CN113822671A - 一种隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

一种隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质。其中，所述方法应用于可信人工智能（AI）系统；所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；所述方法包括：获得卖方授权的初始数据，对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据；获得买方授权的需求数据，对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；所述第一预设处理与所述第二预设处理不同；将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。

Description

一种隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及互联网和区块链技术领域，尤其涉及一种隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
如何针对买方需求暴露比较少的情况下，实现买方和卖方之间的交易。针对该问题，目前尚无有效解决方案。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本发明的主要目的在于提供一种隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明提供一种隐私数据交易方法，应用于可信人工智能AI系统；所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；所述方法包括：
获得卖方授权的初始数据，对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据；
获得买方授权的需求数据，对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；所述第一预设处理与所述第二预设处理不同；
将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；
基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；
在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
在上述方案中，所述对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据，包括：
对所述初始数据进行分类处理，获得每类数据对应的数据包；
对所述数据包进行所述卖方AI代理的公钥加密，确定卖方加密的所述待卖数据。
在上述方案中，所述对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据，包括：
根据所述需求数据确定预设格式化的需求文件；
对所述需求文件进行所述买方AI代理的公钥加密，确定买方加密的所述待卖数据。
在上述方案中，所述将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度，包括：
对所述待买数据进行所述买方AI代理的私钥解密，获得买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据；所述第二预设比例大于所述第一预设比例；
对所述待卖数据进行所述卖方AI代理的私钥解密，获得卖方待卖数据的数据描述；
将所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据的第一匹配度；
将所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据的第二匹配度；
将所述第一匹配度和所述第二匹配度作为所述待买数据与所述待卖数据的匹配度。
在上述方案中，所述基于所述匹配度确定交易合约，包括：
判断所述第二匹配度是否大于所述第一匹配度；
在所述第二匹配度是大于所述第一匹配度的情况下，根据所述第二预设比例的需求数据生成初始交易合约；
反馈所述交易合约至所述卖方AI代理，获得所述卖方AI代理对所述初始交易合约的补充信息；
基于所述初始交易合约和所述补充信息生成交易合约。
在上述方案中，所述判断所述交易合约是否验证成功，包括：
反馈所述交易合约至所述卖方AI代理进行验证，获得第一验证结果；
反馈所述交易合约至所述买方AI代理进行验证，获得第二验证结果；
基于所述第一验证结果和所述第二验证结果判断所述交易合约是否验证成功。
在上述方案中，所述在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易，包括：
在所述第一验证结果表明所述卖方AI代理对所述交易合约验证成功和所述第二验证结果表明所述买方AI代理对所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
第二方面，本发明还提供一种隐私数据交易装置，应用于可信人工智能AI系统；所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；所述装置包括：获得单元、确定单元、判断单元和提醒单元，其中，所述获得单元，用于获得卖方授权的初始数据，对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据；以及获得买方授权的需求数据，对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；所述第一预设处理与所述第二预设处理不同；
所述确定单元，用于将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；
所述判断单元，用于基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；
所述提醒单元，用于在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
在上述方案中，所述获得单元，还用于对所述初始数据进行分类处理，获得每类数据对应的数据包；对所述数据包进行所述卖方AI代理的公钥加密，确定卖方加密的所述待卖数据。
在上述方案中，所述获得单元，还用于根据所述需求数据确定预设格式化的需求文件；对所述需求文件进行所述买方AI代理的公钥加密，确定买方加密的所述待卖数据。
在上述方案中，所述确定单元，还用于对所述待买数据进行所述买方AI代理的私钥解密，获得买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据；所述第二预设比例大于所述第一预设比例；对所述待卖数据进行所述卖方AI代理的私钥解密，获得卖方待卖数据的数据描述；将所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据的第一匹配度；将所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据的第二匹配度；将所述第一匹配度和所述第二匹配度作为所述待买数据与所述待卖数据的匹配度。
在上述方案中，所述确定单元，还用于判断所述第二匹配度是否大于所述第一匹配度；在所述第二匹配度是大于所述第一匹配度的情况下，根据所述第二预设比例的需求数据生成初始交易合约；反馈所述交易合约至所述卖方AI代理，获得所述卖方AI代理对所述初始交易合约的补充信息；基于所述初始交易合约和所述补充信息生成交易合约。
在上述方案中，所述判断单元，还用于反馈所述交易合约至所述卖方AI代理进行验证，获得第一验证结果；反馈所述交易合约至所述买方AI代理进行验证，获得第二验证结果；基于所述第一验证结果和所述第二验证结果判断所述交易合约是否验证成功。
在上述方案中，所述提醒单元，还用于在所述第一验证结果表明所述卖方AI代理对所述交易合约验证成功和所述第二验证结果表明所述买方AI代理对所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
第三方面，本发明实施例提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种隐私数据交易设备，所述隐私数据交易设备包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行上述任一项所述方法的步骤。
本发明实施例提供一种隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质。其中，所述方法应用于可信人工智能AI系统；所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；所述方法包括：获得卖方授权的初始数据，对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据；获得买方授权的需求数据，对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；所述第一预设处理与所述第二预设处理不同；将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。采用本发明实施例的技术方案，通过将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易，实现买方需求暴露比较少的情况下与卖方之间的交易。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种隐私数据交易方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种隐私数据交易方法的具体应用场景示意图;
图3为本发明实施例隐私数据交易装置的组成结构示意图；
图4为本发明实施例中隐私数据交易设备的一种硬件实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对发明的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例提供的一种隐私数据交易方法的流程示意图。如图1所示，所述方法应用于可信人工智能（Artificial Intelligence，AI）系统；所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；所述方法包括：
S101：获得卖方授权的初始数据，对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据。
需要说明的是，所述隐私数据交易方法可以为不暴露需求的隐私数据交易方法，在实际应用中，所述不暴露需求的隐私数据交易方法也可以理解为不暴露需求的隐私数据对接方法。
所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；其中，所述买方AI代理可以理解为数据需求方的代理；所述卖方AI代理可以理解为数据运营方的代理。为了方便理解，所述卖方AI代理可以记为卖方代理A，所述买方AI代理可以记为买方代理B。
获得卖方授权的初始数据可以为获得卖方授权卖方AI代理的初始数据；其中，所述初始数据可以根据实际情况进行确定，在此不做限定，作为一种示例，所述初始数据可以为卖方需要卖的原始数据。在实际应用中，获得卖方授权的初始数据可以理解为卖方代理A从用户获得数据代理的授权，其中，所述用户可以记为卖方用户，该卖方用户可以记为卖方X。
对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据；其中，所述第一预设处理可以根据实际情况进行确定，在此不做限定，作为一种示例，所述第一预设处理可以为分类处理、加密处理等。在实际应用中，对所述初始数据进行第一预设处理可以理解为对获得授权的数据集进行打包、映射和数据描述，根据加密需求，决定是否用A的公钥进行加密。
S102：获得买方授权的需求数据，对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；所述第一预设处理与所述第二预设处理不同。
需要说明的是，获得买方授权的需求数据可以为获得买方授权买方AI代理的需求数据；其中，所述需求数据可以根据实际情况进行确定，在此不做限定，作为一种示例，所述需求数据可以为买方需要代理的需求。在实际应用中，获得买方授权的需求数据可以理解为买方代理B从买方获得授权代理，获取代理需求，其中，所述买方可以理解为买方用户，该买方用户可以记为买方Y。
对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；其中，所述第二预设处理可以根据实际情况进行确定，在此不做限定，作为一种示例，所述第二预设处理可以为格式化处理、加密处理等。在实际应用中，对所述需求数据进行第二预设处理可以理解为与Y确认格式化的需求文件，用B的公钥对需求文件进行加密。
S103：将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度。
需要说明的是，将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度可以为对所述待买数据进行解密,获得买方预设比例的需求数据；对所述待卖数据进行解密,获得卖方待卖数据的数据描述；将所述数据描述与所述预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述预设比例的需求数据的匹配度。其中，所述预设比例可以根据实际情况进行确定，在此不做限定，作为一种示例，所述预设比例可以包括第一预设比例、第二预设比例等；对所述待买数据进行解密,获得买方预设比例的需求数据；对所述待卖数据进行解密,获得卖方待卖数据的数据描述；将所述数据描述与所述预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述预设比例的需求数据的匹配度可以为对所述待买数据进行所述买方AI代理的私钥解密，获得买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据；所述第二预设比例大于所述第一预设比例；对所述待卖数据进行所述卖方AI代理的私钥解密，获得卖方待卖数据的数据描述；将所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据的第一匹配度；将所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据的第二匹配度；将所述第一匹配度和所述第二匹配度作为所述待买数据与所述待卖数据的匹配度。
本实施例，主要是通过匹配数据描述与需求文件找到可能匹配的A和B，在实际应用中，A和B进入，分别携带数据包、数据需求样本到数据釜中进行数据交易。这时可以分为两个表述，一个是卖方侧，卖方代理A对自己的数据进行描述，通过描述的字段或者关键字，通过神经语言程序学（Neuro-Linguistic Programming ，NLP）语义分析去匹配买方需求，当遇到一些买方需求（如经过NLP匹配在一定阈值80%以上时），其中，这里的买方需求由于暴露的比较少，数据釜此时可以要求买方在公开一定百分比的数据需求（如40%），看是否匹配卖方的数据，如果NLP分析的匹配度继续提高，则买方继续公开一定百分比的数据需求到80%，继续给NLP分析匹配度，如果匹配度继续提高，则提醒买方和卖方进行直接交易（A的私钥和B的私钥）。如果买方需求公开40%后，匹配度不升反降，则两者之间的匹配结束。
S104：基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功。
需要说明的是，基于所述匹配度确定交易合约可以理解为基于所述匹配度判断是否匹配到与待买数据匹配的待卖数据，在根据所述匹配度匹配到与待买数据匹配的待卖数据的情况下，确定交易合约。为了方便理解，这里示例说明，所述匹配度可以包括第一匹配度和第二匹配度；所述基于所述匹配度判断是否匹配到与待买数据匹配的待卖数据，在根据所述匹配度匹配到与待买数据匹配的待卖数据的情况下，确定交易合约可以为判断所述第二匹配度是否大于所述第一匹配度；在所述第二匹配度是大于所述第一匹配度的情况下，根据所述第二预设比例的需求数据生成初始交易合约；反馈所述交易合约至所述卖方AI代理，获得所述卖方AI代理对所述初始交易合约的补充信息；基于所述初始交易合约和所述补充信息生成交易合约。
判断所述交易合约是否验证成功可以为判断所述卖方AI代理和所述买方AI代理分别对所述交易合约是否验证成功。作为一种示例，所述判断所述卖方AI代理和所述买方AI代理分别对所述交易合约是否验证成功可以为反馈所述交易合约至所述卖方AI代理进行验证，获得第一验证结果；反馈所述交易合约至所述买方AI代理进行验证，获得第二验证结果；基于所述第一验证结果和所述第二验证结果判断所述交易合约是否验证成功。
S105：在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
需要说明的是，在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易可以为在所述交易合约验证成功的情况下，醒所述买方与所述卖方根据所述交易合约进行交易。作为一种示例，在所述交易合约验证成功的情况下，醒所述买方与所述卖方根据所述交易合约进行交易可以为在所述第一验证结果表明所述卖方AI代理对所述交易合约验证成功和所述第二验证结果表明所述买方AI代理对所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方根据所述交易合约进行交易。
本发明实施例提供的隐私数据交易方法，通过将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易，实现买方需求暴露比较少的情况下与卖方之间的交易。
在本发明的一种可选实施例中，所述对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据，包括：对所述初始数据进行分类处理，获得每类数据对应的数据包；对所述数据包进行所述卖方AI代理的公钥加密，确定卖方加密的所述待卖数据。
需要说明的是，对所述初始数据进行分类处理，获得每类数据对应的数据包可以为对所述初始数据进行分类梳理并打包，获得包括映射关系和数据描述的所述数据包。其中，所述映射关系可以表征每一条数据描述对应的链上初始数据。在实际应用中，该分类处理过程可以理解为A对拥有授权的数据进行分类梳理，做好数据包的数据描述，并且对每一条数据描述对应的链上原始数据（比如块ID、哈希值）有映射记录，打包好的数据作为一个NFT。
对所述数据包进行所述卖方AI代理的公钥加密，确定卖方加密的所述待卖数据可以为根据数据对隐私保护的需求，对所述数据包进行所述卖方AI代理的公钥加密，确定卖方加密的所述待卖数据。在实际应用中，根据数据对隐私保护的需求，对所述数据包进行所述卖方AI代理的公钥加密，确定卖方加密的所述待卖数据可以理解为根据数据对隐私保护的需求，A可以选择将NFT加密后入釜；即用A的公钥进行加密。所述釜可以为所述可信AI系统中的数据釜。
在本发明的一种可选实施例中，所述对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据，包括：根据所述需求数据确定预设格式化的需求文件；
对所述需求文件进行所述买方AI代理的公钥加密，确定买方加密的所述待卖数据。
需要说明的是，根据所述需求数据确定预设格式化的需求文件可以为根据所述需求数据与买方确定预设格式化的需求文件。其中，所述预设格式化可以根据实际情况进行确定，在此不做限定，作为一种示例，所述预设格式化可以为通用的格式化模板。
对所述需求文件进行所述买方AI代理的公钥加密，确定买方加密的所述待卖数据可以为根据数据对隐私保护的需求，对所述需求文件进行所述买方AI代理的公钥加密，确定买方加密的所述待卖数据。在实际应用中，根据数据对隐私保护的需求，对所述需求文件进行所述买方AI代理的公钥加密，确定买方加密的所述待卖数据可以理解为买方Y将需求用买方代理B的公钥加密，买方代理B携带密文入釜；即用B的公钥对需求文件进行加密。所述釜可以为所述可信AI系统中的数据釜。
在本发明的一种可选实施例中，所述将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度，包括：对所述待买数据进行所述买方AI代理的私钥解密，获得买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据；所述第二预设比例大于所述第一预设比例；对所述待卖数据进行所述卖方AI代理的私钥解密，获得卖方待卖数据的数据描述；将所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据的第一匹配度；将所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据的第二匹配度；将所述第一匹配度和所述第二匹配度作为所述待买数据与所述待卖数据的匹配度。
需要说明的是，对所述待买数据进行所述买方AI代理的私钥解密，获得买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据；其中，所述第一预设比例和所述第二预设比例均可以根据实际情况进行确定，在此不做限定，作为一种示例，所述第一预设比例可以为40%；所述第二预设比例可以为80%。在实际应用中，对所述待买数据进行所述买方AI代理的私钥解密，获得买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据可以为买方代理B携带密文入釜后，B用自己的私钥解密，获得公开买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据。
在实际应用中，对所述待卖数据进行所述卖方AI代理的私钥解密，获得卖方待卖数据的数据描述可以为A带私钥入釜，对打包数据NFT解密。
将所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据的第一匹配度可以为对所述数据描述进行语义分析去匹配所述第一预设比例的需求数据，确定所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据的第一匹配度。
将所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据的第二匹配度可以为对所述数据描述进行语义分析去匹配所述第二预设比例的需求数据，确定所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据的第二匹配度。
本实施例，主要是通过匹配数据描述与需求文件找到可能匹配的A和B，在实际应用中，A和B进入，分别携带数据包、数据需求样本到数据釜中进行数据交易。这时可以分为两个表述，一个是卖方侧，卖方代理A对自己的数据进行描述，通过描述的字段或者关键字，通过NLP语义分析去匹配买方需求，当遇到一些买方需求（如经过NLP匹配在一定阈值80%以上时），其中这里的买方需求由于暴露的比较少，数据釜此时可以要求买方在公开一定百分比的数据需求（如40%），看是否匹配卖方的数据，如果NLP分析的匹配度继续提高，则买方继续公开一定百分比的数据需求到80%，继续给NLP分析匹配度，如果匹配度继续提高，则提醒买方和卖方进行直接交易（A的私钥和B的私钥）。如果买方需求公开40%后，匹配度不升反降，则两者之间的匹配结束。
在本发明的一种可选实施例中，所述基于所述匹配度确定交易合约，包括：判断所述第二匹配度是否大于所述第一匹配度；在所述第二匹配度是大于所述第一匹配度的情况下，根据所述第二预设比例的需求数据生成初始交易合约；反馈所述交易合约至所述卖方AI代理，获得所述卖方AI代理对所述初始交易合约的补充信息；基于所述初始交易合约和所述补充信息生成交易合约。
需要说明的是，判断所述第二匹配度是否大于所述第一匹配度可以为判断所述第二匹配度的值是否大于所述第一匹配度的值。
在所述第二匹配度是大于所述第一匹配度的情况下，根据所述第二预设比例的需求数据生成初始交易合约；其中，所述初始交易合约可以理解为交易合约初稿；在实际应用中，所述交易合约初稿也可以称为验证合约初稿。
反馈所述交易合约至所述卖方AI代理，获得所述卖方AI代理对所述初始交易合约的补充信息；其中，所述补充信息可以根据实际情况进行确定，在此不做限定，作为一种示例，所述补充信息可以为匹配的卖方数据描述的来源以及格式的调整等。
基于所述初始交易合约和所述补充信息生成交易合约可以为将所述初始交易合约和所述补充信息进行整合，生成交易合约。
在实际应用中，通过匹配数据描述与需求文件找到可能满足匹配要求的A和B，B生成验证合约初稿，反馈给A进行验证数据的来源补充与格式调整，获得补充后的初始交易合约，将补充后的初始交易合约作为交易合约。
在本发明的一种可选实施例中，所述判断所述交易合约是否验证成功，包括：反馈所述交易合约至所述卖方AI代理进行验证，获得第一验证结果；反馈所述交易合约至所述买方AI代理进行验证，获得第二验证结果；基于所述第一验证结果和所述第二验证结果判断所述交易合约是否验证成功。
本实施例中，反馈所述交易合约至所述卖方AI代理进行验证，获得第一验证结果可以为反馈所述交易合约至所述卖方AI代理进行确认，获得所述卖方AI代理验证成功或失败的第一验证结果。
反馈所述交易合约至所述买方AI代理进行验证，获得第二验证结果可以为反馈所述交易合约至所述买方AI代理进行确认，获得所述买方AI代理杨验证成功或失败的第二验证结果。
基于所述第一验证结果和所述第二验证结果判断所述交易合约是否验证成功可以为基于所述第一验证结果中的所述卖方AI代理确认成功或失败和所述第二验证结果中的所述买方AI代理验证成功或失败判断所述交易合约是否验证成功，在所述第一验证结果表明所述卖方AI代理验证成功以及所述第二验证结果表明所述买方AI代理验证成功的情况下，确定所述交易合约验证成功；反之，则确定所述交易合约没有验证成功。
在实际应用中，所述验证过程也称为确认过程，该确认过程可以理解为A、B确认后执行一次性的验证合约，得到验证结果。
在本发明的一种可选实施例中，所述在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易，包括：在所述第一验证结果表明所述卖方AI代理对所述交易合约验证成功和所述第二验证结果表明所述买方AI代理对所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
本实施例中，在所述第一验证结果表明所述卖方AI代理对所述交易合约验证成功和所述第二验证结果表明所述买方AI代理对所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易可以理解为如果买卖双方合意，则进行交易。在实际应用中，提醒所述买方与所述卖方进行交易可以为A将数据包是否被验证、合约销毁情况反馈出釜，B将结果用Y的公钥加密，出釜反馈给Y。
本发明实施例提供的隐私数据交易方法，通过将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易，实现买方需求暴露比较少的情况下与卖方之间的交易。
本发明实施例提供的一种隐私数据交易方法的大致思路可以为卖方代理A获得很多用户所有者（X）的授权后，可以对数据进行打包整理，打包的过程相当于A对拥有授权的数据进行分类梳理，做好数据包的数据描述，并且对每一条数据描述对应的链上原始数据（比如块ID、哈希值）有映射记录，打包好的数据作为一个非同质化通证（Non-FungibleToken，NFT），根据数据对隐私保护的需求，A可以选择将NFT加密后入釜，釜中解密，与可能的B共同确认一次性的验证智能合约；买方Y将需求用买方代理B的公钥加密，买方代理B携带密文入釜后，B用自己的私钥解密获得需求明文，使用NLP进行语义分析（或者更简单的方式是需求以通用模板的方式填写，方便代理识别）生成验证数据的智能合约，每个验证的智能合约只能执行一次，得到结果后，B将结果用Y的公钥加密后送出釜，反馈给Y。
数据的授权可以分为两个层面：其一是数据所有者授权给卖数据AI代理可以打包数据卖出（入釜数据授权），结合用户同意给代理的授权时间、代理的公钥、数据包的身份（Identity，ID）和授权时间，验证代理agent是否具有对该数据包的权限；其二是卖方AI授权给买方AI对数据进行验证，即结合动态口令（Time-based One-time Passwordalgorithm，TOTP）算法进行釜中的数据授权。一种打包方式看作一个token，保证token内包含的数据与链上数据对应（打包为哈希值）。
为了理解本发明实施例，本发明实施例示例隐私数据交易方法的具体应用场景，该具体应用场景可以理解为不暴露需求的隐私数据对接过程，可以参照图2进行理解，图2为本发明实施例提供的一种隐私数据交易方法的具体应用场景示意图。具体步骤如下：
第一步，卖方代理A从用户获得数据代理的授权。
第二步，对获得授权的数据集进行打包、映射和数据描述。
第三步，根据加密需求，决定是否用A的公钥进行加密。
第四步，A带私钥入釜，对打包数据NFT解密。
第五步，买方代理B从买方获得授权代理，获取代理需求。
第六步，与Y确认格式化的需求文件。
第七步，用B的公钥对需求文件进行加密。
第八步，B带自己的私钥和Y的公钥入釜，对需求文件进行解密。
第九步，通过匹配数据描述与需求文件找到可能匹配的A和B。
第十步，B生成验证合约初稿，反馈给A进行验证数据的来源补充与格式调整。
第十一步，A、B确认后执行一次性的验证合约，得到验证结果。
第十二步，A将数据包是否被验证、合约销毁情况反馈出釜。
第十三步，B将结果用Y的公钥加密，出釜反馈给Y。
在实际应用中，第一步至第四步和第四步至第八步可以并列同时进行。
需要说明的是，这里所出现的名词在前述已经详细描述，在此不再赘述。
为了更好理解，这里示例出本发明实施例提供的一种隐私数据交易方法为一种不暴露需求的隐私数据对接方法，主要描述是买方代理和买方代理之间如何在少量信息的情况下，进行数据交易的过程。具体过程可以为卖方获得授权，数据釜对授权数据进行打包，对授权身份进行核验（如利用卖方代理A的公钥进行核验），同时，买方代理获得授权，并获得需求的数据样本（如格式化的需求文件），也对授权身份进行核验（如用买方代理B的公钥进行核验）。
然后A和B进入分别携带数据包、数据需求样本到数据釜中进行数据交易。这时可以分为两个表述，一个是卖方侧，卖方代理A对自己的数据进行描述，通过描述的字段或者关键字，通过NLP语义分析去匹配买方需求，当遇到一些买方需求（如经过NLP匹配在一定阈值80%以上时），其中这里的买方需求由于暴露的比较少，数据釜此时可以要求买方在公开一定百分比的数据需求（如40%），看是否匹配卖方的数据，如果NLP分析的匹配度继续提高，则买方继续公开一定百分比的数据需求到80%，继续给NLP分析匹配度，如果匹配度继续提高，则提醒买方和卖方进行直接交易（A的私钥和B的私钥）。如果买方需求公开40%后，匹配度不升反降，则两者之间的匹配结束。
一个是买方侧，买方携带20%的真实需求，进行需求匹配，过程和卖方侧较为类似。
如果双方合意，进行交易则进行合意合约验证，合意合约验证完。B生成交易合约初稿，反馈给A对数据格式、数据信息等数据字段进行明示，然后交给买方，买方验证无误后，前述交易合约，交易完成。
需要说明的是，这里所出现的名词在前述已经详细描述，在此不再赘述。
本发明还提供一种隐私数据交易装置，图3为本发明实施例隐私数据交易装置的组成结构示意图，如图3所示，所述装置200应用于可信人工智能AI系统；所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；所述装置200包括：获得单元201、确定单元202、判断单元203和提醒单元204，其中，所述获得单元201，用于获得卖方授权的初始数据，对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据；以及获得买方授权的需求数据，对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；所述第一预设处理与所述第二预设处理不同；
所述确定单元202，用于将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；
所述判断单元203，用于基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；
所述提醒单元204，用于在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
在其他的实施例中，所述获得单元201，还用于对所述初始数据进行分类处理，获得每类数据对应的数据包；对所述数据包进行所述卖方AI代理的公钥加密，确定卖方加密的所述待卖数据。
在其他的实施例中，所述获得单元201，还用于根据所述需求数据确定预设格式化的需求文件；对所述需求文件进行所述买方AI代理的公钥加密，确定买方加密的所述待卖数据。
在其他的实施例中，所述确定单元202，还用于对所述待买数据进行所述买方AI代理的私钥解密，获得买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据；所述第二预设比例大于所述第一预设比例；对所述待卖数据进行所述卖方AI代理的私钥解密，获得卖方待卖数据的数据描述；将所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据的第一匹配度；将所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据的第二匹配度；将所述第一匹配度和所述第二匹配度作为所述待买数据与所述待卖数据的匹配度。
在其他的实施例中，所述确定单元202，还用于判断所述第二匹配度是否大于所述第一匹配度；在所述第二匹配度是大于所述第一匹配度的情况下，根据所述第二预设比例的需求数据生成初始交易合约；反馈所述交易合约至所述卖方AI代理，获得所述卖方AI代理对所述初始交易合约的补充信息；基于所述初始交易合约和所述补充信息生成交易合约。
在其他的实施例中，所述判断单元203，还用于反馈所述交易合约至所述卖方AI代理进行验证，获得第一验证结果；反馈所述交易合约至所述买方AI代理进行验证，获得第二验证结果；基于所述第一验证结果和所述第二验证结果判断所述交易合约是否验证成功。
在其他的实施例中，所述提醒单元204，还用于在所述第一验证结果表明所述卖方AI代理对所述交易合约验证成功和所述第二验证结果表明所述买方AI代理对所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本发明装置实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解。
需要说明的是，本发明实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的隐私数据交易方法，并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术实施例本质上或者说对现有技术做出贡献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控制服务器（可以是个人计算机、服务器、或者网络服务器等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read Only Memory，ROM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
对应地，本发明实施例提供一种隐私数据交易设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例提供的控制方法中的步骤。
对应地，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例提供的控制方法中的步骤。
这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本发明存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解。
需要说明的是，图4为本发明实施例中隐私数据交易设备的一种硬件实体结构示意图，如图4所示，该隐私数据交易设备300的硬件实体包括：处理器301和存储器303，可选地，所述隐私数据交易设备300还可以包括通信接口302。
可以理解，存储器303可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器（ROM，Read Only Memory）、可编程只读存储器（PROM，Programmable Read-Only Memory）、可擦除可编程只读存储器（EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、磁性随机存取存储器（FRAM，ferromagnetic random access memory）、快闪存储器（Flash Memory）、磁表面存储器、光盘、或只读光盘（CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory）；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory），其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器（SRAM，Static Random Access Memory）、同步静态随机存取存储器（SSRAM，Synchronous Static Random Access Memory）、动态随机存取存储器（DRAM，Dynamic Random Access Memory）、同步动态随机存取存储器（SDRAM，SynchronousDynamic Random Access Memory）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（DDRSDRAM，Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory）、增强型同步动态随机存取存储器（ESDRAM，Enhanced Synchronous Dynamic Random Access Memory）、同步连接动态随机存取存储器（SLDRAM，SyncLink Dynamic Random Access Memory）、直接内存总线随机存取存储器（DRRAM，Direct Rambus Random Access Memory）。本发明实施例描述的存储器303旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器301中，或者由处理器301实现。处理器301可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器301中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器301可以是通用处理器、数字信号处理器（DSP，Digital Signal Processor），或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器301可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器303，处理器301读取存储器303中的信息，结合其硬件完成前述方法的步骤。
在示例性实施例中，设备可以被一个或多个应用专用集成电路（ASIC，Application Specific Integrated Circuit）、DSP、可编程逻辑器件（PLD，ProgrammableLogic Device）、复杂可编程逻辑器件（CPLD，Complex Programmable Logic Device）、现场可编程门阵列（FPGA，Field-Programmable Gate Array）、通用处理器、控制器、微控制器（MCU，Micro Controller Unit）、微处理器（Microprocessor）、或其他电子元件实现，用于执行前述方法。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个观测量，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其他形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例的目的。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明实施例上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术实施例本质上或者说对现有技术做出贡献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设备（可以是个人计算机、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。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明是实例中记载的隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质只以本发明所述实施例为例，但不仅限于此，只要涉及到该隐私数据交易方法、装置、设备和存储介质均在本发明的保护范围。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
本发明所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
本发明所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
本发明所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
以上所述，仅为本发明的实施方式，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。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种隐私数据交易方法，其特征在于，应用于可信人工智能AI系统；所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；所述方法包括：
获得卖方授权的初始数据，对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据；
获得买方授权的需求数据，对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；所述第一预设处理与所述第二预设处理不同；
将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；
基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；
在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据，包括：
对所述初始数据进行分类处理，获得每类数据对应的数据包；
对所述数据包进行所述卖方AI代理的公钥加密，确定卖方加密的所述待卖数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据，包括：
根据所述需求数据确定预设格式化的需求文件；
对所述需求文件进行所述买方AI代理的公钥加密，确定买方加密的所述待卖数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度，包括：
对所述待买数据进行所述买方AI代理的私钥解密，获得买方第一预设比例的需求数据和第二预设比例的需求数据；所述第二预设比例大于所述第一预设比例；
对所述待卖数据进行所述卖方AI代理的私钥解密，获得卖方待卖数据的数据描述；
将所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第一预设比例的需求数据的第一匹配度；
将所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据进行匹配，确定所述数据描述与所述第二预设比例的需求数据的第二匹配度；
将所述第一匹配度和所述第二匹配度作为所述待买数据与所述待卖数据的匹配度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配度确定交易合约，包括：
判断所述第二匹配度是否大于所述第一匹配度；
在所述第二匹配度是大于所述第一匹配度的情况下，根据所述第二预设比例的需求数据生成初始交易合约；
反馈所述交易合约至所述卖方AI代理，获得所述卖方AI代理对所述初始交易合约的补充信息；
基于所述初始交易合约和所述补充信息生成交易合约。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述交易合约是否验证成功，包括：
反馈所述交易合约至所述卖方AI代理进行验证，获得第一验证结果；
反馈所述交易合约至所述买方AI代理进行验证，获得第二验证结果；
基于所述第一验证结果和所述第二验证结果判断所述交易合约是否验证成功。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易，包括：
在所述第一验证结果表明所述卖方AI代理对所述交易合约验证成功和所述第二验证结果表明所述买方AI代理对所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
8.一种隐私数据交易装置，其特征在于，应用于可信人工智能AI系统；所述可信AI系统至少包括买方AI代理和卖方AI代理；所述装置包括：获得单元、确定单元、判断单元和提醒单元，其中，
所述获得单元，用于获得卖方授权的初始数据，对所述初始数据进行第一预设处理，获得卖方的待卖数据；以及获得买方授权的需求数据，对所述需求数据进行第二预设处理，获得买方的待买数据；所述第一预设处理与所述第二预设处理不同；
所述确定单元，用于将所述待买数据与所述待卖数据进行匹配，确定所述待买数据与所述待卖数据的匹配度；
所述判断单元，用于基于所述匹配度确定交易合约，判断所述交易合约是否验证成功；
所述提醒单元，用于在所述交易合约验证成功的情况下，提醒所述买方与所述卖方进行交易。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种隐私数据交易设备，其特征在于，所述隐私数据交易设备包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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