CN115065611A - 数据安全多方协同计算的监控和验证方法及系统 - Google Patents

数据安全多方协同计算的监控和验证方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种数据安全多方协同计算的监控和验证方法及系统，包括：步骤1：输入监控和验证相关配置；步骤2：输入需验证的安全多方协同计算数据模型；步骤3：初始化数据库连接和建立日志采集任务及初始化用户信息，校验配置服务是否可用；步骤4：进行验证数据准备，生成数据计算的请求方和参与方；步骤5：基于计算数据模型和生成的数据进行模拟计算，并与计算平台的计算结果进行校验；步骤6：执行预设日志规则，对不符合预设条件的日志进行通知。本发明采用结果比对、数据库校验、异常日志等方式快速进行数据安全协同计算的验证和监控，解决了数据安全协同计算验证场景多，执行步骤复杂的问题。

Description

数据安全多方协同计算的监控和验证方法及系统
技术领域
本发明涉及数据监控和验证技术领域，具体地，涉及一种数据安全多方协同计算的监控和验证方法及系统。
背景技术
传统的监控系统需要较长时间的人工观测，通过人为判断是否有异常，因此，长时间的人力监控效率较低。基于云计算的物联网是一种集中处理的方式，感知设备所感知到的数据都需传输到云中进行集中处理，但是在安防监控领域实时性要求较高，集中式处理导致系统处理链路较长，无法充分利用云中心资源，网络的环境要求也较高。
专利文献CN110135317A(申请号：CN201910381798.1)公开了一种基于协同计算体系的行为监控和管理系统和方法，包括终端模块、边缘模块以及云端服务器；终端模块包括获取目标的视频信息的监控设备及根据所接收的控制命令执行控制动作的执行设备；边缘模块包括与监控设备和执行设备连接、接收监控设备发送的视频信息、并对视频信息进行处理以获得目标的目标特征数据的边缘控制器；边缘控制器还将目标特征数据上传给云端服务器、将目标特征数据进行转换后，根据行为预测模型对目标行为进行分析处理，并根据分析处理结果输出控制命令至执行设备；云端服务器接收并存储目标特征数据，以及对目标特征数据进行预处理，构建行为预测模型。
由于被监控的协同计算不同，该专利为对数据进行预处理、构建行为预测模型然后进行协同计算从而达到监控的目的，不涉及数据安全、日志采集和处理、验证计算结果相关内容，而本发明主要涉及数据安全协同计算的监控和验证，且监控方式不同。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种数据安全多方协同计算的监控和验证方法及系统。
根据本发明提供的数据安全多方协同计算的监控和验证方法，包括：
步骤1：输入监控和验证相关配置，包括数据库配置和日志地址；
步骤2：输入需验证的安全多方协同计算数据模型；
步骤3：根据数据库配置和日志地址初始化数据库连接和建立日志采集任务及初始化用户信息，通过请求数据安全协同计算平台、多方客户端的健康检查接口校验的配置的服务是否可用；
步骤4：进行验证数据准备，生成数据计算的请求方和参与方；
步骤5：基于计算数据模型和生成的数据进行模拟计算，并与计算平台的计算结果进行校验，并将校验结果输出到日志文件；
步骤6：执行预设日志规则，对不符合预设条件的日志进行通知；
步骤7：将本次运行的数据存档到本地并发送报告，然后结束本次运行。
优选的，监控和验证相关配置包括数据安全协同计算平台的服务IP和端口、日志地址、计算请求方和参与方客户端安装地址、数据库、中间件地址；
所述安全多方协同计算数据模型包括浮点数、向量和矩阵。
优选的，所述步骤4包括：根据输入的安全多方协同计算数据模型，解析模型中的数据名称以及数据类型，确定计算数据的格式，解析模型中的行数确认待计算数据的数据量，根据数据名称n和数据类型m生成两个n*m的数据表格，然后在两个表格内根据数据类型的随机生成相应数据，从而完成计算请求方、参与方的数据生成。
优选的，所述步骤5包括：读取传入计算数据模型中的计算公式，使用数据安全协同计算平台逐一计算生成的数据，并同时将计算请求方数据和参与方数据传入到计算公式中进行模拟运算，比对平台计算结果和模拟运算结果是否一致，校验每次计算的数据库内计算的结果、请求方和参与方的用户id，计算时间是否正确、链上保存的请求方、参与方数据hash以及计算结果的hash是否正确，并将校验结果通过logback输出到日志文件。
优选的，计算公式为：3sin(x)+ln(x)+2^(y)+pow2(x)，其中，x为计算请求方数据，y为参与方数据。
根据本发明提供的数据安全多方协同计算的监控和验证系统，包括：
模块M1：输入监控和验证相关配置，包括数据库配置和日志地址；
模块M2：输入需验证的安全多方协同计算数据模型；
模块M3：根据数据库配置和日志地址初始化数据库连接和建立日志采集任务及初始化用户信息，通过请求数据安全协同计算平台、多方客户端的健康检查接口校验的配置的服务是否可用；
模块M4：进行验证数据准备，生成数据计算的请求方和参与方；
模块M5：基于计算数据模型和生成的数据进行模拟计算，并与计算平台的计算结果进行校验，并将校验结果输出到日志文件；
模块M6：执行预设日志规则，对不符合预设条件的日志进行通知；
模块M7：将本次运行的数据存档到本地并发送报告，然后结束本次运行。
优选的，监控和验证相关配置包括数据安全协同计算平台的服务IP和端口、日志地址、计算请求方和参与方客户端安装地址、数据库、中间件地址；
所述安全多方协同计算数据模型包括浮点数、向量和矩阵。
优选的，所述模块M4包括：根据输入的安全多方协同计算数据模型，解析模型中的数据名称以及数据类型，确定计算数据的格式，解析模型中的行数确认待计算数据的数据量，根据数据名称n和数据类型m生成两个n*m的数据表格，然后在两个表格内根据数据类型的随机生成相应数据，从而完成计算请求方、参与方的数据生成。
优选的，所述模块M5包括：读取传入计算数据模型中的计算公式，使用数据安全协同计算平台逐一计算生成的数据，并同时将计算请求方数据和参与方数据传入到计算公式中进行模拟运算，比对平台计算结果和模拟运算结果是否一致，校验每次计算的数据库内计算的结果、请求方和参与方的用户id，计算时间是否正确、链上保存的请求方、参与方数据hash以及计算结果的hash是否正确，并将校验结果通过logback输出到日志文件。
优选的，计算公式为：3sin(x)+ln(x)+2^(y)+pow2(x)，其中，x为计算请求方数据，y为参与方数据。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
(1)本发明通过自动获取数据安全协同计算服务支持的计算类型，并生成相应数据，并采用结果比对、数据库校验、异常日志等方式快速进行数据安全协同计算的验证和监控，解决了数据安全协同计算验证场景多，执行步骤复杂的问题；
(2)本发明通过使用数据采集工具Flume对平台日志、客户端日志、计算结果校验日志等进行实时采集，然后根据配置的规则使用EasyRules规则引擎对采集的日志进行规则匹配，并自动判断是人工处理还是自动处理，从而达到闭环处理效果；
(3)本发明通过配置控制系统的启动和部署、验证的场景数量、异常的匹配和处理等使得系统的应用更加灵活和简便。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为系统流程图；
图2为系统架构图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例：
如图1所示，根据本发明提供的监控并验证数据安全多方协同计算的一站式问题解决闭环系统，包括如下步骤：
步骤1：输入监控和验证相关配置，包含数据安全协同计算平台的服务IP和端口、日志地址、计算请求方和参与方客户端安装地址、数据库、中间件地址等配置数据。
步骤2：输入需验证的安全多方协同计算数据模型，比如浮点数、向量、矩阵等计算数据模型，其中浮点数支持的计算公式包含加减乘除、e^(x)`指数、sin(x)正弦、cos(x)余弦、ln(x)自然对数、log2(x)以2为底的对数等常用表达式，向量和矩阵支持加、减和乘。
步骤3：首先根据步骤1中传入的数据库配置和日志地址初始化数据库连接和建立日志采集任务及初始化用户信息，然后通过请求数据安全协同计算平台、多方客户端的健康检查接口校验的配置的服务是否可用。
步骤4：验证数据准备，根据步骤2输入的安全多方协同计算模型，解析模型中的计算数据数据名称以及数据类型(浮点型、矩阵、向量等)确定计算数据的格式，解析模型中的行数确认待计算数据的数据量，根据数据名称n和数据类型m生成两个n*m的数据表格，然后在两个表格内根据数据类型的随机生成相应数据，从而完成计算请求方、参与方的数据生成。
步骤5：读取步骤2传入计算数据模型中的计算公式(如：3sin(x)+ln(x)+2^(y)+pow2(x))使用数据安全协同计算平台逐一计算步骤4中生成的数据，并同时将计算请求方数据作为x，参与方数据作为y，传入到计算公式中进行模拟运算，比对平台计算结果和模拟运算结果是否一致，校验每次计算的数据库内计算的结果、请求方和参与方的用户id，计算时间是否正确、链上保存的请求方、参与方数据hash以及计算结果的hash是否正确，并将校验结果通过logback输出到日志文件。
步骤6：执行异常日志规则，判断采集的日志中是否有需要人工关注的异常，如需要则通过邮件等形式进行通知。
步骤7：将本次运行的数据存档到本地，并发送报告，然后结束本次运行。
如图2所示：根据本发明提供的监控并验证数据安全多方协同计算的一站式问题解决闭环系统，包括日志、服务层、数据存储和运行环境；
本系统的运行环境为Java虚拟机和linux服务器；
服务模块包括：系统初始化模块、计算模拟模块、数据验证模块、日志采集模块；
系统初始化模块主要通过读取输入的配置初始化数据库连接和建立日志采集任务及初始化用户信息；
计算模拟模块通过输入的计算公式以及自动生成的计算发起方、参与方数据进行明文计算，并输出计算结果；
数据验证模块通过计算结果校验、数据库校验等方式验证数据安全多方协同计算平台的计算正确性。
日志采集模块通过集成数据采集工具Flume、规则引擎EasyRules等工具，实现日志采集、校验和异常处理。
本发明通过自定义计算模型，对计算环境初始化、自动生成用户数据并计算，采用多种方式验证计算结果、数据库和链上等数据的正确性从而达到数据安全协同计算多维度快速验证，同时通过日志采集和规则引擎实现异常的及时发现和处理。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种数据安全多方协同计算的监控和验证方法，其特征在于，包括：
步骤1：输入监控和验证相关配置，包括数据库配置和日志地址；
步骤2：输入需验证的安全多方协同计算数据模型；
步骤3：根据数据库配置和日志地址初始化数据库连接和建立日志采集任务及初始化用户信息，通过请求数据安全协同计算平台、多方客户端的健康检查接口校验的配置的服务是否可用；
步骤4：进行验证数据准备，生成数据计算的请求方和参与方；
步骤5：基于计算数据模型和生成的数据进行模拟计算，并与计算平台的计算结果进行校验，并将校验结果输出到日志文件；
步骤6：执行预设日志规则，对不符合预设条件的日志进行通知；
步骤7：将本次运行的数据存档到本地并发送报告，然后结束本次运行。
2.根据权利要求1所述的数据安全多方协同计算的监控和验证方法，其特征在于，监控和验证相关配置包括数据安全协同计算平台的服务IP和端口、日志地址、计算请求方和参与方客户端安装地址、数据库、中间件地址；
所述安全多方协同计算数据模型包括浮点数、向量和矩阵。
3.根据权利要求1所述的数据安全多方协同计算的监控和验证方法，其特征在于，所述步骤4包括：根据输入的安全多方协同计算数据模型，解析模型中的数据名称以及数据类型，确定计算数据的格式，解析模型中的行数确认待计算数据的数据量，根据数据名称n和数据类型m生成两个n*m的数据表格，然后在两个表格内根据数据类型的随机生成相应数据，从而完成计算请求方、参与方的数据生成。
4.根据权利要求1所述的数据安全多方协同计算的监控和验证方法，其特征在于，所述步骤5包括：读取传入计算数据模型中的计算公式，使用数据安全协同计算平台逐一计算生成的数据，并同时将计算请求方数据和参与方数据传入到计算公式中进行模拟运算，比对平台计算结果和模拟运算结果是否一致，校验每次计算的数据库内计算的结果、请求方和参与方的用户id，计算时间是否正确、链上保存的请求方、参与方数据hash以及计算结果的hash是否正确，并将校验结果通过logback输出到日志文件。
5.根据权利要求4所述的数据安全多方协同计算的监控和验证方法，其特征在于，计算公式为：3sin(x)+ln(x)+2^(y)+pow2(x)，其中，x为计算请求方数据，y为参与方数据。
6.一种数据安全多方协同计算的监控和验证系统，其特征在于，包括：
模块M1：输入监控和验证相关配置，包括数据库配置和日志地址；
模块M2：输入需验证的安全多方协同计算数据模型；
模块M3：根据数据库配置和日志地址初始化数据库连接和建立日志采集任务及初始化用户信息，通过请求数据安全协同计算平台、多方客户端的健康检查接口校验的配置的服务是否可用；
模块M4：进行验证数据准备，生成数据计算的请求方和参与方；
模块M5：基于计算数据模型和生成的数据进行模拟计算，并与计算平台的计算结果进行校验，并将校验结果输出到日志文件；
模块M6：执行预设日志规则，对不符合预设条件的日志进行通知；
模块M7：将本次运行的数据存档到本地并发送报告，然后结束本次运行。
7.根据权利要求6所述的数据安全多方协同计算的监控和验证系统，其特征在于，监控和验证相关配置包括数据安全协同计算平台的服务IP和端口、日志地址、计算请求方和参与方客户端安装地址、数据库、中间件地址；
所述安全多方协同计算数据模型包括浮点数、向量和矩阵。
8.根据权利要求6所述的数据安全多方协同计算的监控和验证系统，其特征在于，所述模块M4包括：根据输入的安全多方协同计算数据模型，解析模型中的数据名称以及数据类型，确定计算数据的格式，解析模型中的行数确认待计算数据的数据量，根据数据名称n和数据类型m生成两个n*m的数据表格，然后在两个表格内根据数据类型的随机生成相应数据，从而完成计算请求方、参与方的数据生成。
9.根据权利要求6所述的数据安全多方协同计算的监控和验证系统，其特征在于，所述模块M5包括：读取传入计算数据模型中的计算公式，使用数据安全协同计算平台逐一计算生成的数据，并同时将计算请求方数据和参与方数据传入到计算公式中进行模拟运算，比对平台计算结果和模拟运算结果是否一致，校验每次计算的数据库内计算的结果、请求方和参与方的用户id，计算时间是否正确、链上保存的请求方、参与方数据hash以及计算结果的hash是否正确，并将校验结果通过logback输出到日志文件。
10.根据权利要求9所述的数据安全多方协同计算的监控和验证系统，其特征在于，计算公式为：3sin(x)+ln(x)+2^(y)+pow2(x)，其中，x为计算请求方数据，y为参与方数据。
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