CN110059981B - 信任度评估方法、装置及终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信任度评估方法、装置及终端设备，该方法包括：从网络端获取的数据中筛选出与预定场景相关的第一数据并获取类别；针对第一数据向共识节点组发起共识请求；共识节点组根据对第一数据的投票信息确定共识结果；根据共识结果确定共识程度；将共识程度大于或等于预定阈值的第一数据作为被认同的数据，同步节点将被认同的数据加入到与类别相关的区块链中；接收用户发送的第二数据及类别；根据第二数据的类别确定相关的区块链；针对第二数据在相关的区块链中进行检索，根据预定的合约对检索结果进行信任度评估，将评估结果发送至用户。本发明的技术方案可以通过区块链技术对用户发送的第二数据进行信用度评估，提高网络中信息的安全性。

Description

信任度评估方法、装置及终端设备

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，具体而言，涉及一种信任度评估方法、装置及终端设备。

背景技术

互联网的快速发展，让世界变为地球村，人们之间的关系越来越紧密。然而，虽然计算机网络给我们带来了巨大的便利，但互联网是一个面向大众的开放系统，网络中的信息的来源非常多，信息的真实性有待商榷。并且在网络中存储的大量的信息资料被篡改、增删、破坏或者窃用，都将带来难以弥补的巨大损失。另外，由于互联网信息的不透明性，导致当前社会存在较多欺诈行为，如骗保、骗贷，大量计算机被非法控制执行攻击操作，大量的爬虫机器人导致人和机器身份无法识别等。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种信任度评估方法、装置及终端设备，以解决现有技术的不足。

根据本发明的一个实施方式，提供一种信任度评估方法，该方法包括：

从网络端获取的数据中筛选出与预定场景相关的第一数据及获取该第一数据的类别；

针对所述第一数据向共识节点组发起共识请求；

所述共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果；

根据所述共识结果确定共识程度；

将所述共识程度大于或等于预定阈值的所述第一数据作为被认同的数据，同步节点将所述被认同的数据加入到与该第一数据的类别相关的区块链中；

接收信任度评估请求端发送的第二数据及该第二数据的类别；

根据所述第二数据的类别确定与该类别相关的区块链；

针对所述第二数据在所述相关的区块链中进行检索，根据预定的合约对检索结果进行信任度评估，并将评估结果发送至所述信任度评估请求端。

在上述的信任度评估方法中，根据节点权限将所述共识节点组分为提议节点、验证节点及决策节点；

所述“共识节点组根据对第一数据的投票信息确定共识结果”包括：

所述验证节点对接收到的不同提议节点发起的共识请求进行投票，并将投票结果发送至所述决策节点；

所述决策节点统计所有验证节点针对该第一数据的投票信息，并将投票通过的验证节点数目及总的验证节点数目作为所述共识结果。

在上述的信任度评估方法中，根据节点权限将所述共识节点组包括使用节点、提议节点、验证节点及决策节点；

所述“共识节点组根据对第一数据的投票信息确定共识结果”包括：

所述使用节点根据所述第二数据第一数据生成第二数据标识，并通过所述提议节点将所述第一数据发送至所述验证节点发起共识请求；

所述验证节点根据接收到的不同提议节点发起所述共识请求中的第一数据生成第二数据标识，并将该第二数据标识与第一数据标识进行对比，若所述第二数据标识与所述第一数据标识一致，则所述验证节点对该第一数据的投票通过，否则，所述验证节点对该第一数据的投票未通过，其中，所述共识请求中包括第一数据及该第一数据对应的第一数据标识，该第一数据标识通过所述使用节点生成；

所述决策节点统计所有验证节点针对该第一数据的投票信息，并将投票通过的验证节点数据及总的验证节点数目作为所述共识结果。

在上述的信任度评估方法中，所述“根据所述共识结果确定共识程度”包括：

将所有投票通过的验证节点数目与总的验证节点数目的比值作为该第一数据的共识程度。

在上述的信任度评估方法中，所述同步节点还获取所述被认同的数据对应的类别；

所述“同步节点将所述被认同的数据加入到与该类别相关的区块链中”包括：

所述同步节点根据该被认同的数据的类别确定与该类别相关的区块链；

将所述被认同的数据加入到与该类别相关的区块链中。

在上述的信任度评估方法中，所述“根据预定的合约对检索结果进行信任度评估”包括：

获取与该类别相关的所有区块链的检索结果；

根据与该类别相关的不同区块链在评估过程中的重要程度为不同区块链的检索结果赋予对应的权重；

将与该类别相关的区块链的检索结果及该检索结果对应的权重进行加权运算，得到该第二数据对应的评估结果。

在上述的信任度评估方法中，所述“根据预定的合约对检索结果进行信任度评估”包括：

统计与该类别相关的所有区块链的检索结果中所述第二数据出现的次数，及根据该次数统计该第二数据在该类别相关的所有区块链数据中的占比，将该占比作为评估结果。

在上述的信任度评估方法中，还包括：

根据预先定义的对应关系确定所述评估结果对应的信任度等级，及将所述信任度等级发送至发起第二数据的信任度评估请求端。

在上述的信任度评估方法中，所述第二数据标识及所述第一数据标识均为哈希值。

根据本发明的另一个实施方式，提供一种信任度评估装置，该装置包括：

获取模块，用于从网络端获取的数据中筛选出与预定场景相关的第一数据及获取该第一数据的类别；

共识请求发起模块，用于针对所述第一数据向共识节点组发起共识请求；

共识结果确定模块，用于所述共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果；

共识程度确定模块，用于根据所述共识结果确定共识程度；

加入模块，用于将所述共识程度大于或等于预定阈值的所述第一数据作为被认同的数据，同步节点将所述被认同的数据加入到与该第一数据的类别相关的区块链中；

接收模块，用于接收信任度评估请求端发送的第二数据及该第二数据的类别；

区块链确定模块，用于根据所述第二数据的类别确定与该类别相关的区块链；

检索评估模块，用于针对所述第二数据在所述相关的区块链中进行检索，根据预定的合约对检索结果进行信任度评估，并将评估结果发送至所述信任度评估请求端。

根据本发明的又一个实施方式，提供一种终端设备，所述终端设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述终端设备执行上述的信任度评估方法或信任度评估装置中各模块的功能。

根据本发明的再一个实施方式，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质储存有上述终端设备中所用的所述计算机程序。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括如下有益效果：

本发明中一种信任度评估方法、装置及终端设备，通过区块链技术对第一数据进行共识，将达成共识的第一数据加入区块链，并根据区块链中数据的不可篡改性及公开性对用户发送的第二数据进行信用度评估，提高网络中信息的安全性、可信性，避免用户因为虚假信息导致的财产损失等为题。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明第一实施例提供的一种信任度评估方法的流程示意图。

图2示出了本发明实施例提供的一种数据共识方法的流程示意图。

图3示出了本发明实施例提供的另一种数据共识方法的流程示意图。

图4示出了本发明第二实施例提供的一种信任度评估方法的流程示意图。

图5示出了本发明第三实施例提供的一种终端设备的结构示意图。

主要元件符号说明：

500-信任度评估装置；510-获取模块；520-共识请求发起模块；530-共识程度确定模块；540-加入模块；550-接收模块；560-确定模块；570-检索评估模块；

600-终端设备；610-存储器；620-处理器。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

图1示出了本发明第一实施例提供的一种信任度评估方法的流程示意图。

该信任度评估方法包括如下步骤：

在步骤S110中，从网络端获取的数据中筛选出与预定场景相关的第一数据及获取该第一数据的类别。

具体地，区块链中各节点所在终端从互联网络中获取大量的互联网信息，并从该互联网信息中筛选处第一数据，该第一数据具体由预定场景而定，例如，若预定场景为查询IP地址是否为爬虫机器人输入，那么筛选的该第一数据为IP地址；若预定场景为用户名是否合法，那么筛选的该第一数据为用户名；若预定场景为查询Q区域内男女所占比例，那么筛选的该第一数据为“Q区域”及“性别”，等等。

在步骤S120中，针对所述第一数据向共识节点组发起共识请求。

在区块链中，所有节点都无法信任与之通信的节点时，可根据共识机制对通信的信息进行共识验证，达到信息安全交互且无需担心信息被篡改，保证整个区块链中所有节点都能在去信任的环境下自动安全的交换信息。

在步骤S130中，所述共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果。

具体地，在筛选出与预定场景对应的第一数据后，针对该第一数据向共识节点组发起共识请求，共识节点组中各个共识节点根据该第一数据确定共识结果，该共识结果可包括通过共识及未通过共识。

进一步地，还可以根据节点权限将所述共识节点组中各个共识节点分为提议节点、验证节点及决策节点。其中，提议节点可有至少一个，验证节点可有至少一个，决策节点可有至少一个。

如图2所示，所述“共识节点组根据该第一数据的投票信息确定共识结果”包括如下步骤：

在步骤S210中，验证节点对接收到的不同提议节点发起的共识请求进行投票，并将投票结果发送至所述决策节点。

在步骤S220中，所述决策节点统计所有验证节点针对该第一数据的投票信息，并将投票通过的验证节点的数目及总的验证节点数目作为所述共识结果。

具体地，所述提议节点针对所述第一数据向所述验证节点发起共识请求。若提议节点有多个，每一个提议节点针对一条第一数据向所有验证节点发起共识请求，所有提议节点发起共识请求的第一数据具有对抗性，即验证节点一次投票只能通过一个提议节点的一个第一数据。

所有提议节点根据其对应的筛选的特定场景的第一数据分别向所有验证节点发起包含该第一数据的共识请求，所有验证节点在接收到共识请求后，根据所有第一数据的价值对该第一数据进行初步投票，并将第一数据的初次投票信息反馈给提议节点。所有提议节点根据初次投票结果更新其对应的第一数据的价值，或者维持其对应的第一数据的价值不变，并针对该第一数据重新向所有验证节点发送共识请求，所有验证节点针对该第一数据的价值(例如，选取价值最大的第一数据进行投票)重新进行投票，并将投票信息发送到决策节点，决策节点统计所有验证节点针对第一数据的投票信息，统计每一个第一数据投票通过的验证节点数目及总的验证节点数目，并将该针对第一数据投票通过的验证节点数目及总的验证节点数目作为共识结果。

当提议节点只有一个时，其所发起共识的第一数据可直接被所有验证节点认同，作为被认同的数据。

进一步地，还可以根据节点权限将所述共识节点组包括使用节点、提议节点、验证节点及决策节点，其中，使用节点可有至少一个，提议节点可有至少一个，验证节点可有至少一个，决策节点可有至少一个，使用节点和验证节点的数目可相同。

如图3所示，所述“共识节点组根据该第一数据的投票信息确定共识结果”包括如下步骤：

在步骤S310中，使用节点根据第一数据生成第一数据标识，并通过所述提议节点将第一数据及第一数据标识发送至验证节点发起共识请求。

在步骤S320中，所述验证节点根据接收到的不同提议节点发起所述共识请求中的第一数据生成第二数据标识，并将该第二数据标识与第一数据标识进行对比得到投票信息。

在步骤S330中，所述决策节点统计所有验证节点针对该第一数据的投票信息，并将投票通过的验证节点数据及总的验证节点数目作为所述共识结果。

具体地，在使用节点有一个，且提议节点也有一个时，使用节点通过预定生成算法对所述第一数据生成第一数据标识，该第一数据标识唯一表示该第一数据，使用节点将该第一数据及第一数据标识发送至提议节点。提议节点发送包含该第一数据及第一数据标识的共识请求至所有验证节点，每一验证节点在接收到该第一数据后，重新通过同样的预定生成算法对该第一数据生成第二数据标识，该验证节点将第二数据标识与第一数据标识进行对比，若所述第一数据标识与所述第二数据标识一致，意味着该第一数据没有被篡改、增删、破坏等，则所述验证节点对该第一数据的验证成功，投票通过，否则，所述验证节点对该第一数据的验证不成功，投票未通过。各验证节点均将第一数据的第二数据标识与生成的第一数据标识进行对比，并将对该第一数据的投票信息发送至所述决策节点。决策节点将针对第一数据的投票通过的节点数目及总的验证节点数目作为共识结果。

进一步地，在使用节点有多个，且每一使用节点对应有一提议节点时，各验证节点通过上述的步骤对该第一数据的第二数据标识验证无误后，还要根据该第一数据的价值进行投票。所有验证节点将投票信息发送到决策节点，决策节点统计所有验证节点对该第一数据的投票结果，并根据所有投票通过的验证节点数目及总的验证节点数目作为该第一数据的共识结果。

进一步地，所述第二数据标识及所述第一数据标识均为哈希值，不同的第一数据对应的哈希值不同，可保证第一数据的正确性。

在步骤S140中，根据所述共识结果确定共识程度。

具体地，可将第一数据对应的所有投票通过的验证节点数目除以总的验证节点数目得到的比值作为该第一数据的共识程度。

在步骤S150中，将所述共识程度大于等于预定阈值的所述第一数据作为被认同的数据，同步节点将被认同的数据加入到与该第一数据的类别相关的区块链中。

本实施例中，所述预定共识阈值可为(所有验证节点的数目/2)+1。在一些其他的实施例中，还可以根据预定场景设定所述预定共识阈值。

具体地，所述同步节点还获取该被认同的数据对应的类别，根据该被认同的数据的类别确定与该类别相关的区块链，并将所述被认同的数据加入到与该类别相关的区块链中的相应区块内。

具体地，同步节点将被认同的数据加入到该第一数据的类别对应的区块链中，换言之，每一同步节点将被认同的数据加入到该第一数据的类别对应的区块链中的其自身所在的终端的数据库中。

进一步地，所述区块链中所有节点都可以为共识节点，区块链中所有节点也都可以为同步节点，同步节点和共识节点可相同。

进一步地，为了提高区块链中数据的一致、正确性及安全性，所述共识节点可以为区块链中部分节点，仅用来进行数据共识操作；所述同步节点可以为区块链中的部分节点，仅用来进行同步被共识节点认同的数据。同步节点和共识节点可以为完全相同的节点，也可以为完全不同的节点，同步节点还可以为共识节点组中的部分节点，如验证节点和决策节点。

在步骤S160中，接收信任度评估请求端发送的第二数据及该第二数据的类别。

具体地，所述第二数据可以为用户根据预定场景通过该用户所在的信任度评估请求端输入的数据，例如查询IP地址的信任度(如该IP地址为爬虫机器人输入还是用户自身输入)时，所述第二数据为IP地址；在查询用户名的信任度(如该用户名对应的用户是否为非法用户)时，所述第二数据为用户名；在查询某一地区包含的满足固定条件的人或物的数目时，所述第二数据为地区及该固定条件的内容，等等。

本实施例中，该第二数据的类别可根据该第二数据的来源进行划分，例如，接收到的第二数据为用户所在的信任度评估请求端经由购物网站发送的，那么，该第二数据的类别可以为该购物网站，当然，还可以将该购物网站的具体名称作为该第二数据的类别。

在一些其他的实施例中，还可以对第二数据的进行分析，确定该第二数据的类别。例如，第二数据为“女生”，可以将该第二数据划分为人物的类别，等等。

在步骤S170中，根据第二数据的类别确定与该第二数据的类别相关的区块链。

每个节点所在终端都拥有完整的数据库，预定数量的节点所在终端中的数据库连接成为一条环链，该环链可视为区块链，每一节点的数据库可视为区块链中的一区块。区块链中所有的共识节点基于共识机制对待加入数据库的数据进行共识，区块链中所有同步节点将通过共识的数据加入到其所在的终端中的数据库中。其中，该同步节点和共识节点可相同。区块链中所有节点共同维护其存储的数据库，任一节点都能够将自己的资源贡献出来，并在通过共识验证后加入到数据库中，所以，区块链中任何一个节点均可享有比自己所在终端计算能力大百倍、万倍甚至更大的资源。

在区块链中，任一节点失效(例如，被攻击、断电等异常情况导致的不能正常且诚实的工作)，该区块链中的其余的节点仍能正常工作，维护的数据库仍能正常使用。

具体地，每一节点可存储有至少一个数据库，每一数据库均可视为该数据库对应的区块链中的一区块。每一区块链还对应有一类别标签。

接收所述第二数据的节点根据该第二数据的类别在其自身的区块链中确定与该类别相关的区块链。

例如，节点A所在的终端中包括有M个数据库，其中，第1个数据库对应的区块链为B₁，区块链B₁对应的类别标签为Label₁，该第1个数据库可视为区块链B₁中的一个区块，用于存储该区块链B₁中的所有交换信息；第2个数据库对应的区块链为B₂，区块链B₂对应的类别标签为Label₂，该第2个数据库可视为区块链B₂中的一个区块，用于存储该区块链B₂中的所有交换信息；以此类推，第M个数据库对应的区块链为B_M，区块链B_M对应的类别标签为Label_M，该第M个数据库可视为区块链B_M中的一个区块，用于存储该区块链B_M中的所有交换信息。其中，M为大于或等于1的整数。

若节点A接收第二数据为“IP地址”，该IP地址的类别为“购物网站”。节点A所在终端将类别“购物网站”与其所存储的所有数据库对应的区块链的分类标签进行对比，如，将“购物网站”与Label₁进行对比，判断是否一致，若“购物网站”与Label₁一致，则区块链B₁为与该类别“购物网站”相关的区块链，若“购物网站”与Label₁不一致，则区块链B₁不是与该类别“购物网站”相关的区块链。同样的，节点A所在终端还同时将“购物网站”分别与Label₂、Label₃、……、Label_M进行对比，得到与类别“购物网站”相关的所有的区块链。

又如，为了更加提高信任度评估的精度，该第二数据的类别还可以对应有不同的区块链的类别标签，如下表所示为第二数据的类别和不同的区块链的类别标签之间的对应关系。

上表中，若节点A接收的第二数据的类别为“购物网站”，那么，与该“购物网站”相关的各区块链的分类标签为“购物网站X1”、“购物网站X2”及“搜索网站Y1”；若节点A接收的第二数据的类别为“搜索网站”，那么，与该“搜索网站”相关的各区块链的分类标签为“搜索网站Y1”及“视频网站Z1”。

在步骤S180中，针对第二数据在相关的区块链中进行检索，根据预定的合约对检索结果进行信任度评估，并将评估结果发送至所述信任度评估请求端。

具体地，在确定该第二数据的类别相关的所有区块链后，以该第二数据作为索引，遍历该相关的所有区块链，检索该相关的所有区块链存储的数据库中是否有与该第二数据一致的信息。并根据预定的合约对该一致的信息出现的次数进行评估，得到对应的评估结果；或者根据预定的合约对该不一致的信息出现的次数进行评估，得到对应的评估结果。

进一步地，所述“根据预定的合约对检索结果进行信任度评估”包括：

针对第二数据在相关的区块链中进行检索，统计与该类别相关的所有区块链的检索结果中第二数据出现的次数。

在根据用户发送的第二数据查询该第二数据在区块链中出现的次数时，由于区块链中所有节点均共同维护数据库中信息，那么执行查询功能的节点在本地数据库中进行检索，统计在与该第二数据的类别相关的所有区块链中，该第二数据出现的次数。

根据该次数统计该第二数据在该类别相关的所有区块链中的占比，将该占比作为评估结果。

具体地，执行查询功能的节点将该第二数据出现的次数除以与该第二数据的类别相关的所有区块链中数据的个数，得到该第二数据在与该第二数据的类别相关的所有区块链中数据的占比。比如，可以通过上述方式统计在Q区域女性的比例等。

进一步地，所述“根据预定的合约对检索结果进行信任度评估”包括：

针对第二数据在相关的区块链中进行检索，获取与该类别相关的所有区块链的检索结果。

具体地，可分别统计与该类别相关的各区块链的检索结果中第二数据出现的次数。

例如，若第二数据为“IP地址”，与该“IP地址”的类别相关的有3个区块链，分别为H1、H2及H3。

若该“IP地址”为“123.45.67.89”，“123.45.67.89”在区块链H1中出现的次数为60次，该区块链H1中共包含100条数据。

“123.45.67.89”在区块链H2中出现的次数为30次，该区块链H2中共包含100条数据。

“123.45.67.89”在区块链H3中出现的次数为25次，该区块链H3中共包含100条数据。

根据与该类别相关的不同区块链在评估过程中的重要程度为不同区块链的检索结果赋予对应的权重。

将与该类别相关的区块链的检索结果及该检索结果对应的权重进行加权运算，得到该第二数据对应的评估结果。

例如，例如，以上述的IP地址“123.45.67.89”为例进行说明。若区块链H1的检索结果对应的权值为30％，区块链H2的检索结果对应的权值为35％，区块链H3的检索结果对应的权值为35％。

那么该第二数据“123.45.67.89”对应的评估结果的值Num为：

Num＝(60×30％+30×35％+25×35％)/100＝37.25％

进一步地，该方法还包括根据预先定义的对应关系确定评估结果对应的信任度等级，及将信任度等级发送至信任度评估请求端。

具体地，所述预先定义的对应关系可通过下表进行描述。

评估结果	信任度等级
		S1～S2	P1
S2～S3	P2
		……	……

上表中，在评估结果为S1～S2时，其对应的信任度等级为P1级；在评估结果为S2～S3时，其对应的信任度等级为P2级，等等。

例如，在Q区域女性的比例为60％～70％时，其对应的信任度等级为充足；在比例为40％～50％时，其对应的信任度等级为不充足，等等。

又如，以上述IP地址的评估结果为例进行说明，在评估结果的值大于或等于20％时，该IP地址“123.45.67.89”对应的信任度等级为安全；在评估结果的值小于20％时，该IP地址“123.45.67.89”对应的信任度等级为危险。

实施例2

图4示出了本发明第二实施例提供的一种信任度评估装置的结构示意图。

该信任度评估装置500包括获取模块510、共识请求发起模块520、共识结果确定模块530、共识程度确定模块540、加入模块550、接收模块560、确定模块570及检索评估模块580。

获取模块510，用于从网络端获取的数据中筛选出与预定场景相关的第一数据及获取该第一数据的类别。

共识请求发起模块520，用于针对所述第一数据向共识节点组发起共识请求。

共识结果确定模块530，用于所述共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果。

共识程度确定模块540，用于根据所述共识结果确定共识程度。

加入模块550，用于将所述共识程度大于或等于预定阈值的所述第一数据作为被认同的数据，同步节点将所述被认同的数据加入到与该第一数据的类别相关的区块链中。

接收模块560，用于接收信任度评估请求端发送的第二数据及该第二数据的类别。

区块链确定模块570，用于根据所述第二数据的类别确定与该类别相关的区块链。

检索评估模块580，用于针对所述第二数据在所述相关的区块链中进行检索，根据预定的合约对检索结果进行信任度评估，并将评估结果发送至所述信任度评估请求端。

本发明实施例还提供了一种终端设备600，如图5所示，所述终端设备包括存储器610以及处理器620，所述存储器610用于存储计算机程序，所述处理器620运行所述计算机程序以使所述终端设备600执行上述的信任度评估方法或信任度评估装置500中各模块的功能。

具体地，存储器610可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备600的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

所述处理器620用于运行所述存储器610中所存储的计算机程序以使所述终端设备600执行上述的实施例中的信任度评估方法或信任度评估装置500中各模块的功能。

处理器620是终端设备600的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备600的各个部分，通过运行或执行存储在存储器610内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器610内的数据，从而使终端设备600执行上述信任度评估方法或者上述信任度评估装置中的各个模块的功能。可选的，处理器620可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器620可集成应用处理器，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等。处理器620可以集成调制解调处理器，调制解调处理器也可以不集成到处理器620中。

另外，该终端设备600还可以包括：射频(Radio Frequency，RF)电路、输入单元、显示单元、拍摄单元、音频电路、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块以及电源等部件。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的终端设备600结构并不构成对终端设备600的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被执行时执行上述的信任度评估方法或信任度评估装置中所有模块的功能。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种信任度评估方法，其特征在于，所述方法包括：

从网络端获取的数据中筛选出与预定场景相关的第一数据及获取所述第一数据的类别；

针对所述第一数据向共识节点组发起共识请求；

所述共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果；

根据所述共识结果确定共识程度；

将所述共识程度大于或等于预定阈值的所述第一数据作为被认同的数据，同步节点将所述被认同的数据加入到与所述第一数据的类别相关的区块链中；

接收信任度评估请求端发送的第二数据及所述第二数据的类别；

根据所述第二数据的类别确定与所述第二数据的类别相关的区块链；

针对所述第二数据在所述相关的区块链中进行检索，根据预定的合约对检索结果进行信任度评估，并将评估结果发送至所述信任度评估请求端；

根据节点权限将所述共识节点组分为提议节点、验证节点及决策节点；

所述“共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果”包括：

所述验证节点对接收到的不同提议节点发起的共识请求进行投票，并将投票结果发送至所述决策节点；

所述决策节点统计所有验证节点针对所述第一数据的投票信息，并将投票通过的验证节点数目及总的验证节点数目作为所述共识结果。

2.根据权利要求1所述的信任度评估方法，其特征在于，根据节点权限将所述共识节点组包括使用节点、提议节点、验证节点及决策节点；

所述“共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果”包括：

所述验证节点根据接收到的不同提议节点发起所述共识请求中的第一数据生成第二数据标识，并将所述第二数据标识与第一数据标识进行对比，若所述第二数据标识与所述第一数据标识一致，则所述验证节点对所述第一数据的投票通过，否则，所述验证节点对所述第一数据的投票未通过，其中，所述共识请求中包括所述第一数据及所述第一数据对应的所述第一数据标识，所述第一数据标识通过所述使用节点生成；

所述决策节点统计所有验证节点针对所述第一数据的投票信息，并将投票通过的验证节点数据及总的验证节点数目作为所述共识结果。

3.根据权利要求1或2所述的信任度评估方法，其特征在于，所述“根据所述共识结果确定共识程度”包括：

将所有投票通过的所述验证节点数目与所述总的验证节点数目的比值作为所述第一数据的共识程度。

4.根据权利要求1所述的信任度评估方法，其特征在于，所述同步节点还获取所述被认同的数据对应的类别；

所述“同步节点将所述被认同的数据加入到与所述第一数据的类别相关的区块链中”包括：

所述同步节点根据所述被认同的数据的类别确定与所述第一数据的类别相关的区块链；

将所述被认同的数据加入到与所述第一数据的类别相关的区块链中。

5.根据权利要求1所述的信任度评估方法，其特征在于，所述“根据预定的合约对检索结果进行信任度评估”包括：

获取与所述第二数据的类别相关的所有区块链的检索结果；

根据与所述第二数据的类别相关的不同区块链在评估过程中的重要程度为不同区块链的检索结果赋予对应的权重；

将与所述第二数据的类别相关的区块链的检索结果及所述检索结果对应的权重进行加权运算，得到所述第二数据对应的评估结果。

6.如权利要求1所述的信任度评估方法，其特征在于，所述“根据预定的合约对检索结果进行信任度评估”包括：

统计与所述第二数据的类别相关的所有区块链的检索结果中所述第二数据出现的次数，及根据所述次数统计所述第二数据在所述类别相关的所有区块链数据中的占比，将所述占比作为评估结果。

7.一种信任度评估装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于从网络端获取的数据中筛选出与预定场景相关的第一数据及获取所述第一数据的类别；

共识请求发起模块，用于针对所述第一数据向共识节点组发起共识请求；

共识结果确定模块，用于所述共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果；

共识程度确定模块，用于根据所述共识结果确定共识程度；

加入模块，用于将所述共识程度大于或等于预定阈值的所述第一数据作为被认同的数据，同步节点将所述被认同的数据加入到与所述第一数据的类别相关的区块链中；

接收模块，用于接收信任度评估请求端发送的第二数据及所述第二数据的类别；

区块链确定模块，用于根据所述第二数据的类别确定与所述第二数据的类别相关的区块链；

检索评估模块，用于针对所述第二数据在所述相关的区块链中进行检索，根据预定的合约对检索结果进行信任度评估，并将评估结果发送至所述信任度评估请求端；

根据节点权限将所述共识节点组分为提议节点、验证节点及决策节点；

所述“共识节点组根据对所述第一数据的投票信息确定共识结果”包括：

所述验证节点对接收到的不同提议节点发起的共识请求进行投票，并将投票结果发送至所述决策节点；

所述决策节点统计所有验证节点针对所述第一数据的投票信息，并将投票通过的验证节点数目及总的验证节点数目作为所述共识结果。

8.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述终端设备执行权利要求1至6任一项所述的信任度评估方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有如权利要求8所述的终端设备中所用的所述计算机程序。

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