CN113034265A - 数据验证方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种数据验证方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质,属于网络技术领域。本申请通过获取与待验证的目标数据之间具有生产生活关系的数据,例如,目标数据的上下游生产环节所产生的数据等,且,这些数据来自不同维度,在数据验证时,能够基于不同维度、不同生产生活环节,来证实目标数据的真实性。
Description
技术领域
本申请涉及网络技术领域,特别涉及一种数据验证方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
区块链是一种去中心化的数据库,用于对数据进行分布式存储。目前,在应用区块链技术进行数据存储时,只能确保区块链系统中各个节点设备上所存储的数据是一致的,并不能保证所存储数据的真实性,导致链上存储的数据可能是垃圾数据。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据验证方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质,能够基于不同维度、不同生产生活环节的数据,来验证目标数据的真实性。该技术方案如下:
一方面,提供了一种数据验证方法,该方法包括:
获取数据验证请求,该数据验证请求包括待验证的目标数据;
从至少一个数据源,获取至少一组第一数据,该第一数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系,且,该第一数据和该目标数据为不同维度的数据;
基于该至少一组第一数据对该目标数据进行验证。
一方面,提供了一种数据验证装置,该装置包括:
请求获取模块,用于获取数据验证请求,该数据验证请求包括待验证的目标数据;
数据获取模块,用于从至少一个数据源,获取至少一组第一数据,该第一数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系,且,该第一数据和该目标数据为不同维度的数据;
验证模块,用于基于该至少一组第一数据对该目标数据进行验证。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
时刻确定模块,用于基于该数据验证请求的接收时刻,确定目标时刻,该目标时刻与该接收时刻之间相隔参考时长;
该数据获取模块,用于响应于到达该目标时刻,在该参考时长内新增的数据中,获取第三数据,该第三数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系;
该验证模块,用于基于该第三数据对该目标数据进行验证。
在一种可能实现方式中,该验证模块用于:
基于该至少一组第一数据,确定该目标数据的置信度。
在一种可能实现方式中,该权重确定模块包括:
结果获取子模块,用于获取该至少一组第一数据对应的验证结果;
第一确定子模块,用于确定该至少一组第一数据的权重;
第二确定子模块,用于基于该至少一组第一数据对应的验证结果以及该至少一组第一数据的权重,确定该目标数据的置信度。
在一种可能实现方式中,该第一确定子模块,用于执行下述任一项:
从该至少一个数据源中,获取与该至少一组第一数据相关联的权重;
获取该至少一组第一数据所属的数据源的权重,基于该数据源的权重,确定该至少一组第一数据的权重;
从该至少一个数据源中,获取与该至少一组第一数据相关联的第一权重,获取该至少一组第一数据所属的数据源的第二权重,基于该第一权重以及该第二权重,确定该至少一组第一数据的权重。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
存储模块,用于响应于该置信度大于参考阈值,将该目标数据以及该置信度存储至目标存储空间,该目标存储空间用于存储该至少一个数据源中,权重大于该参考阈值的数据。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
风险确定模块,用于基于该目标数据的置信度,确定该目标数据的风险等级;
第一发送模块,用于向该数据验证请求的发起方,发送该风险等级对应的提示信息。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
优先级确定模块,用于基于该目标数据的置信度,确定该目标数据对应的使用优先级,该置信度与该使用优先级正相关;
第二发送模块,用于向该数据验证请求的发起方,发送该目标数据对应的使用优先级。
一方面,提供了一种计算机设备,该计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器,该一个或多个存储器中存储有至少一条计算机程序,该至少一条计算机程序由该一个或多个处理器加载并执行以实现该数据验证方法所执行的操作。
一方面,提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序,该至少一条计算机程序由处理器加载并执行以实现该数据验证方法所执行的操作。
一方面,提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备实现该数据验证方法所执行的操作。
本申请实施例提供的技术方案,通过获取与待验证的目标数据之间具有生产生活关系的数据,例如,目标数据的上下游生产环节所产生的数据等,且,这些数据来自不同维度,在数据验证时,能够基于不同维度、不同生产生活环节,来证实目标数据的真实性,使存储空间中的数据具备可信性、可用性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,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的附图。
图1是本申请实施例提供的一种数据验证系统的结构示意图;
图2是本申请实施例提供的一种数据验证方法的流程图;
图3是本申请实施例提供的一种数据之间关联关系的层级示意图;
图4是本申请实施例提供的一种数据源的示意图;
图5是本申请实施例提供的一种数据平面的示意图;
图6是本申请实施例提供的一种支付领域和税务领域的数据验证方法示意图;
图7是本申请实施例提供的一种支付领域和税务领域的数据验证流程图;
图8是本申请实施例提供的一种教育领域的数据验证流程图;
图9是本申请实施例提供的一种数据验证装置的结构示意图;
图10是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图;
图11是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请中术语“第一”“第二”等字样用于对作用和功能基本相同的相同项或相似项进行区分,应理解,“第一”、“第二”、“第n”之间不具有逻辑或时序上的依赖关系,也不对数量和执行顺序进行限定。
图1是本申请实施例提供的一种数据验证系统的结构示意图,参见图1,该数据验证系统包括多个第一节点设备101和多个第二节点设备102。
其中,该第一节点设备101具有数据验证功能,能够获取多维度的数据,对待验证的目标数据进行验证。可选的,该第一节点设备101是有数据验证需求的机构所对应的节点设备,例如,税务机构、贷款机构、保险机构等机构的节点设备。可选的,该第一节点设备101是用于进行数据验证的第三方机构的节点设备,示例性的,由多种数据源提供多维度的数据给数据验证方,即该第一节点设备101,第一节点设备101在数据验证完成后,再将验证结果发送至税务机构、贷款机构、保险机构等需求方。
该多个第二节点设备102可以分别为不同经营实体或个人用户的节点设备,能够发起数据验证请求。例如,属于某商家的第二节点设备102,向税务机构的节点设备发起数据验证请求;属于某教育机构的节点设备,向用于进行数据验证的第三方机构的节点设备发起数据验证请求。
上述第一节点设备101和第二节点设备102可以为任一种计算机设备,例如,智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、独立的物理服务器、多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统、云服务器等。
如图1所示,该数据验证系统可以包括至少两个子系统,示例性的,不同生产生活领域可以分别构建出一个子系统,例如,税务领域的节点设备组成一个子系统,保险领域的节点设备组成一个子系统。需要说明的是,上述对子系统划分方法的说明,仅是一种示例性说明,本申请实施例对具体基于哪个维度,怎样划分子系统不作限定。可选的,子系统还可以包括更小单元,本申请实施例对此不作限定。可选的,上述子系统可以是区块链系统,如图1中的子系统103,该子系统所包括的各个第一节点设备101和第二节点设备102,均为区块链上的节点设备。可选的,上述子系统也可以为非区块链系统,如图1中的子系统104。可选的,该子系统104中的第一节点设备101具备对区块链中的数据进行读取、查询等操作的权限,可选的,该第一节点设备101还能够将数据存储至区块链系统。
本申请实施例提供的数据验证方法,能够应用于多种领域,能够与生产生活的各个场景相结合,例如,应用于供应链生产、支付场景、税务领域、尽职调查、公证、教育领域等,通过本申请实施例提供的技术方案,将各领域、不同维度、不同时间段的数据相结合,来进行数据验证,形成多维度的数据验证回路,各个数据验证回路的验证存储能够互相证实,形成复杂度更高的互联存证,确保数据验证结果可靠,提高网络中数据的可信度。
图2是本申请实施例提供的一种数据验证方法的流程图。该方法可以应用于上述实施环境,参见图2,在一种可能实现方式中,该实施例包括以下步骤:
201、第一节点设备获取数据验证请求,该数据验证请求包括待验证的目标数据。
其中,目标数据是来自任一生产生活领域的数据,例如,该目标数据是合同数据、税务数据、支付数据、供应链生产数据等。该目标数据对应于一个索引信息,例如,该索引信息是合同号、交易的流水号、用户的证件号、产品的生产批次等。
在一种可能实现方式中,任一用户或经营实体通过第二节点设备发起该数据验证请求。示例性的,在贷款场景中,借款方需向贷款机构提供有效的资质数据。其中,该资质数据包括能够用于证明借款方的偿还能力的数据,例如,该借款方的用于购买生产资料和卖出产品的交易流水数据、资产负债数据等,本申请实施例对此不作限定。在一种可能实现方式中,该借款方的节点设备作为第二节点设备,向第一节点设备发送数据验证请求,该数据验证请求包括借款方提供的资质数据,由第一节点设备验证资质数据的有效性,提供资质数据为有效数据的凭证,从而借款方能基于该凭证完成借款。其中,该第一节点设备可以为贷款机构的节点设备,也可以为提供数据验证服务的机构的节点设备。在一种可能实现方式中,该数据验证请求也可以由贷款机构的节点设备发起,即该贷款机构为第二节点设备,示例性的,借款方的节点设备向贷款机构的节点设备,即第二节点设备发送贷款请求,该贷款请求携带有贷款信息以及该借款方的资质数据,第二节点设备响应于该贷款请求,生成数据验证请求,该数据验证请求所包括的目标数据为该借款方的资质数据,该第二节点设备将该数据验证请求发送提供数据验证服务的机构的节点设备,即第一节点设备。在一种可能实现方式中,上述第一节点设备和第二节点设备也可以均属于该贷款机构,示例性的,第二节点设备用于处理贷款请求,该第二节点设备在接收到贷款请求后,生成数据验证请求,并发送至用于进行数据验证的第一节点设备。
202、第一节点设备从至少一个数据源,获取至少一组第一数据。
其中,该数据源可以是公有链、私有链、联盟链等,也可以是政府机构、企业等的数据库。该第一数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系,且,该第一数据和该目标数据为不同维度的数据。示例性的,该第一数据可以包括生产生活各个环节所产生的原始数据、数据存证(hash)等。在一种可能实现方式中,该第一数据也可以是对原始数据进行数据处理后得到的数据,例如,第一节点设备从数据源中获取原始数据,再对原始数据进行数据处理得到该第一数据。可选的,该第一数据携带至少一个数字签名,该数字签名可以属于至少一个机构,该数字签名能够用于指示第一数据的可信度,例如,该第一数据携带某机构的数字签名,则该第一数据的可信度较高。
在一种可能实现方式中,上述目标生产生活关系包括自然维度的关系以及人类生产维度的关系,例如,时间、空间、物理化学反应等关系属于自然维度的关系,供应链关系、身份关系、主权关系、教育关系等属于人类生产维度的关系。示例性的,该目标数据为合同数据,该目标数据的索引信息为合同号,则获取到的第一数据可以包括该合同号,例如,该第一数据是与该合同数据相关联的支付领域的数据、税务领域的数据等。示例性的,该目标数据是产品销售数据,该目标数据的索引信息是产品生产批次,则该第一数据可以是与该产品生产批次相关联的上下游数据,例如原材料采购数据、产品生产数据等。示例性的,该目标数据是某用户的支付数据,该目标数据的索引信息是用户的证件号,则该第一数据可以是该用户的收入数据、贷款数据等。在一种可能实现方式中,目标数据与第一数据之间的生产生活关系,包括多个层级。示例性的,图3是本申请实施例提供的一种数据之间关联关系的层级示意图,如图3所示,目标数据301与第一关系层级的数据302、数据303直接关联,与第二关系层级的数据304、第三关系层级的数据305间接关联。在一种可能实现方式中,每个数据均对应于一个置信度,不同层级数据的置信度变化,会影响与其相关联的数据的置信度,例如,数据302、数据303、数据304、数据305的置信度的变化,均会对目标数据301的置信度造成影响。
需要说明的是,上述获取的第一数据是授权公开给该第一节点设备的数据。示例性的,用户在请求第一节点设备进行数据验证时,可以在数据验证请求中添加将哪些数据授权给第一节点设备,例如,在数据验证请求中添加授权数据所属数据源的标识、所属领域的标识等,当然,用户也可以对某一时间段内的数据进行授权,本申请实施例对此不作限定。在一种可能实现方式中,若数据验证请求中不包括授权数据的信息,则第一节点设备在获取第一数据时,可以向用户请求数据授权。需要说明的是,本申请实施例对具体地数据授权方式不作限定。本申请实施例对此不作限定。可选的,第一节点设备在获取第一数据时,可以结合隐私计算,避免在数据验证过程中造成个人或机构的隐私数据泄露。
在一种可能实现方式中,第一节点设备通过智能合约获取数据,该智能合约用于提供待验证数据和第一数据之间的关联关系。例如,该智能合约用户确定获取与目标数据具备哪种关联关系的数据,或者,该智能合约用于确定所获取的数据来自哪些领域,本申请实施例对此不作具体限定。在一种可能实现方式中,该数据验证请求包括合约标识,也即是,在第二节点设备在生成数据验证请求时,基于数据验证请求的请求类型、待验证数据的索引信息等,确定本次数据验证所调用的智能合约,将该智能合约的合约标识添加至数据验证请求中。示例性的,在贷款场景中,第二节点设备基于该请求类型为贷款资质数据验证以及待验证数据的索引信息,确定本次数据验证所调用的智能合约,当然,也可以基于贷款额度、贷款类型等指标确定所调用的智能合约,本申请实施例对此不作限定。其中,该智能合约可以是数据验证系统中的公有智能合约,也可以是属于某一贷款机构的智能合约,本申请实施例对此不作限定。在本申请实施例中,第一节点设备响应于该数据验证请求包括合约标识,通过该合约标识所指示的智能合约获取该至少一组第一数据。示例性的,第一节点设备响应于接收到数据验证请求,执行数据验证操作,该数据验证操作触发该智能合约运行,由该智能合约来获取该第一数据。在一种可能实现方式中,该智能合约中还包括对数据之间关联关系的层级的限定,以图3所示的关联关系层级为例,可以仅获取与目标数据的关联关系属于第一层级至第三层级的第一数据,确保获取到的第一数据与目标数据是密切相关的。
在一种可能实现方式中,该数据验证请求不包括智能合约的合约标识,由该第一节点设备来确定本次数据验证所调用的智能合约。也即是,第一节点设备响应于该数据验证请求不包括合约标识,获取该数据验证请求的请求类型和该目标数据的索引信息,通过该请求类型和该索引信息所对应的智能合约获取该至少一组数据。该第一节点设备确定本次数据验证所调用智能合约的过程与上述第二节点设备确定本次数据验证所调用智能合约的过程同理,在此不做赘述。
203、第一节点设备基于该至少一组第一数据对该目标数据进行验证。
在一种可能实现方式中,该第一节点设备将各组第一数据与目标数据进行匹配,确定每组第一数据对应的验证结果,该验证结果可以是验证通过或验证不通过,若某一组第一数据对应的验证结果是验证通过,则说明对于这一组第一数据,该目标数据是可信的,若某一组第一数据对应的验证结果是验证不通过,则说明对于这一组第一数据,该目标数据是不可信的。
在一种可能实现方式中,该验证结果表示为置信度的形式,也即是,该第一节点设备基于至少一种第一数据,对该目标数据进行验证,得到该目标数据的置信度。其中,该置信度用于表示数据的可信程度,也可以称为数据的可信度、有效度、权重等,该置信度可以表示为概率值。在一些实施例中,该置信度也可以通过语法元素或索引值(index)等方式进行标识,可以配置在数据的字段头或区块头等位置中。例如,该置信度以基础置信度(Trustbase index)的语法元素,设置在数据中。在后续应用该目标数据进行数据验证时,可以基于该置信度的值,例如索引值,确定该目标数据的可信度。在一些实施例中,可以基于目标生产生活关系,对置信度进行区分,基于不同生产生活关系所确定的置信度被标识为不同的语法元素。例如,若目标数据是生产数据,基于原材料供应方的数据对该目标数据进行验证,得到一个置信度,则该置信度可以标识为Supplier base index(供应方基础置信度);或者,应用合同数据对目标数据进行验证,得到一个置信度,则该置信度可以标识为Contract base index(合同基础置信度)。
在一种可能实现方式中,置信度具有传导性,该传导性也即是指得到某一置信度所引用的数据或数据源的置信度发生变化时,会影响已获取到的该某一置信度。例如,在某一时间段,获取目标数据S的置信度时,应用了数据源A中的数据,此时数据源A中数据的置信度为X,基于数据源A中的数据得到该目标数据S的置信度为M;在另一时间段内,数据源A中的数据被证实为虚假数据,此时,会影响到目标数据S的置信度,数据验证节点设备可以重新基于可信的数据源,来确定该目标数据S的置信度。也即是,各个相关联的数据所对应的置信度形成置信平面,在当前置信平面出现置信缺陷,即某个数据或数据源被证伪时,置信平面需要重新依据可信的数据源,对该置信平面所涉及的数据重新进行置信度评价,若置信平面所涉及的数据全部被证伪,则该置信平面不再有效。
在一种可能实现方式中,获取该目标数据的权重包括以下步骤:
步骤一、第一节点设备确定该至少一组数据的权重。
其中,该权重用于指示数据的可信程度,权重越大,数据的可信程度越高,权重越小,数据的可信程度越小。该权重也可以称为置信度、可信度、有效度等。
在一种可能实现方式中,数据源中存储有各个数据的权重,则第一节点设备从该至少一个数据源中,获取与该至少一组第一数据相关联的权重。在一种可能实现方式中,各个数据的权重可以基于数据验证方的置信度、数据源的置信度、数据所携带的数字签名等信息来确定。例如,若数据上传方是置信度较高的机构,则该数据上传方所上传的数据的权重较大,若数据上传方是置信度较低的机构,则该数据上传方所上传的数据的权重较小;数据携带有某机构的数字签名,若该机构的置信度较高,则该数据的权重较大,若该机构的置信度较低,则该数据的权重较小。
在一种可能实现方式中,不同数据源对应于不同的权重,则该第一节点设备获取该至少一组第一数据所属的数据源的权重,基于该数据源的权重,确定该至少一组第一数据的权重。例如,该数据源的权重作为该至少一组第一数据的权重。
在一种可能实现方式中,第一节点设备从该至少一个数据源中,获取与该至少一组第一数据相关联的第一权重,获取该至少一组第一数据所属的数据源的第二权重,基于该第一权重以及该第二权重,确定该至少一组第一数据的权重。例如,对该第一权重和该第二权重进行加权运算,得到该至少一组第一数据的权重。
需要说明的是,上述对第一数据的权重确定方法的说明,仅是一种可能实现方式的示例性说明,本申请实施例对具体采用哪种方法确定第一数据的权重不作限定。
步骤二、第一节点设备基于该至少一组第一数据以及该至少一组第一数据的权重,确定该目标数据的置信度。
在一种可能实现方式中,第一节点设备可以基于目标数据与各组第一数据的匹配数据、各组第一数据的权重进行加权运算,得到该目标数据的置信度。示例性的,该第一节点设备可以基于线性算法、log算法等多种类型的算法确定该置信度,本申请实施例对此不作限定。
在一种可能实现方式中,可以应用至少两种算法,分别基于目标数据与各组第一数据的匹配数据、各组第一数据的权重等数据进行运算,得到每种算法所计算出的置信度。对目标时间段内,各种算法所得到的验证结果,即置信度,进行累积,确定每种算法对应的报错率,从该至少两种算法中,选取报错率最低的目标算法,在后续数据验证、确定目标数据的置信度的过程中,应用该目标算法进行计算。
在一种可能实现方式中,对于不同类型、不同领域的数据应用不同的算法。在一种可能实现方式中,可以基于待验证的目标数据或者获取到的数据,来确定数据验证所采用的算法,例如,税务领域的数据和教育领域的数据采用不同的算法来确定数据验证结果。示例性的,可以构建数据类型、数据领域等信息与算法之间的对应关系,将该对应关系存储在第一节点设备中,第一节点设备在数据验证时,基于该对应关系来确定本次数据验证所采用的至少一种算法。以基于目标数据来确定数据验证过程所采用的算法为例,若目标数据的数据类型为第一类型,或目标数据属于第一领域,则基于该对应关系,确定本次数据验证应用第一算法,通过该第一算法对目标数据与各组第一数据的匹配数据、各组第一数据的权重等数据进行运算。以基于第一数据来确定数据验证过程所采用的算法,在一种可能实现方式中,第一节点设备获取到的第一数据可以是不同类型,来自不同领域的数据,对于不同类型,或者不同领域的第一数据,可以应用不同的算法进行运算。例如,第一节点设备所获取到的第一数据包括来自第二领域的数据和来自第三领域的数据,该第一节点设备基于该对应关系,确定对来自第二领域的第一数据采用第二算法进行运算,对来自第三领域的第一数据采用第三算法进行运算。
图5是本申请实施例提供的一种数据平面的示意图,在本申请实施例中,区块链或其他数据库中相关联的数据能够构成数据平面,以图5所示的数据平面为例,对上述置信度确定过程进行说明。在一种可能实现方式中,用户在参与一笔交易后,基于这一笔交易会产生交易数据,如图5中的(a)图所示,在对用户二的参考数据进行验证时,如果用户声明的与该参考数据相关联的交易数据包括TX1、TX4、TX6、TXm,若每个交易对应的权重为1,则该参考数据的基础置信度(Trust base index,TSI)为4。对于同一笔交易,交易双方能够分别产生交易数据,交易双方所产生的交易数据是能够关联在一起,用于互相证实的,如图5中的(b)图所示,对于交易TX1,交易双方是用户二和用户一,在用户二和用户一居均将数据授权给对方的条件下,用户二和用户一在交易TX1中所各自产生的交易数据是可以关联在一起的,如图5中的(b)图所示,用户二对应的TX1和用户三对应的TX1通过虚线连接。当然,对于属于不同交易的数据,也是能够存在关联关系的,如图5中的(b)图所示,将相关联的交易数据以相同的纹理表示,在这种情况下能够引入关联置信度(Trust associated index,TAI),以用户二的某数据进行验证为例,对于用户二声明的交易TX6的数据,关联有其他六个数据,也即是,图5中与TX6表示为相同纹理的数据,对于交易TX1的数据,关联有其他一个数据,对于交易TX4的数据,关联有其他一个数据,对于交易TXm的数据,没有关联数据,则参考数据的Trust associated index=(1+6)+(1+1)+(1+1)+1=12。需要说明的是,关联数据的获取也是经过用户授权的,对于未授权的关联数据,是无法获取到的。在一种可能实现方式中,若用户还提供的两份未存储在线上的证明数据,例如纸质发票等,以每份证明数据的权重为0.1为例,则被验证的某数据的权重最终确定为12+0.1*2=12.2。在一种可能实现方式中,用户提供的数据被证明为是虚假数据,即置信度变化时,上述参考数据的置信度也会受到影响。需要说明的是,上述用户所提供的数据的置信度,可以基于用户自身的置信度确定,用户自身的置信度越高,则用户所提供数据的置信度越高。例如,上述图5的(b)图中,用户二声明的数据TX1的置信度,受到用户二自身的置信度的影响。当然,上述数据的置信度也可以基于其他方式确定,本申请实施例对此不作限定。
需要说明的是,上述对确定置信度方法的说明,仅是一种示例性说明,本申请实施例对具体采用哪种方法确定置信度不作限定。
在一种可能实现方式中,该第一节点设备基于该目标数据的置信度,确定该目标数据的风险等级,向数据验证请求的发起方,即第二节点设备,发送该风险等级对应的提示信息。其中,不同的置信度区间对应于不同的风险等级,该置信度与该风险等级负相关。例如,在置信度较低时,则该风险等级较高,第一节点设备将较高风险等级对应的提示信息,发送至第二节点设备,例如,在贷款资质审核的场景中,数据验证的节点设备将该提示信息发送至贷款机构,以提示贷款机构当前借款用户的风险较大,该贷款机构可以基于该风险等级确定是否继续处理该用户的后续贷款业务。
在一种可能实现方式中,该第一节点设备基于该目标数据的置信度,确定该目标数据对应的使用优先级,该置信度与该使用优先级正相关,该第一接收设备向该数据验证请求的发起方,即第二节点设备,发送该目标数据对应的使用优先级,该第二节点设备在后续进行业务处理过程中,可以基于数据的使用优先级,来确定优先应用哪些数据。
本申请实施例提供的技术方案,通过获取与待验证的目标数据之间具有生产生活关系的数据,例如,目标数据的上下游生产环节所产生的数据等,且,这些数据来自不同维度,在数据验证时,能够基于不同维度、不同生产生活环节,来证实目标数据的真实性,使存储空间中的数据具备可信性、可用性。
在一些实施例中,第一节点设备能够对目标数据以及目标数据的置信度进行存储,以用于进行后续的数据验证。在一种可能实现方式中,在对目标数据存储时,可以基于数据的置信度,进行数据筛选,选取置信度较高的数据进行存储。示例性的,该第一节点设备响应于该目标数据的置信度大于参考阈值,将该目标数据以及该置信度相关联存储至目标存储空间。其中,该参考阈值由开发人员进行设置,本申请实施例对此不作限定,例如,该参考阈值可以设置为一个较大的数值,以确定目标存储空间中数据的真实性。该目标存储空间用于存储该至少一个数据源中,权重大于该参考阈值的数据,也即是,该目标存储空间中所存储的数据为可信数据,该目标存储空间中的数据能够构成可信数据层。在一种可能实现方式中,该可信数据层能够应用于数据验证、数据存储等环节,示例性的,在可信数据层达到参考规模时,在数据验证、数据存储等过程中,可以直接从可信数据层中获取相关的第一数据,来验证待验证或待存储数据的真实性,一方面,基于可信数据来验证其他数据的真实性,能够有效确保验证结果是可靠的,另一方面,无需再从其他数据源获取数据,能够提高数据验证的效率,降低数据读取过程的运算量。示例性的,在可信数据层未达到参考规模时,可以优先从可信数据层中获取第一数据,若获取到的第一数据的数据量不足,或者获取到第一数据的多样性不满足验证条件,则可以再从其他数据源,或其他权重较高的数据源获取第一数据,以确保能够基于多个维度、多个领域、不同时间窗内的数据来进行数据验证,确保数据验证结果可靠。
图4是本申请实施例提供的一种数据源的示意图,参见图4,数据验证节点设备,即第一节点设备从各机构的数据库401、区块链403以及可信数据层403获取数据进行数据验证,在一种可能实现方式中,各机构数据库的置信度<区块链的置信度<可信数据层的置信度,能够使得更多领域的数据验证节点设备采用可信数据层中的数据进行数据验证。
在一种可能实现方式中,上述目标存储空间可以是属于同一区块链的至少一个区块,也可以是属于不同区块链的至少一个区块,也可以是非区块链系统的至少一个数据库,还可以是区块与数据库相结合所构成的存储空间,本申请实施例对此不作限定。该目标数据以及置信度可以直接相关联存储在该目标存储空间,也可以以哈希值的形式存储在该目标存储空间,本申请实施例对此不作限定。在本申请实施例中,以该第一节点设备即区块的形式对目标数据和置信度进行存储为例,对上述数据存储过程进行说明,在一种可能实现方式中,该第一节点设备获取区块链中区块高度最高的区块作为前一区块,基于该前一区块中的全部信息,生成该前一区块的区块头特征,对要存入新区块的目标数据、置信度的数据进行特征值计算,得到新区块的区块主体特征值,该第一节点设备将该前一区块的区块头特征值、该新区块的区块主体特征值存储至新区块的区块头,将目标数据、置信度等数据存储至新区块的区块主体,从而生成新区块,在新区块通过共识后,将新区块添加至区块链的末尾,这样该前一区块和新区块能够通过该前一区块的区块头特征值相关联,在区块链中将各个区块串联起来,使得后一个区块能够用于验证前一个区块是否正确,避免数据被篡改。需要说明的是,上述对在区块链中存储数据的说明,仅是一种示例性说明,本申请实施例对具体采用哪种方法将数据存储在区块链上不作限定。在一种可能实现方式中,该第一节点设备能够为该新区块添加指针,指针指向至少一个参考区块,该参考区块中存储的数据与该目标数据具有目标生产生活关系,也即是,通过指针对相关数据建立联系,形成不同维度、不同可信度的验证回路,进而形成一种多维的存证互联结构,在该多维的互联存证结构中,可信度数据层与分布式账本数据形成互动结构,多方验证存证能够互相证实,能够进一步保障数据的可信度,也能够建立起一种可靠的度量机制,应用于生产生活的各个环节。
上述实施例介绍了第一节点设备在接收到数据获取请求时,基于区块链或数据库中的数据,对目标数据进行实时验证的过程,在一些实施例中,数据验证还包括非实时验证的过程,也即是,在接收到数据验证请求时,先对目标数据进行实时验证,延时一段时间后再对目标数据进行非实时验证,或者,仅对目标数据进行非实时验证,本申请实施例对此不作限定。
在一种可能实现方式中,该第一节点设备在检测到相关的新增数据时,再对目标数据进行验证。也即是,第一节点设备检测该至少一个数据源中的新增数据,响应于检测到该至少一个数据源中新增了第二数据,获取该第二数据,基于该第二数据对该目标数据进行验证。其中,该第二数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系。需要说明的是,该第一节点设备可以实时检测新增数据,也可以按照周期检测新增数据,本申请实施例对此不作限定。在一种可能实现方式中,可以基于智能合约来确定哪些新增数据是第二数据,也即是,可以由智能合约来限定第二数据的数据类型、所属维度、索引信息等。示例性的,在产品生产场景中,原材料的采购与生产活动是存在密切的关联关系的,以对原材料采购环节的数据进行验证为例,待验证的目标数据可以是生产机构购买原材料的支付数据,在本次支付操作发生时,可以获取该生产机构的资金数据、上一年度的生产数据等,对该支付数据进行实时验证,在应用该原材料开始生产产品时,会产生生产数据,该第一节点设备检测到有新增生产数据,且新增生产数据与该原材料相关联时,例如,该生产数据包括该原材料的索引信息、该支付数据的流水号等,该第一节点设备可以对该支付数据进行非实时验证,即从产品生产维度对目标数据进行验证。在一种可能实现方式中,该第一节点设备还可以结合产品销售维度的数据对该原材料的支付数据,即目标数据进行验证。
在一种可能实现方式中,该第一节点设备可以先确定对目标数据进行非实时验证的目标时刻,在到达该目标时刻时,基于新增数据对该目标数据进行验证。也即是,第一节点设备基于该数据验证请求的接收时刻,确定目标时刻,该目标时刻与该接收时刻之间距离参考时长,响应于到达该目标时刻,第一节点设备在该参考时长内新增的数据中,获取第三数据,基于该第三数据对该目标数据进行验证。其中,该第三数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系。该参考时长由开发人员进行设置,本申请实施例对此不作限定。在一种可能实现方式中,该参考时长存储在智能合约中,响应于到达该目标时刻,触发智能合约获取第三参考数据来进行数据验证。示例性的,在供应链场景中,存在先签订合同再交付产品的情况,合同中包括产品交付时刻,可以将产品交付时刻距离当前时刻的时长,确定为延时时长,响应于到达延时后的时刻,即到达产品交付时刻,该第一接收设备在该延时时长内的新增数据中,获取第三数据,该第三数据包括产品交付数据等,该第一节点设备基于该第三数据,对预先签订的合同数据进行验证,以确保该合同是否正常履行。
在本申请实施例中,非实时的数据验证可以持续至产品的整个生产周期结束,或者,持续至产品的生命周期结束,以实现基于生产中各个环节的数据、产品生命周期中多维度的数据对该目标数据进行验证,形成多维度的验证回路,各个验证回路的验证存证能够相互证实,形成复杂度更高的互联存成,从而形成更可信的验证关系网络。
本申请实施例提供的技术方案,采用在相同或者不同时间窗内,来自多个领域的关联数据存证进行互相验证,例如,支付数据、税务数据、供应链数据、生产关联数据、合同数据能够互相验证真实性。其中,该验证过程又分为实时验证和非实时验证,在实时验证过程、非实时验证中,分别基于所应用的数据的维度的不同,能够形成多维度的验证回路,且实时验证所形成的存证与非实时验证所形成的存证,又能够形成新的验证回路。基于上述数据验证方案中,所得到的累计验证存证,能够构成数据验证的可信度评价指标。在本申请实施例中,上述多个存证能够形成互联存证,该互联存证是指在自然维度、人类生产生活维度具有关联关系的存证,例如,在空间、时间、物理化学反应等自然维度相关联的存证,具有上下文关系、供应链关系、身份关系、主权关系、教育关系、税收关系等生产生活维度关系的存证。当多方验证存证形成互联存证时,也即是,基于多个维度的数据所得到的验证结果能够互相验证时,互联存证与互联存证之间能够形成结构更复杂的互联存证,形成更可靠的数据验证模式。互联存证所形成的多维存证互联结构,能够进一步保障数据可信度,形成可靠的度量机制,而大量的可信数据又能够构建出可信数据层,可信数据层可与分布式账本数据形成互补结构。上述基于多维数据验证所形成的不同可信维度的数据,基于不同可信维度的数据进行联合验证,能够得到不同级别的可信度或者证伪的结果。
在本申请实施例中,通过存证互联,即多维数据互相证实,形成多维数据平面,以保证在区块链等数据存储空间中,所存储的数据存证是可信的、可用的、非多义性的、完整的。且基于可信数据层,能够对已存储的数据进行过滤,滤除垃圾数据,进而降低账本数据的空间冗余性,最大程度降低数据存储能耗以及共识能耗。
以下,以本方案应用于支付领域和税务领域为例,对上述数据验证方法进行说明。图6是本申请实施例提供的一种支付领域和税务领域的数据验证方法示意图,如图6所示,在支付领域和税务领域包括多个用于进行数据验证的节点设备,例如,在支付领域包括用于进行数据验证的第三节点设备601,在税务领域包括核心验证节点,即第四节点设备602,示例性的,该第四节点设备602可以是税务机构的节点设备,还可以包括多个分支机构的第五节点设备603。图7是本申请实施例提供的一种支付领域和税务领域的数据验证流程图,参见图7,在一种可能实现方式中,在支付领域、税务领域,该数据验证过程包括以下步骤:
701、第三节点设备响应于对目标商品交易完成,对本次交易的交易数据进行验证。
示例性的,用户在某商家购买商品时,产生该交易数据,该交易数据包括支付数据等。在一种可能实现方式中,第三节点设备进行数据验证的过程包括以下步骤:
步骤一、商家或用户的节点设备响应于本次交易完成,向支付领域的第三节点设备601发送数据验证请求。其中,该数据验证请求包括本次交易的交易数据。
步骤二、该第三节点设备601响应于数据验证请求,从至少一个数据源中获取与该交易数据有目标生产生活关系的第一数据,基于该第一数据对该交易数据进行验证。
其中,该至少一个数据源可以包括支付领域的数据源,也可以包括其他生产生活领域的数据源,例如,生产该商品的供应链对应的数据源等,本申请实施例对此不作限定。
在一种可能实现方式中,该交易数据包括订单流水号、产品的索引信息、用户的索引信息、商家的索引信息等,第三节点设备可以基于该交易数据获取用户维度、商家维度、产品生产维度的数据作为第一数据,基于多维度的第一数据对本次交易的支付数据进行验证。
在一种可能实现方式中,该第三节点设备得到验证结果后,对该验证结果进行存证,示例性的,该第三节点设备可以将验证结果同步至用户的节点设备以及商家的节点设备,还可以井验证结果同步至税务领域的节点设备,以便商家在缴纳税款时,税务机构的节点设备对商家的经营数据进行验证。
702、在本次交易完成后,用户的节点设响应于用户开具发票的操作,向商家的节点设备发送发票开具请求,商家的节点设备执行生成电子发票的步骤。
在一种可能实现方式中,在开具发票场景中,用户的节点设备响应于用户开具发票的操作,向商家的节点设备发送发票开具请求,商家的节点设备响应于该开具发票请求以及确定待开具发票所对应的支付数据验证通过后,可以直接生成本次交易的电子发票。
在一种可能实现方式中,也可以由税务领域的节点设备对本次交易的支付数据等交易数据进行验证,数据验证通过后,再通知商家的节点设备执行发票开具步骤。示例性的,商家的节点设备响应于该开具发票请求向税务领域的节点设备发送数据验证请求,例如,向税务领域的分支机构的第五节点设备603发送数据验证请求,该数据验证请求包括支付数据、商家的索引信息、用户的索引信息等,由各个分支机构的节点设备603基于该数据验证请求进行数据验证,将数据验证结果发送至商家的节点设备,商家的节点设备响应于接收到的各个验证结果均为验证通过,执行发票开具步骤。
703、税务机构的节点对该电子发票进行存证。
在一种可能实现方式中,商家的节点设备将电子发票发送至用户的节点设备之外,还可以发送至税务机构的节点设备,由税务机构的节点设备进行存证,使税务机构能够监控发票开具、流转、报销的全流程,以便在后续税款缴纳过程中,对商家的纳税数据进行核验。
在一种可能实现方式中,还可以由税务机构的节点设备,对该电子发票进行验证。其中,该税务机构是发票的发行方,该税务机构所发行的发票可以携带该税务机构的电子签名。示例性的,该税务机构可以对该电子发票所携带的数字签名进行验证,以确定电子发票的真实性。本申请实施例对税务机构的节点设备进行电子发票验证的具体方法不作限定。
示例性的,在商家缴纳税款的场景中,税务机构的节点设备响应于到达税款缴纳时间,或接收到商家的税款缴纳请求,向分支机构的第五节点设备603发送数据验证请求,该数据验证请求可以包括商家在一个纳税周期内的经营数据等,由各个第五节点设备603进行数据验证,将验证结果进行存证,再发送至税务机构的节点设备,由税务机构基于各个验证结果确定该商家的税务数据是否真实,确定该商家的纳税额度等。当然,税务机构的节点设备或核心验证节点,即第四节点设备602还可以基于第五节点设备603生成的验证结果,再次进行数据验证,本申请实施例对此不作限定。
将本申请提供的技术方案,应用于支付领域、税务领域,能够基于用户个人维度的数据、商家维度的经营数据以及产品维度的生产数据等多维度、不同领域、不同时间段的数据进行数据验证,形成不依托于空间数据重复性的数据验证模式,在这种验证模式中,能够充分利用数据在生产生活领域的关联关系,将线上数据与实际生产生活密切关联起来,从实际生产生活角度来证实数据的真实性。
以下,以本方案应用于教育领域为例,对上述数据验证方法进行说明。示例性的,在入学申请场景中,节点设备对学生提供的入学资质数据进行验证,以确定学生是否具备入学资质。图8是本申请实施例提供的一种教育领域的数据验证流程图,参见图8,在一种可能实现方式中,该数据验证过程包括以下步骤:
801、教育机构的节点设备向第六节点设备发送数据验证请求。
在一种可能实现方式中,学生的节点设备向教育机构的节点设备发送入学请求,该教育机构的节点设备响应于该入学请求,向教育领域中用于进行数据验证的节点设备,即第六节点设备发送数据验证请求。其中,该入学请求可以包括该学生提供的入学资质数据。
802、该第六节点设备基于该数据验证请求的请求类型、待验证数据的索引信息等,获取第一数据。
示例性的,该请求类型是入学申请类请求,该待验证数据的索引信息是学生的证件号、学号等。该第六节点设备可以基于该请求类型确定数据获取范围,该数据获取范围可以包括数据获取领域、维度,数据获取的时间范围等信息,从该数据获取范围所包括的数据中,获取与待验证数据的索引信息相关联的第一数据。例如,获取包括学生的证件号的数据作为第一数据,获取学生的家庭成员的数据作为第一数据。
803、第六节点设备基于第一数据对该入学资质数据进行验证,得到验证结果。
在一种可能实现方式中,第六节点设备基于获取到的第一数据,进行实时数据验证,将数据验证结果发送至教育机构的节点设备,由教育机构的节点设备基于学生的入学资质数据以及数据验证结果,确定学生的入学资质。
在一种可能实现方式中,该第六节点设备还可以进行非实时数据验证。例如,在一些场景中,学生在第四学期中旬向教育机构提交下一阶段的入学申请,该教育机构除了审核学生当前提交的入学资质数据以外,还对该学生第四学期末的测试数据进行审核,在这种情况下,就需要进行非实时数据验证。示例性的,响应于到达学期末,或者响应于检测到数据源中新增了该学生的测试数据,重新获取第一数据,对该新增的测试数据进行验证。可选择,该第六节点设备可以基于对新增测试数据的验证结果,更新已存储的验证结果,确保验证结果的时效性。
需要说明的是,若教育机构的节点设备具备数据验证功能,也可以由教育机构的节点设备进行数据验证,示例性的,教育机构对应于多个节点设备,包括用于处理入学请求的节点设备和用于进行数据验证的节点设备,用于处理入学请求的节点设备响应于接收到入学请求,生成数据验证请求,发送至用于进行数据验证的节点设备。
将本申请实施例提供的数据验证方案与教育领域相结合,能够确保入学资质的数据的真实、有效,避免出现入学资质数据造假的情况,也有效提高了入学资质数据的验证效率和验证结果的准确性。
上述所有可选技术方案,可以采用任意结合形成本申请的可选实施例,在此不再一一赘述。
图9是本申请实施例提供的一种数据验证装置的结构示意图,参见图9,该装置包括:
请求获取模块901,用于获取数据验证请求,该数据验证请求包括待验证的目标数据;
数据获取模块902,用于从至少一个数据源,获取至少一组第一数据,该第一数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系,且,该第一数据和该目标数据为不同维度的数据;
验证模块903,用于基于该至少一组第一数据对该目标数据进行验证。
在一种可能实现方式中,该数据获取模块,用于:
响应于该数据验证请求包括合约标识,通过该合约标识所指示的智能合约获取该至少一组第一数据,该智能合约用于提供待验证的数据和第一数据之间的关联关系;
响应于该数据验证请求不包括合约标识,获取该数据验证请求的请求类型和该目标数据的索引信息,通过该请求类型和该索引信息所对应的智能合约获取该至少一组第一数据。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
检测模块,用于检测该至少一个数据源中的新增数据;
该数据获取模块,用于响应于检测到该至少一个数据源中新增了第二数据,获取该第二数据,该第二数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系;
该验证模块,用于基于该第二数据对该目标数据进行验证。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
时刻确定模块,用于基于该数据验证请求的接收时刻,确定目标时刻,该目标时刻与该接收时刻之间相隔参考时长;
该数据获取模块,用于响应于到达该目标时刻,在该参考时长内新增的数据中,获取第三数据,该第三数据与该目标数据之间具有目标生产生活关系;
该验证模块,用于基于该第三数据对该目标数据进行验证。
在一种可能实现方式中,该验证模块903用于:
基于该至少一组第一数据,确定该目标数据的置信度。
在一种可能实现方式中,该确定模块包括:
结果获取子模块,用于获取该至少一组第一数据对应的验证结果;
第一确定子模块,用于确定该至少一组第一数据的权重;
第二确定子模块,用于基于该至少一组第一数据对应的验证结果以及该至少一组第一数据的权重,确定该目标数据的置信度。
在一种可能实现方式中,该第一确定子模块,用于执行下述任一项:
从该至少一个数据源中,获取与该至少一组第一数据相关联的权重;
获取该至少一组第一数据所属的数据源的权重,基于该数据源的权重,确定该至少一组第一数据的权重;
从该至少一个数据源中,获取与该至少一组第一数据相关联的第一权重,获取该至少一组第一数据所属的数据源的第二权重,基于该第一权重以及该第二权重,确定该至少一组第一数据的权重。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
存储模块,用于响应于该置信度大于参考阈值,将该目标数据以及该置信度存储至目标存储空间,该目标存储空间用于存储该至少一个数据源中,权重大于该参考阈值的数据。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
风险确定模块,用于基于该目标数据的置信度,确定该目标数据的风险等级;
第一发送模块,用于向该数据验证请求的发起方,发送该风险等级对应的提示信息。
在一种可能实现方式中,该装置还包括:
优先级确定模块,用于基于该目标数据的置信度,确定该目标数据对应的使用优先级,该置信度与该使用优先级正相关;
第二发送模块,用于向该数据验证请求的发起方,发送该目标数据对应的使用优先级。
本申请实施例提供的装置,通过获取与待验证的目标数据之间具有生产生活关系的数据,例如,目标数据的上下游生产环节所产生的数据等,且,这些数据来自不同维度,在数据验证时,能够基于不同维度、不同生产生活环节,来证实目标数据的真实性,使存储空间中的数据具备可信性、可用性。
需要说明的是:上述实施例提供的数据验证装置在数据验证时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的数据验证装置与数据验证方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
上述技术方案所提供的节点设备可以实现为终端或服务器,例如,图10是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。该终端1000可以是:智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端1000还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
通常,终端1000包括有:一个或多个处理器1001和一个或多个存储器1002。
处理器1001可以包括一个或多个处理核心,比如4核心处理器、10核心处理器等。处理器1001可以采用DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)、FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array,可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001也可以包括主处理器和协处理器,主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器,也称CPU(Central ProcessingUnit,中央处理器);协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中,处理器1001可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit,图像处理器),GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中,处理器1001还可以包括AI(Artificial Intelligence,人工智能)处理器,该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器1002可以包括一个或多个计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1002还可包括高速随机存取存储器,以及非易失性存储器,比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中,存储器1002中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一条程序代码,该至少一条程序代码用于被处理器1001所执行以实现本申请中方法实施例提供的数据验证方法。
在一些实施例中,终端1000还可选包括有:外围设备接口1003和至少一个外围设备。处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口1003相连。具体地,外围设备包括:射频电路1004、显示屏1005、摄像头组件1006、音频电路1007、定位组件1008和电源1009中的至少一种。
外围设备接口1003可被用于将I/O(Input/Output,输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器1001和存储器1002。在一些实施例中,处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003被集成在同一芯片或电路板上;在一些其他实施例中,处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现,本实施例对此不加以限定。
射频电路1004用于接收和发射RF(Radio Frequency,射频)信号,也称电磁信号。射频电路1004通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路1004将电信号转换为电磁信号进行发送,或者,将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地,射频电路1004包括:天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路1004可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于:城域网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或WiFi(Wireless Fidelity,无线保真)网络。在一些实施例中,射频电路1004还可以包括NFC(Near Field Communication,近距离无线通信)有关的电路,本申请对此不加以限定。
显示屏1005用于显示UI(User Interface,用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1005是触摸显示屏时,显示屏1005还具有采集在显示屏1005的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器1001进行处理。此时,显示屏1005还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘,也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中,显示屏1005可以为一个,设置终端1000的前面板;在另一些实施例中,显示屏1005可以为至少两个,分别设置在终端1000的不同表面或呈折叠设计;在一些实施例中,显示屏1005可以是柔性显示屏,设置在终端1000的弯曲表面上或折叠面上。甚至,显示屏1005还可以设置成非矩形的不规则图形,也即异形屏。显示屏1005可以采用LCD(Liquid Crystal Display,液晶显示屏)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等材质制备。
摄像头组件1006用于采集图像或视频。可选地,摄像头组件1006包括前置摄像头和后置摄像头。通常,前置摄像头设置在终端的前面板,后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中,后置摄像头为至少两个,分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种,以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality,虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中,摄像头组件1006还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯,也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合,可以用于不同色温下的光线补偿。
音频电路1007可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波,并将声波转换为电信号输入至处理器1001进行处理,或者输入至射频电路1004以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的,麦克风可以为多个,分别设置在终端1000的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器1001或射频电路1004的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器,也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时,不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波,也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中,音频电路1007还可以包括耳机插孔。
定位组件1008用于定位终端1000的当前地理位置,以实现导航或LBS(LocationBased Service,基于位置的服务)。定位组件1008可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System,全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。
电源1009用于为终端1000中的各个组件进行供电。电源1009可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1009包括可充电电池时,该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
在一些实施例中,终端1000还包括有一个或多个传感器1010。该一个或多个传感器1010包括但不限于:加速度传感器1011、陀螺仪传感器1012、压力传感器1013、指纹传感器1014、光学传感器1015以及接近传感器1016。
加速度传感器1011可以检测以终端1000建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如,加速度传感器1011可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器1001可以根据加速度传感器1011采集的重力加速度信号,控制显示屏1005以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器1011还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。
陀螺仪传感器1012可以检测终端1000的机体方向及转动角度,陀螺仪传感器1012可以与加速度传感器1011协同采集用户对终端1000的3D动作。处理器1001根据陀螺仪传感器1012采集的数据,可以实现如下功能:动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。
压力传感器1013可以设置在终端1000的侧边框和/或显示屏1005的下层。当压力传感器1013设置在终端1000的侧边框时,可以检测用户对终端1000的握持信号,由处理器1001根据压力传感器1013采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器1013设置在显示屏1005的下层时,由处理器1001根据用户对显示屏1005的压力操作,实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。
指纹传感器1014用于采集用户的指纹,由处理器1001根据指纹传感器1014采集到的指纹识别用户的身份,或者,由指纹传感器1014根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时,由处理器1001授权该用户执行相关的敏感操作,该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器1014可以被设置终端1000的正面、背面或侧面。当终端1000上设置有物理按键或厂商Logo时,指纹传感器1014可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。
光学传感器1015用于采集环境光强度。在一个实施例中,处理器1001可以根据光学传感器1015采集的环境光强度,控制显示屏1005的显示亮度。具体地,当环境光强度较高时,调高显示屏1005的显示亮度;当环境光强度较低时,调低显示屏1005的显示亮度。在另一个实施例中,处理器1001还可以根据光学传感器1015采集的环境光强度,动态调整摄像头组件1006的拍摄参数。
接近传感器1016,也称距离传感器,通常设置在终端1000的前面板。接近传感器1016用于采集用户与终端1000的正面之间的距离。在一个实施例中,当接近传感器1016检测到用户与终端1000的正面之间的距离逐渐变小时,由处理器1001控制显示屏1005从亮屏状态切换为息屏状态;当接近传感器1016检测到用户与终端1000的正面之间的距离逐渐变大时,由处理器1001控制显示屏1005从息屏状态切换为亮屏状态。
本领域技术人员可以理解,图10中示出的结构并不构成对终端1000的限定,可以包括比图示更多或更少的组件,或者组合某些组件,或者采用不同的组件布置。
图11是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图,该服务器1100可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或多个处理器(Central Processing Units,CPU)1101和一个或多个的存储器1102,其中,该一个或多个存储器1102中存储有至少一条程序代码,该至少一条程序代码由该一个或多个处理器1101加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然,该服务器1100还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件,以便进行输入输出,该服务器1100还可以包括其他用于实现设备功能的部件,在此不做赘述。
在示例性实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,例如包括至少一条程序代码的存储器,上述至少一条程序代码可由处理器执行以完成上述实施例中的数据验证方法。例如,该计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在示例性实施例中,还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备实现该数据验证方法所执行的操作。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
上述仅为本申请的可选实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种数据验证方法,其特征在于,所述方法包括:
获取数据验证请求,所述数据验证请求包括待验证的目标数据;
从至少一个数据源,获取至少一组第一数据,所述第一数据与所述目标数据之间具有目标生产生活关系,且,所述第一数据和所述目标数据为不同维度的数据;
基于所述至少一组第一数据对所述目标数据进行验证。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从至少一个数据源,获取至少一组第一数据,包括:
响应于所述数据验证请求包括合约标识,通过所述合约标识所指示的智能合约获取所述至少一组第一数据,所述智能合约用于提供待验证的数据和第一数据之间的关联关系;
响应于所述数据验证请求不包括合约标识,获取所述数据验证请求的请求类型和所述目标数据的索引信息,通过所述请求类型和所述索引信息所对应的智能合约获取所述至少一组第一数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一组第一数据对所述目标数据进行验证之后,所述方法还包括:
检测所述至少一个数据源中的新增数据;
响应于检测到所述至少一个数据源中新增了第二数据,获取所述第二数据,所述第二数据与所述目标数据之间具有目标生产生活关系;
基于所述第二数据对所述目标数据进行验证。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一组第一数据对所述目标数据进行验证之后,所述方法还包括:
基于所述数据验证请求的接收时刻,确定目标时刻,所述目标时刻与所述接收时刻之间相隔参考时长;
响应于到达所述目标时刻,在所述参考时长内新增的数据中,获取第三数据,所述第三数据与所述目标数据之间具有目标生产生活关系;
基于所述第三数据对所述目标数据进行验证。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一组第一数据对所述目标数据进行验证包括:
基于所述至少一组第一数据,确定所述目标数据的置信度。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标数据的置信度,包括:
获取所述至少一组第一数据对应的验证结果;
确定所述至少一组第一数据的权重;
基于所述至少一组第一数据对应的验证结果以及所述至少一组第一数据的权重,确定所述目标数据的置信度。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述确定所述至少一组第一数据的权重,包括下述任一项:
从所述至少一个数据源中,获取与所述至少一组第一数据相关联的权重;
获取所述至少一组第一数据所属的数据源的权重,基于所述数据源的权重,确定所述至少一组第一数据的权重;
从所述至少一个数据源中,获取与所述至少一组第一数据相关联的第一权重,获取所述至少一组第一数据所属的数据源的第二权重,基于所述第一权重以及所述第二权重,确定所述至少一组第一数据的权重。
8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一组第一数据,确定所述目标数据的置信度之后,所述方法还包括:
响应于所述置信度大于参考阈值,将所述目标数据以及所述置信度存储至目标存储空间,所述目标存储空间用于存储所述至少一个数据源中,权重大于所述参考阈值的数据。
9.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一组第一数据,确定所述目标数据的置信度之后,所述方法还包括:
基于所述目标数据的置信度,确定所述目标数据的风险等级;
向所述数据验证请求的发起方,发送所述风险等级对应的提示信息。
10.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述至少一组第一数据,确定所述目标数据的置信度之后,所述方法还包括:
基于所述目标数据的置信度,确定所述目标数据对应的使用优先级,所述置信度与所述使用优先级正相关;
向所述数据验证请求的发起方,发送所述目标数据对应的使用优先级。
11.一种数据验证装置,其特征在于,所述装置包括:
请求获取模块,用于获取数据验证请求,所述数据验证请求包括待验证的目标数据;
数据获取模块,用于从至少一个数据源,获取至少一组第一数据,所述第一数据与所述目标数据之间具有目标生产生活关系,且,所述第一数据和所述目标数据为不同维度的数据;
验证模块,用于基于所述至少一组第一数据对所述目标数据进行验证。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述数据获取模块,用于:
响应于所述数据验证请求包括合约标识,通过所述合约标识所指示的智能合约获取所述至少一组第一数据,所述智能合约用于提供待验证的数据和第一数据之间的关联关系;
响应于所述数据验证请求不包括合约标识,获取所述数据验证请求的请求类型和所述目标数据的索引信息,通过所述请求类型和所述索引信息所对应的智能合约获取所述至少一组第一数据。
13.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
检测模块,用于检测所述至少一个数据源中的新增数据;
所述数据获取模块,用于响应于检测到所述至少一个数据源中新增了第二数据,获取所述第二数据,所述第二数据与所述目标数据之间具有目标生产生活关系;
所述验证模块,用于基于所述第二数据对所述目标数据进行验证。
14.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器,所述一个或多个存储器中存储有至少一条计算机程序,所述至少一条计算机程序由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求10任一项所述的数据验证方法所执行的操作。
15.一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至少一条计算机程序,所述至少一条计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求10任一项所述的数据验证方法所执行的操作。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
REG | Reference to a national code |
Ref country code: HK Ref legal event code: DE Ref document number: 40046783 Country of ref document: HK |
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GR01 | Patent grant |