CN112187443A - 基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算方法及系统，该方法包括以下步骤；从节点1采集市民数据；对采集的数据进行数据处理；对处理后的数据进行同态加解密处理，生成加密数据；根据加密数据生成区块，并加入联盟链；节点2从联盟链上查询其他节点的市民区块数据，将其他节点的密文市民数据与本节点的数据进行联合计算，获得目标计算数据。本发明通过同态加密的特性将不同政府部门节点的数据跨域联合起来进行计算，在整个计算过程中，对非计算节点的数据是同态加密过的密文数据，无论是在传输还是在联合计算过程中，都不会数据泄露，从而实现了安全联合计算。
Description
技术领域
本发明涉及数据共享技术领域，尤其涉及基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算方法及系统。
背景技术
目前，市民数据主要通过统一的政府公共数据开放共享平台进行数据信息交换和共享，政府数据开放共享平台的主要功能包括信息资源目录管理、元数据管理和数据质量管理等内容，通过政府数据开放共享平台使得政府各部门的数据实现互联互通、数据共享。
政府部门职能的多样性使得不同部门的数据各有特点，在内容、形式、职能、元数据方面都有很大的区别。许多时候相当一部分部门的数据涉及国家安全、个人隐私与商业秘密。另外政府部门采用数据脱敏的技术来实现数据共享，政府数据共享交换平台基于数据共享最小化原则，自动发现敏感数据类型和所在位置，通过从原始数据库上抽取数据在脱敏平台上进行脱敏处理，从而将脱敏后的数据传输到共享交换平台，最终共享到各个业务部门。各业务部门在共享交换平台上提交数据申请需求，共享交换平台即可通过API调用数据脱敏平台脱敏策略，从而将生产环境中的数据脱敏传输到共享交换平台。
但是经过脱敏处理的涉密数据少量使用时不存在问题，但是集中使用就存在安全风险。另外，由于黑客入侵、病毒、外包管理不善、管理制度不健全、技术手段不先进等多种原因，都可能造成涉密数据的安全问题。
由于在多部门的数据共享中，没有安全的机制来保障共享过程中的数据安全问题，在政府的市民数据跨域联合计算过程中，存在着安全性难题。
此外，目前市民数据资源主要包括原生性数据、数字化档案数据和混合性数据。同时市民数据结构日趋复杂,包括线下市民活动产生的数据、传统政务系统生成的数据,以及政务新媒体产生的数据等,这些数据呈现出结构化、半结构化和非结构化相互交汇融合等特征。现有的技术措施只能处理结构化市民数据，无法处理非结构化或者半结构化市民数据，但是越来越多的“非结构化数据”市民数据开始大规模应用，包括社交媒体、电子邮件、文本、音频、视频、照片、网络日志等，而现有的数据治理无法实现对这些非结构化市民数据或者半结构化市民数据的可信共享和联合计算的功能。
发明内容
本发明为了解决上述技术问题提供基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算方法及系统。
本发明通过下述技术方案实现：
基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算方法，包括以下步骤；
A、从节点1采集市民数据；
B、对采集的数据进行数据处理；
C、对处理后的数据进行同态加解密处理，生成加密数据；
D、根据加密数据生成区块，并加入联盟链；
E、节点2从联盟链上查询其他节点的市民区块数据，将其他节点的密文市民数据与本节点的数据进行联合计算，获得目标计算数据。
进一步的，所述步骤B包括；
B1，按结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类对市民数据进行分类和处理；
B2，根据B1处理的结果生成异构信息网络图。
基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算系统，包括：
联盟链：用于存储市民区块数据；
数据采集模块：用于从节点采集数据；
数据处理模块：用于按结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类对数据进行分类和处理；
异构信息网络生成模块；用于根据数据处理结果生成异构信息网络图；
同态加解密模块：用于对异构信息网络图进行同态加解密处理，生成密文异构信息网络图数据；
区块共享模块：用于将密文异构信息网络图数据生成块，连同相应的时间戳写入联盟链中。
其中，所述数据处理模块包括用于对市民数据进行解析的数据解析器和对数据进行转换的数据转换器。
进一步的，基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算系统它还包括；查询获取模块：用于从联盟链查询、获取其他节点的市民区块数据；
联合计算模块：用于将其他节点的密文市民数据与本节点的数据进行联合计算，获得目标计算数据。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明通过同态加密的特性将不同政府部门节点的数据跨域联合起来进行计算，在联合计算过程中，对于非计算节点的数据，通过同态加密的方式传输至联合计算节点，然后利用同态加密的特性，进行不同节点之间的密文和明文的联合计算；在整个计算过程中，对非计算节点的数据是同态加密过的密文数据，无论是在传输还是在联合计算过程中，都不会数据泄露，从而实现了安全联合计算。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。
图1为本发明实施例中的市民数据跨域安全联合计算的流程图；
图2为本发明实施例中的市民数据处理过程图；
图3为本发明实施例中的市民数据的同态加密过程图；
图4为本发明实施例中的密文联合计算过程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
如图1所示，本实施例公开的基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算方法，包括以下步骤；
A、从节点1采集市民数据；
B、对采集的数据进行数据处理；
C、对处理后的数据进行同态加解密处理，生成加密数据；
D、根据加密数据生成区块，并加入联盟链；
E、节点2从联盟链上查询其他节点的市民区块数据，将其他节点的密文市民数据与本节点的数据进行联合计算，获得目标计算数据。
具体的，步骤B包括；
B1，按结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类对市民数据进行分类和处理；
B2，根据B1处理的结果生成异构信息网络图。
基于上述市民数据可信共享方法的实现，本发明公开基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算系统，该系统包括：
联盟链：用于存储市民区块数据；
数据采集模块：用于从节点采集数据；
数据处理模块：用于按结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类对数据进行分类和处理；
异构信息网络生成模块；用于根据数据处理结果生成异构信息网络图；
同态加解密模块：用于对异构信息网络图进行同态加解密处理，生成密文异构信息网络图数据；
区块共享模块：用于将密文异构信息网络图数据生成块，连同相应的时间戳写入联盟链中，实现数据共享；
查询获取模块：用于从联盟链查询、获取其他节点的市民区块数据；
联合计算模块：用于将其他节点的密文市民数据与本节点的数据进行联合计算，获得目标计算数据。
其中，所述数据处理模块包括用于对市民数据进行解析的数据解析器和对数据进行转换的数据转换器。
同态加密提供了一种对加密数据进行处理的功能，除了能实现基本的加密操作之外，还能实现密文间的多种计算功能，即先计算后解密可等价于先解密后计算。也就是说，其他人可以对加密数据进行处理，但是处理过程不会泄露任何原始内容。同时，拥有密钥的用户对处理过的数据进行解密后，得到的正好是处理后的结果。
本发明从联盟链上查询获得的密文市民数据，在密文联合计算阶段，联合政府部门节点2数据，进行跨域联合计算。由于联合计算中，对于政府部门节点1是密文数据，不存在数据泄密的问题，可以确保数据隐私权；同时密文联合计算的结果又与明文联合计算结果一致，保证了数据联合计算结果的准确性。
实施例2
基于实施例1，本实施例公开一方法的具体实施方式，如图1所示，包括以下步骤：
S101，从政府部门节点1采集数据；该市民数据包括市民的基本信息、通信信息、日志信息、社交行为信息。
S102，对采集的数据进行数据处理，并生成异构信息网络图；
如图2所示，S102具体包括：
S10201，数据输入到数据解析器，将政府各部门采集的市民数据进行数据解析，按照结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类进行数据解析和分类；
S10202，将市民数据解析完的数据输入到数据转换器，将解析的数据按照异构信息网络图的要求进行数据转换；
S10203，根据S10202处理后的数据生成异构信息网络图。
S103，根据S102处理后的数据进行同态加解密处理，通过同态加解密模块对原始市民数据进行同态加密，生成密文市民数据，确保市民数据的安全可信。
如图3所示，市民数据生成的原始异构信息网络图数据，通过同态加解密模块(步骤S103)，实现了同态加密，生成了密文市民数据。
同态加密的同态性，假设一个加密系统的加密函数与解密函数分别为
与
其中
与C分别为明文空间与密文空间。
令
和
分别为定义在明文空间和密文空间上的代数运算或算术运算。则加密方案的同态性定义为：给定任意的两个m1，
如果一个加密系统的加密函数与解密函数满足代数关系
或
则称该加密系统具有同态性。
S104，将生成的密文市民数据，连同相应的时间戳写入联盟链中，生成区块。
S105，政府部门节点2从联盟链查询市民区块数据，获取密文市民数据。
S106，从联盟链上查询获得的密文市民数据，在密文联合计算阶段，联合政府部门节点2数据，进行跨域联合计算。
如图4所示，从联盟链上查询获得的密文市民数据，在密文联合计算阶段，联合政府部门节点2数据，进行跨域联合计算。由于在同态加解密过程中，利用其同态加密的特性：在加密后可直接对密文进行相应的算术运算，其运算结果与明文域中对应的运算结果一致。其概率特性表现为：对于相同的明文，可通过不同的加密过程得到不同的密文，从而保证了密文的语义安全。
因此，政府部门节点2数据与密文市民数据联合计算结果和政府部门节点2数据与明文市民数据联合计算的结果一致。
本发明在联合计算过程中，市民数据一直是密文传输和计算，没有任何明文信息，因而实现了安全的联合计算。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算方法，其特征在于：包括以下步骤；
A、从节点1采集市民数据；
B、对采集的数据进行数据处理；
C、对处理后的数据进行同态加解密处理，生成加密数据；
D、根据加密数据生成区块，并加入联盟链；
E、节点2从联盟链上查询其他节点的市民区块数据，将其他节点的密文市民数据与本节点的数据进行联合计算，获得目标计算数据。
2.根据权利要求1所述的基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算方法，其特征在于：所述步骤B包括；
B1，按结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类对市民数据进行分类和处理；
B2，根据B1处理的结果生成异构信息网络图。
3.基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算系统，其特征在于，包括：
联盟链：用于存储市民区块数据；
数据采集模块：用于从节点采集数据；
数据处理模块：用于按结构化数据、半结构化数据、非结构化数据三大类对数据进行分类和处理；
异构信息网络生成模块；用于根据数据处理结果生成异构信息网络图；
同态加解密模块：用于对异构信息网络图进行同态加解密处理，生成密文异构信息网络图数据；
区块共享模块：用于将密文异构信息网络图数据生成块，连同相应的时间戳写入联盟链中。
4.根据权利要求3所述的基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算系统，其特征在于：所述数据处理模块包括用于对市民数据进行解析的数据解析器和对数据进行转换的数据转换器。
5.根据权利要求3所述的基于同态加密的市民数据跨域安全联合计算系统，其特征在于：它还包括；
查询获取模块：用于从联盟链查询、获取其他节点的市民区块数据；
联合计算模块：用于将其他节点的密文市民数据与本节点的数据进行联合计算，获得目标计算数据。
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