CN114422147A - 基于区块链的多方安全计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于区块链的多方安全计算方法，属于计算安全技术领域，具体方法包括：步骤一：在建立建立联盟链前，获取所有参与方以及所有参与方共同制定的协议规则，在建立联盟链过程中将所有参与方均注册到链上，成为联盟链的参与方之一，并将协议规则进行上链；完成联盟链的建立；步骤二：设置数据加工者角色；步骤三：当参与者具有计算任务时，计算任务包括目标数据源和查询条件，将计算任务以任务合约的形式发布到联盟链上；步骤四：实时获取发布到联盟链上的任务合约，将任务合约发送给数据加工者，数据加工者获取合约内容后，向数据提供者发送任务信息并请求数据，数据提供者使用消费者公钥验证数据请求。

Description

基于区块链的多方安全计算方法

技术领域

本发明属于计算安全技术领域，具体是基于区块链的多方安全计算方法。

背景技术

数据的产生、流通和应用愈加普遍和密集，信息系统的安全边界更加模糊，可能产生新的、未知的安全漏洞和隐患，数据在采集、存储、传输、交换和使用等诸多环节需要进行安全防护；现有安全计算技术主要依赖硬件安全芯片能力，但是该能力依赖于国外芯片提供，在当前芯片国产化背景下，需要以国产芯片或通用芯片为基础实现安全计算，因此提出了基于区块链的多方安全计算方法。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了基于区块链的多方安全计算方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于区块链的多方安全计算方法，具体方法包括：

步骤一：在建立建立联盟链前，获取所有参与方以及所有参与方共同制定的协议规则，在建立联盟链过程中将所有参与方均注册到链上，成为联盟链的参与方之一，并将协议规则进行上链；完成联盟链的建立；

步骤二：设置数据加工者角色；

步骤三：当参与者具有计算任务时，计算任务包括目标数据源和查询条件，将计算任务以任务合约的形式发布到联盟链上；

步骤四：实时获取发布到联盟链上的任务合约，将任务合约发送给数据加工者，数据加工者获取合约内容后，向数据提供者发送任务信息并请求数据，数据提供者使用消费者公钥验证数据请求；当验证成功后，数据提供者将公钥发送给数据加工者；

步骤五：数据加工者使用数据提供者的公钥解密任务合约并加载数据到可信计算区域；

步骤六：建立计算程序库，根据计算任务从计算程序库中匹配对应的标准算法，根据匹配的标准算法进行计算；

步骤七：完成计算后，将结果用公钥加密并上传联盟链；并将计算现场数据销毁。

进一步地，设置数据加工者角色的方法包括：

提交初始数据加工者角色，进行硬件特征签名，并将初始数据加工者角色信息发送给联盟链上所有的参与者，汇总参与者的反馈结果，识别协议规则中相关的协议规定，根据获取的协议规定和反馈结果判定设置初始数据加工者角色的条件是否成立，当判定设置初始数据加工者角色的条件不成立时，停止数据加工者角色的设置；当判定设置初始数据加工者角色的条件成立时，在联盟链上进行注册上链，完成数据加工者角色的设置。

进一步地，建立计算程序库的方法包括：

获取所有的参与方信息，根据获取的参与方信息确定参与方具有的计算任务；根据每个计算任务进行算法程序的匹配，获得若干个算法程序，进行同类型的算法程序排序，将每个类型排列第一的算法程序标记为参选算法，将参选算法发送给各个联盟链参与者，将参与者共同认可的参选算法标记为标准算法；根据各个类型的标准算法建立计算程序库，将计算程序库由各个联盟链参与者签名后发布。

进一步地，将不认可的参选算法根据类型排序重新选择，将重新选择的算法程序再次发给各个联盟链参与者，直到每个类型均具有标准算法。

进一步地，根据获取的参与方信息确定参与方具有的计算任务的方法包括：

识别参与方信息，根据参与方信息获取参照企业，通过参照企业信息和参与方信息获取当前参与方特性，标记为分析特性，对分析特性进行赋值，获得分析特性集合，

根据联盟链上的协议规则规定的参与方信息建立特性库，获取所有与参与方领域范围相关联的计算任务，将获取的计算任务与特性库中的特性集合进行相关联；将分析特性集合输入到特性库中进行匹配，获得对应相关联的计算任务。

进一步地，根据参与方信息获取参照企业的方法包括：

根据联盟链上的协议规则确定参与方的领域范围和规模，根据领域范围和规模制定领域框架标签，根据领域框架标签设置筛选信息，根据筛选信息从公开的企业信息中选择参选企业，并将选择的参选企业信息标记在领域框架标签中的对应位置上；

根据当前参与方信息输入到领域框架标签中进行匹配，获得若干个相似度，将相似度最高的参选企业标记为参照企业。

进一步地，通过参照企业信息和参与方信息获取当前参与方特性的方法包括：

为每个领域框架标签中的参选企业设置对应的企业特性，获取参照企业和参与方的相似度，采集参照企业在领域框架标签中的企业特性，设置特性分析模型，将参照企业特性、相似度和参与方信息输入到特性分析模型中，获得当前参与方特性。

进一步地，对分析特性进行赋值的方法包括：

获取全部的分析特性，设置编码库，识别分析特性的数量，根据识别的数量从编码库中任意选择对应数量的数字编码数据，将选择的数字编码数据与分析特性进行匹配，根据匹配结果建立特性赋值表；

获取需要进行赋值的分析特性，将获取的分析特性输入到特性赋值表中进行匹配，获得对应的分析特性赋值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

通过使用联盟链，可以设置超级节点/管理节点，具备更强可管理性；引入独立的数据加工者角色保证数据加工节点可信，且该角色由链上各参与方共同认可才可以进行数据加工，增加数据处理的安全性；建立各个参与方共同认可的计算程序库，经多方共同签名，按照事先设定的方式接收参数和执行计算流程，并可在执行计算前向数据提供方提供自身签名供数据提供方验证其身份。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，基于区块链的多方安全计算方法，具体方法包括：

步骤一：在建立建立联盟链前，获取所有参与方以及所有参与方共同制定的协议规则，在建立联盟链过程中将所有参与方均注册到链上，成为联盟链的参与方之一，并将协议规则进行上链；完成联盟链的建立；

具体建立联盟链的方法和步骤为本领域技术人员常识，因此在本申请中就不进行详细叙述了；在一个实施例中，还可以直接从相应运营商处进行租用或购买；协议规则是由所有参与方事前进行商讨制定的；

步骤二：设置数据加工者角色；

设置数据加工者角色的方法包括：

提交初始数据加工者角色，进行硬件特征签名，并将初始数据加工者角色信息发送给联盟链上所有的参与者，汇总参与者的反馈结果，识别协议规则中相关的协议规定，根据获取的协议规定和反馈结果判定设置初始数据加工者角色的条件是否成立，当判定设置初始数据加工者角色的条件不成立时，停止数据加工者角色的设置；当判定设置初始数据加工者角色的条件成立时，在联盟链上进行注册上链，完成数据加工者角色的设置；

步骤三：当参与者具有计算任务时，计算任务包括目标数据源和查询条件，将计算任务以任务合约的形式发布到联盟链上；

步骤四：实时获取发布到联盟链上的任务合约，将任务合约发送给数据加工者，数据加工者获取合约内容后，向数据提供者发送任务信息并请求数据，数据提供者使用消费者公钥验证数据请求；数据提供者即为发布对应数据的参与者；当验证成功后，数据提供者将公钥发送给数据加工者；反之，则不进行操作；

步骤五：数据加工者使用数据提供者的公钥解密任务合约并加载数据到可信计算区域；

步骤六：建立计算程序库，根据计算任务从计算程序库中匹配对应的标准算法，根据匹配的标准算法进行计算；

步骤七：完成计算后，将结果用公钥加密并上传联盟链；并将计算现场数据销毁。

建立计算程序库的方法包括：

获取所有的参与方信息，包括从事领域、规模、业务范围等信息，根据获取的参与方信息确定参与方具有的计算任务；根据每个计算任务进行算法程序的匹配，获得若干个算法程序，进行同类型的算法程序排序，将每个类型排列第一的算法程序标记为参选算法，将参选算法发送给各个联盟链参与者，将参与者共同认可的参选算法标记为标准算法；将不认可的参选算法根据类型排序重新选择，将重新选择的算法程序再次发给各个联盟链参与者，直到每个类型均具有标准算法，根据各个类型的标准算法建立计算程序库，将计算程序库由各个联盟链参与者签名后发布。

根据每个计算任务进行算法程序匹配的方法为根据计算任务从互联网中检索或由参与方共同设置计算程序。

进行同类型的算法程序排序即为将应用同一个计算任务的算法程序按照各个算法的优越性进行排序，各个算法的优越性根据现有的评价或排序进行设置。

根据获取的参与方信息确定参与方具有的计算任务的方法包括：

识别参与方信息，根据参与方信息获取参照企业，通过参照企业信息和参与方信息获取当前参与方特性，标记为分析特性，对分析特性进行赋值，获得分析特性集合，

根据联盟链上的协议规则规定的参与方信息建立特性库，获取所有与参与方领域范围相关联的计算任务，将获取的计算任务与特性库中的特性集合进行相关联；将分析特性集合输入到特性库中进行匹配，获得对应相关联的计算任务。

根据联盟链上的协议规则规定的参与方信息建立特性库的方法为：

确定参与方领域范围、规模等信息范围，根据确定分析特性集合的方法，设置参与方领域范围、规模等信息范围内相对应的若干个特性集合，建立数据库，将特性集合和对应的参与方信息储存到数据库中，将当前的数据库标记为特性库。

将获取的计算任务与特性库中的分析特性集合进行相关联即为将计算任务与特性库中的参与方信息进行匹配，进而匹配到对应的特性集合。

根据参与方信息获取参照企业的方法包括：

根据联盟链上的协议规则确定参与方的领域范围和规模，包括当前的参与方和今后可能加入的参与方，根据领域范围和规模制定领域框架标签，根据领域框架标签设置筛选信息，根据筛选信息从公开的企业信息中选择参选企业，并将选择的参选企业信息标记在领域框架标签中的对应位置上；

根据当前参与方信息输入到领域框架标签中进行匹配，获得若干个相似度，将相似度最高的参选企业标记为参照企业。

根据领域范围和规模制定领域框架标签即为按照细分领域、每个领域代表规模等信息设置一个框架，框架上的每个位置对应一个该领域该规模范围内的代表企业，并打上对应领域和规模范围的标签；根据领域框架标签设置筛选信息以及根据筛选信息从公开的企业信息中选择参选企业的方式都可以通过当前具有的技术方法进行设置和获取，因此在本申请中就不进行详细叙述了。

通过参照企业信息和参与方信息获取当前参与方特性的方法包括：

为每个领域框架标签中的参选企业设置对应的企业特性，可以由专家组进行讨论设置；获取参照企业和参与方的相似度，采集参照企业在领域框架标签中的企业特性，设置特性分析模型，将参照企业特性、相似度和参与方信息输入到特性分析模型中，获得当前参与方特性。

特性分析模型是CNN网络或DNN网络进行建立的，通过设置大量的训练集进行训练建立的，训练集包括参照企业特性、相似度、参与方信息和对应设置的企业特性。

对分析特性进行赋值的方法包括：

获取全部的分析特性，设置编码库，识别分析特性的数量，根据识别的数量从编码库中任意选择对应数量的数字编码数据，将选择的数字编码数据与分析特性进行匹配，根据匹配结果建立特性赋值表；

获取需要进行赋值的分析特性，将获取的分析特性输入到特性赋值表中进行匹配，获得对应的分析特性赋值。

设置编码库的方法包括：

获取大量的不相同的数字编码数据，建立数据库，将获取的数字编码数据储存到数据库中，在数据库中设置删除单元，所述删除单元用于将数据库中使用过的数字编码数据进行删除，将当前的数据库标记为编码库，且编码库中设有数字编码数量补充线，当编码库中的数字编码数量低于数字编码数量补充线时，自动补充编码库中未储存过的数字编码数据。

本发明的工作原理：建立联盟链，获取所有参与方，将所有参与方均注册到联盟链上，成为联盟链的参与方之一；获取所有参与方共同制定的协议规则，并将获取的协议规则进行上链；提交初始数据加工者角色，进行硬件特征签名，并将初始数据加工者角色信息发送给联盟链上所有的参与者，汇总参与者的反馈结果，识别协议规则中相关的协议规定，根据获取的协议规定和反馈结果判定设置初始数据加工者角色的条件是否成立，当判定设置初始数据加工者角色的条件不成立时，停止数据加工者角色的设置；当判定设置初始数据加工者角色的条件成立时，在联盟链上进行注册上链，完成数据加工者角色的设置；当参与者具有计算任务时，计算任务包括目标数据源和查询条件，将计算任务以任务合约的形式发布到联盟链上；实时获取发布到联盟链上的任务合约，将任务合约发送给数据加工者，数据加工者获取合约内容后，向数据提供者发送任务信息并请求数据，数据提供者使用消费者公钥验证数据请求；当验证成功后，数据提供者将公钥发送给数据加工者；数据加工者使用数据提供者的公钥解密任务合约并加载数据到可信计算区域；建立计算程序库，根据计算任务从计算程序库中匹配对应的标准算法，根据匹配的标准算法进行计算；完成计算后，将结果用公钥加密并上传联盟链；并将计算现场数据销毁。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (8)

1.基于区块链的多方安全计算方法，其特征在于，具体方法包括：

步骤一：在建立建立联盟链前，获取所有参与方以及所有参与方共同制定的协议规则，在建立联盟链过程中将所有参与方均注册到链上，成为联盟链的参与方之一，并将协议规则进行上链；完成联盟链的建立；

步骤二：设置数据加工者角色；

步骤三：当参与者具有计算任务时，计算任务包括目标数据源和查询条件，将计算任务以任务合约的形式发布到联盟链上；

步骤四：实时获取发布到联盟链上的任务合约，将任务合约发送给数据加工者，数据加工者获取合约内容后，向数据提供者发送任务信息并请求数据，数据提供者使用消费者公钥验证数据请求；当验证成功后，数据提供者将公钥发送给数据加工者；

步骤五：数据加工者使用数据提供者的公钥解密任务合约并加载数据到可信计算区域；

步骤六：建立计算程序库，根据计算任务从计算程序库中匹配对应的标准算法，根据匹配的标准算法进行计算；

步骤七：完成计算后，将结果用公钥加密并上传联盟链；并将计算现场数据销毁。

2.根据权利要求1所述的基于区块链的多方安全计算方法，其特征在于，设置数据加工者角色的方法包括：

提交初始数据加工者角色，进行硬件特征签名，并将初始数据加工者角色信息发送给联盟链上所有的参与者，汇总参与者的反馈结果，识别协议规则中相关的协议规定，根据获取的协议规定和反馈结果判定设置初始数据加工者角色的条件是否成立，当判定设置初始数据加工者角色的条件不成立时，停止数据加工者角色的设置；当判定设置初始数据加工者角色的条件成立时，在联盟链上进行注册上链，完成数据加工者角色的设置。

3.根据权利要求1所述的基于区块链的多方安全计算方法，其特征在于，建立计算程序库的方法包括：

获取所有的参与方信息，根据获取的参与方信息确定参与方具有的计算任务；根据每个计算任务进行算法程序的匹配，获得若干个算法程序，进行同类型的算法程序排序，将每个类型排列第一的算法程序标记为参选算法，将参选算法发送给各个联盟链参与者，将参与者共同认可的参选算法标记为标准算法；根据各个类型的标准算法建立计算程序库，将计算程序库由各个联盟链参与者签名后发布。

4.根据权利要求3所述的基于区块链的多方安全计算方法，其特征在于，将不认可的参选算法根据类型排序重新选择，将重新选择的算法程序再次发给各个联盟链参与者，直到每个类型均具有标准算法。

5.根据权利要求4所述的基于区块链的多方安全计算方法，其特征在于，根据获取的参与方信息确定参与方具有的计算任务的方法包括：

识别参与方信息，根据参与方信息获取参照企业，通过参照企业信息和参与方信息获取当前参与方特性，标记为分析特性，对分析特性进行赋值，获得分析特性集合，

根据联盟链上的协议规则规定的参与方信息建立特性库，获取所有与参与方领域范围相关联的计算任务，将获取的计算任务与特性库中的特性集合进行相关联；将分析特性集合输入到特性库中进行匹配，获得对应相关联的计算任务。

6.根据权利要求5所述的基于区块链的多方安全计算方法，其特征在于，根据参与方信息获取参照企业的方法包括：

根据联盟链上的协议规则确定参与方的领域范围和规模，根据领域范围和规模制定领域框架标签，根据领域框架标签设置筛选信息，根据筛选信息从公开的企业信息中选择参选企业，并将选择的参选企业信息标记在领域框架标签中的对应位置上；

根据当前参与方信息输入到领域框架标签中进行匹配，获得若干个相似度，将相似度最高的参选企业标记为参照企业。

7.根据权利要求6所述的基于区块链的多方安全计算方法，其特征在于，通过参照企业信息和参与方信息获取当前参与方特性的方法包括：

为每个领域框架标签中的参选企业设置对应的企业特性，获取参照企业和参与方的相似度，采集参照企业在领域框架标签中的企业特性，设置特性分析模型，将参照企业特性、相似度和参与方信息输入到特性分析模型中，获得当前参与方特性。

8.根据权利要求7所述的基于区块链的多方安全计算方法，其特征在于，对分析特性进行赋值的方法包括：

获取全部的分析特性，设置编码库，识别分析特性的数量，根据识别的数量从编码库中任意选择对应数量的数字编码数据，将选择的数字编码数据与分析特性进行匹配，根据匹配结果建立特性赋值表；

获取需要进行赋值的分析特性，将获取的分析特性输入到特性赋值表中进行匹配，获得对应的分析特性赋值。

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