将第一出现次数从高到低前预定名次的实词的词向量，按照在分出的句子中的顺序串联成分出的句子的句向量；

针对非法句子分成的每个实词，确定该实词在所有用户节点历史上发送到内容安全模块的区块链数据中的出现次数，作为第二出现次数；

将第二出现次数从高到低前预定名次的实词的词向量，按照在非法句子中的顺序串联成非法句子的句向量。

在一个实施例中，所述过滤规则包括非法数据区块标识和非法交易信息标识中的至少一个；

所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

如果发送到内容安全模块的区块链数据包括非法数据区块标识，滤除该非法数据区块标识所在的数据区块；

如果发送到内容安全模块的区块链数据包括非法交易信息标识，滤除该非法交易信息标识所在的交易信息。

根据本公开实施例的显示查询到的区块链数据的方法可以由图15的用户节点21实现。该用户节点21可以是图1A中的记账节点101，可以是图 1B中的查询节点104，也可以是图1C中的查询节点106，等等。下面参照图15来描述根据本公开实施例的用户节点21。图15显示的用户节点21仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图15所示，用户节点21以通用计算设备的形式表现。用户节点 21的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810) 的总线830。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元810执行，使得所述处理单元810执行本说明书上述示例性方法的描述部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元810可以执行如图4中所示的各个步骤。

存储单元820可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)8201和/或高速缓存存储单元8202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)8203。

存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8205的程序/实用工具8204，这样的程序模块8205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线830可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

用户节点21也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该用户节点 21交互的设备通信，和/或与使得该用户节点21能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，用户节点21还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器 860通过总线830与用户节点21的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合用户节点21使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM， U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机程序介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述方法实施例部分描述的方法。

根据本公开的一个实施例，还提供了一种用于实现上述方法实施例中的方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如 Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是 CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (15)

1.一种显示查询到的区块链数据的方法，其特征在于，包括：

发送区块链数据查询请求；

接收查询到的区块链数据；

获取过滤后区块链数据，所述过滤后区块链数据是根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容后生成的；

显示所述过滤后区块链数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取过滤后区块链数据包括：将所述区块链数据发送到内容安全模块，由所述内容安全模块根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容，以生成过滤后区块链数据；从所述内容安全模块接收所述过滤后区块链数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述区块链数据发送到内容安全模块包括：将所述区块链数据连同用户节点类型一起发送到内容安全模块；

所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

根据所述用户节点类型，查找预存的用户节点类型与过滤规则对应关系表，得到与所述用户节点类型对应的过滤规则；

根据与所述用户节点类型对应的过滤规则，对所述区块链数据进行过滤，滤除非法内容。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述区块链包括多个子区块链，每个子区块链具有子区块链标识，所述将所述区块链数据发送到内容安全模块包括：将所述区块链数据连同所述区块链数据所在的子区块链标识一起，发送到内容安全模块；

所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

根据所述子区块链标识，查找预存的子区块链标识与过滤规则对应关系表，得到与所述子区块链标识对应的过滤规则；

根据与所述子区块链标识对应的过滤规则，对所述区块链数据进行过滤，滤除非法内容。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述接收查询到的区块链数据包括：接收查询到的编码后区块链数据；

在将所述区块链数据发送到内容安全模块之前，所述方法还包括：解码所述编码后区块链数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述过滤规则包括非法词列表，所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

将所述区块链数据中的每个交易信息分词；

将分出的每个词与非法词列表中非法词逐一比对，只要与非法词列表中一个非法词一致，则滤除包含该分出的词的非法内容。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述过滤规则包括非法词列表，所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

将所述区块链数据中的每个交易信息分词；

查找同义词表，确定分出的每一个词的同义词；

针对分出的每一个词，确定该词的同义词中是否有至少一个同义词与非法词列表中的一个非法词一致，如是，则滤除包含该分出的词的非法内容。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述滤除包含该分出的词的非法内容包括以下中的任一项：

该非法词；

该非法词所在的句子；

该非法词所在的段；

该非法词所在的交易信息；

所述非法词列表还包括与非法词对应的滤除等级；

所述包含该非法词的非法内容基于所述滤除等级确定。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述过滤规则包括非法句子列表，所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

将所述区块链数据中的每个交易信息分句；

针对分出的每个句子，确定分出的句子的句向量与非法句子列表中每个非法句子的句向量的余弦距离，如果分出的句子的句向量与非法句子列表中一个非法句子的句向量的余弦距离小于预定余弦距离阈值，则滤除包含该分出的句子的非法内容。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述确定分出的句子的句向量与非法句子列表中每个非法句子的句向量的余弦距离，包括：

将分出的句子、非法句子分别分词；

查找词向量表，分别确定分出的句子分成的各词的词向量、非法句子分成的各词的词向量；

基于分出的句子分成的各词的词向量构造分出的句子的句向量，基于非法句子分成的各词的词向量构造非法句子的句向量，使得分出的句子的句向量和非法句子的句向量具有相同维度；

确定分出的句子的句向量和非法句子的句向量的余弦距离。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述基于分出的句子分成的各词的词向量构造分出的句子的句向量，基于非法句子分成的各词的词向量构造非法句子的句向量，使得分出的句子的句向量和非法句子的句向量具有相同维度，包括：

针对分出的句子分成的每个实词，确定该实词在将所述区块链数据发送到内容安全模块的用户节点历史上发送到内容安全模块的区块链数据中的出现次数，作为第一出现次数；

将第一出现次数从高到低前预定名次的实词的词向量，按照在分出的句子中的顺序串联成分出的句子的句向量；

针对非法句子分成的每个实词，确定该实词在所有用户节点历史上发送到内容安全模块的区块链数据中的出现次数，作为第二出现次数；

将第二出现次数从高到低前预定名次的实词的词向量，按照在非法句子中的顺序串联成非法句子的句向量。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述过滤规则包括非法数据区块标识和非法交易信息标识中的至少一个；

所述根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容包括：

如果查询到的区块链数据包括非法数据区块标识，滤除该非法数据区块标识所在的数据区块；

如果查询到的区块链数据包括非法交易信息标识，滤除该非法交易信息标识所在的交易信息。

13.一种区块链浏览器，其特征在于，包括：

区块链数据查询请求发送单元，用于发送区块链数据查询请求；

区块链数据接收单元，用于接收查询到的区块链数据；

获取单元，用于获取过滤后区块链数据，所述过滤后区块链数据是根据过滤规则滤除所述区块链数据中的非法内容后生成的；

显示单元，用于显示所述过滤后区块链数据。

14.一种用户节点，其特征在于，包括：

存储器，存储有计算机可读指令；

处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行权利要求1-12中的任一个所述的方法。

15.一种计算机程序介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1-12中的任一个所述的方法。