CN115098884A - 数据协同处理方法、系统、区块链节点设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种数据协同处理方法、系统、区块链节点设备及存储介质，方法包括：创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果；本申请数据协同发起方和参与方进行多方交互，进行目标数据以及目标数据的数字使用信息的灵活配置，通过数据使用脚本进行多方数据挖掘，保证数据安全性，提高数据协同灵活性。

Description

数据协同处理方法、系统、区块链节点设备及存储介质

技术领域

本申请涉及信息安全领域，具体涉及一种数据协同处理方法、系统、区块链节点设备及存储介质(计算机可读存储介质)。

背景技术

在多个机构联合进行数据分析和挖掘时，一般的做法是将多方的数据汇聚到一方进行数据的清洗和使用，但随着近些年对于数据隐私保护的重视，基于数据汇聚的多方数据计算就已不再适用，需要一种既能保证数据不出库，又能在机构间进行数据价值可控共享的多方数据协同计算方案。

已有的解决多方数据协同计算问题的技术方案，更多的是专注于多方数据在密文情况下的计算，这种数据协同方式，数据安全性得到了一定保障，但是数据协同的多方只能按照固定的任务执行，数据协同任务不具有灵活性。

发明内容

本申请提供了一种数据协同处理方法、系统、区块链节点设备及存储介质，用于当前的数据协同任务不具有灵活性。

第一方面，本申请提供了一种数据协同处理方法，方法包括：

创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；

接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；

接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；

按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

可选地，所述创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方之前，所述方法包括：

接收设备连接请求，并将所述设备连接请求发送至参与方，以使所述参与方通过预设的P2P组件对所述参与方的对外通信地址进行编码生成连接标识；

接收所述参与方基于所述设备连接请求反馈的连接标识；

通过所述P2P组件建立与所述连接标识对应参与方之间的网络连接。

可选地，所述解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方，包括：

获取所述数据使用信息对应的数据使用脚本，将所述数据使用脚本发送至预设的执行器组件；

通过所述预设的执行器组件解析所述数据使用脚本，获得所述数据使用脚本中的数据使用逻辑；

基于所述数据使用逻辑，以及所述数据使用逻辑对应的数据使用类型，生成数据使用请求并发送至所述参与方。

可选地，所述按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果，包括：

根据所述数据协同任务中预先配置的隐私计算引擎处理所述目标数据，得到目标数据的数据处理结果；

若所述数据使用脚本执行完成，则将各所述数据处理结果整合得到任务执行结果。

另一方面，本申请实施例提供了一种所述数据协同处理方法应用于参与方，所述方法包括：

接收发起方发送的数据协同任务，配置待协同的目标数据，以及所述目标数据的数据使用信息，所述数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

将所述目标数据的数据使用信息发送至所述发起方；

接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方。

可选地，所述接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方，包括：

接收所述发起方反馈的数据使用逻辑；

查询预设的权限组件，校验所述数据使用逻辑对应的数据使用权限；

若所述数据使用权限校验通过，则通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方。

可选地，所述通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方，包括：

执行所述目标数据对应的数据预处理脚本，将所述目标数据输入至预设的数据适配器，得到格式化的目标数据；

执行所述数据预处理脚本，根据所述数据使用逻辑对格式化的目标数据进行处理，并将处理后的目标数据发送至所述发起方；所述数据使用逻辑包括：明文数据计算逻辑、数据统计逻辑、数据对齐逻辑和数据加密逻辑中的至少一种。

另一方面，本申请实施例提供了一种数据协同处理系统；

所述数据协同处理系统包括发起方和参与方，所述数据协同处理系统包括：

发起方，用于创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；

参与方，用于接收发起方发送的数据协同任务，配置待协同的目标数据，以及所述目标数据的数据使用信息，所述数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

参与方，用于将所述目标数据的数据使用信息发送至所述发起方；

发起方，用于接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息；

发起方，用于解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；

参与方，用于接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方；

发起方，用于接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；

发起方，用于按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

另一方面，本申请实施例还提供了一种区块链节点设备，所述区块链节点设备包括参与方和发起方，所述区块链节点设备内设置有处理器和存储器，存储器中存储有数据协同处理对应的计算机程序，并可在处理器上运行的数据协同处理程序，处理器执行数据协同处理程序以实现上述的数据协同处理方法中的步骤。

另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有多条指令，指令适于处理器进行加载，计算机可读存储介质上存储有数据协同处理程序，数据协同处理程序被处理器执行以实现上述的数据协同处理方法中的步骤。

从以上内容可得出，本申请具有以下的有益效果：

本申请提供了一种数据协同处理方法、系统、区块链节点设备及存储介质，方法包括：创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；本申请实施例数据协同发起方和参与方进行多方交互，进行目标数据以及目标数据的数字使用信息的灵活配置，发起方通过数据使用脚本进行多方数据挖掘，按照数据协同任务处理目标数据，得到任务执行结果；提供类似中心化数据聚合后的数据使用体验，避免了隐私数据泄露，保证了数据安全性，提高了数据协同灵活性。

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发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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数据协同处理方法的场景示意图；

图2为本申请实施例中数据协同处理方法中发起方的一个实施例流程示意图；

图3是本申请实施例中提供的数据协同处理方法中发起方和参与方建立连接一个实施例的流程示意图；

图4是本申请实施例中提供的数据协同处理方法中发起方和参与方建立连接一个实施例的场景示意图；

图5是本申请实施例中提供的数据协同处理方法中参与方一个实施例的流程示意图；

图6是本申请实施例中提供的数据协同处理系统的一个实施例场景示意图；

图7是本申请实施例中提供的数据协同处理装置中发起方的一个实施例结构示意图；

图8是本申请实施例中提供的数据协同处理装置中参与方的一个实施例结构示意图；

图9是本申请实施例中提供的区块链节点设备的一个实施例结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中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，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明包含的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。

本申请实施例中提供一种数据协同处理方法、装置、设备及计算机存储介质，以下分别进行详细说明。

本发明实施例中的数据协同处理方法应用于数据协同处理装置，数据协同处理装置设置于区块链节点设备，区块链节点设备中设置有一个或多个处理器、存储器，以及一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现数据协同处理方法；区块链节点设备可以是终端，例如，手机或平板电脑，区块链节点设备还可以是一台服务器，或者多台服务器组成的服务集群。

如图1所示，图1为本申请实施例数据协同处理方法的场景示意图，本发明实施例中数据协同处理场景中包括区块链节点设备100(区块链节点设备100中集成有数据协同处理装置)，区块链节点设备100中运行数据协同处理对应的计算机存储介质，以执行数据协同处理的步骤。

可以理解的是，图1所示数据协同处理的场景中的区块链节点设备，或者区块链节点设备中包含的装置并不构成对本发明实施例的限制，即，数据协同处理的场景中包含的设备数量、设备种类，或者各个设备中包含的装置数量、装置种类不影响本发明实施例中技术方案整体实现，均可以算作本发明实施例要求保护技术方案的等效替换或衍生。

本发明实施例中区块链节点设备100主要用于：创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

本发明实施例中该区块链节点设备100可以是独立的区块链节点设备，也可以是区块链节点设备组成的区块链节点设备网络或区块链节点设备集群，例如，本发明实施例中所描述的区块链节点设备100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络区块链节点设备、多个网络区块链节点设备集或多个区块链节点设备构成的云区块链节点设备。其中，云区块链节点设备由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络区块链节点设备构成。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本申请方案一种应用场景，并不构成对本申请方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的区块链节点设备，或者区块链节点设备网络连接关系，例如图1中仅示出1个区块链节点设备，可以理解的，该数据协同处理的场景还可以包括一个或多个其他区块链节点设备，具体此处不作限定；该区块链节点设备100中还可以包括存储器。

此外，本申请数据协同处理的场景中区块链节点设备100可以设置显示装置，或者区块链节点设备100中不设置显示装置与外接的显示装置200通讯连接，显示装置200用于输出区块链节点设备中数据协同处理方法执行的结果。区块链节点设备100可以访问后台数据库300(后台数据库可以是区块链节点设备的本地存储器中，后台数据库还可以设置在云端)，后台数据库300中保存有数据协同处理相关的信息。

需要说明的是，图1所示的数据协同处理方法的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的数据协同处理的场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定。

基于上述数据协同处理的场景，提出了数据协同处理方法的实施例。

如图2所示，图2为本申请实施例中数据协同处理方法中发起方的一个实施例流程示意图，该数据协同处理方法包括步骤201-204：

201，创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方。

本实施例中的数据协同处理方法应用在区块链节点设备，区块链节点设备种类不作具体限定，例如，区块链节点设备可以是终端或者服务器，本实施例中以服务器为例进行说明，本实施例中的服务器作为数据协同任务的发起方。

本申请数据协同处理方法执行依赖于数据多方数据协同计算系统，多方数据协同计算系统是为了协同多方数据进行计算的程序，多方数据协同计算系统包括不同的功能模块，例如，数据权限模块、数据管理模块等。

本申请实施例中数据协同处理方法中多方数据协同计算系统由以下几个组件构成：

1、P2P组件，用于和其他第三方数据提供者进行点对点通信的组件，P2P组件将会将对外通信地址编码成连接ID，其他机构获取后即可通过该连接ID进行机构间系统的P2P连接。

2、数据适配器组件，用于对接第三方数据提供者已有的多种数据类型：关系型和非关系型数据库，接口，结构化文件等，并提供数据的使用方式。

3、权限组件，用于在一个多方数据协同计算任务中，校验请求方是否有使用某一数据的权限以及使用方式是否被允许。可配置参与计算任务的数据的使用权限，如某个字段可以明文使用、只能通过隐私计算的方式密文使用、不能被使用到。

4、任务管理组件，用于多方数据协同计算任务的生命周期管理。包含了任务的创建，邀请参与方，参与方加入，数据配置，退出等。

5、执行器组件，管理编写的数据使用脚本，并解析执行该脚本，将涉及到其他方的数据使用逻辑发送到数据所属方，由所属方的执行器组件执行收到的数据使用逻辑。

通过P2P的网络进行灵活的组网；通过P2P网络进行多方计算任务的创建和加入；通过数据使用脚本来进行多方数据的挖掘，提供类似中心化数据聚合后的数据使用体验(实际各方数据不会汇聚)，上述多方数据协同计算系统中的功能模块不构成本实施例的限定，本领域技术人员可以根据数据协同需求，设置更多或者更少的模块。

例如，多方数据协同计算系统中还可以包括隐私计算引擎适配器组件，用于适配不同隐私计算引擎的逻辑：适配器会定义算法的标准接口(可以说http接口，也可以是rpc接口，也可以是基于代码层面接口，类型不做限制)。

发起方部分标准接口如下：A、创建任务：入参是任务id和算法类型。B、设置任务输入：入参是任务id和算法输入(由算法决定，如字符串数组或者浮点数数组等)。C、配置任务：入参是任务id和算法配置(由算法决定，如计算精度，容忍参与方离线数量，使用资源等)。

参与方部分标准接口如下：A、加入任务：入参是任务id和算法类型。B、设置任务输入：入参是任务id和算法输入(由算法决定，如字符串数组或者浮点数数组等)。C、配置任务：入参是任务id和算法配置(由算法决定，如使用资源等)。

服务器如果需要适配一种隐私计算引擎，则需要编写一个插件来实现这些接口。插件的形式可以使独立的程序，暴露出适配器定义的标准网络接口，也可以是代码插件接口，直接由适配器加载调用。拿适配fate来举例，插件可以是一个独立的grpc服务，适配器作为grpc客户端来调用插件接口，插件中的接口再通过fate提供的http接口，适配器的接口和fate本身的接口的适配在此就不具体描述。

服务器接收操作请求，其中，操作请求可以是用户主动触发的，例如，用户点击手机终端显示界面上的“数据协同”按键，主动触发操作请求，手机终端将操作请求发送至服务器，服务器接收用户触发的操作请求；此外，操作请求还可以是服务器自动触发的，例如，服务器中预先设置操作请求的触发条件为：数据库中出现数据更新；服务器实时地检测数据库，服务器检测到数据库中的数据更新时，服务器自动触发操作请求。

服务器根据操作请求创建数据协同任务，其中，数据协同任务的内容和形式不作具体限定，本实施例中的数据协同任务可以通过多方数据协同计算系统中任务管理组件建立多方数据协同计算任务，生成任务标识，该任务标识可以方便参与方进行识别。

服务器可以根据用户计算需求创建数据协同任务，服务器将数据协同任务发送至参与方。以使参与方根据数据协调任务配置目标数据，以及目标数据的数据使用信息，数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型。

202，接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型。

服务器接收参与方基于数据协同任务反馈的数据使用信息，数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；数据使用权限是指预先设置的数据使用者的权限信息；数据使用逻辑是指数据运算逻辑，包括数据加减计算，数据乘积等等运算；数据使用类型是指目标数据的类型属性，数据使用类型可以根据目标数据存储的数据库确定，本实施例中根据数据使用类型可以生成数据调用指令，方便从数据库中读取目标数据。

203，解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方。

服务器根据数据使用信息编写数据使用脚本，即，本实施例中的数据使用脚本编写的方式不作具体限定，数据使用脚本可以是用户手动编写，还可以是服务器自动编写，例如，服务器中预设有脚本模板，预设的脚本模板中包含有数据使用模板语句，服务器根据数据使用信息，将各个数据使用模板语句进行拼接，得到数据使用脚本。

服务器解析数据使用信息对应的数据使用脚本，将数据使用脚本进行分解，得到不同的数据使用逻辑，服务器将数据使用逻辑分别发送至不同的参与方。具体地，包括：

1、将所述数据使用脚本发送至预设的执行器组件；

2、通过所述预设的执行器组件解析所述数据使用脚本，获得所述数据使用脚本中的数据使用逻辑；

3、基于所述数据使用逻辑，以及所述数据使用逻辑对应的数据使用类型，生成数据使用请求并发送至所述参与方。

本实施例中服务器将数据使用脚本发送至预设的执行器组件；通过执行器组件管理编写的数据使用脚本，并解析执行该数据使用脚本，提取数据使用脚本中涉及到的参与方，以及各个参与方的数据使用逻辑，以及各数据使用逻辑对应的数据使用类型，服务器将各个参与方的数据使用逻辑，和各数据使用逻辑对应的数据使用类型发送至参与方对应的服务器，以使参与方对应的服务器中的执行器组件根据数据使用类型执行收到的数据使用逻辑。

204，接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

服务器接收参与方基于数据使用逻辑反馈的目标数据，服务器按照数据协同任务处理目标数据，得到任务执行结果；具体地，包括：

1、根据所述数据协同任务中预先配置的隐私计算引擎处理所述目标数据，得到目标数据的数据处理结果；

2、若所述数据使用脚本执行完成，则将各所述数据处理结果整合得到任务执行结果。

服务器根据数据协同任务中预先配置的隐私计算引擎处理目标数据，得到目标数据的数据处理结果；服务器将数据使用脚本的各个数据使用逻辑分别发送至各个参与方，直至数据使用脚本执行完成，服务器将全部的数据使用逻辑发送至不同的参与方，服务器接收不同参与方反馈的目标数据，服务器对各个参与方反馈的目标数据进行处理得到数据处理结果，服务器则将各个数据处理结果整合得到任务执行结果。

本申请实施例中创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；本申请数据协同发起方和参与方进行多方交互，进行目标数据以及目标数据的数字使用信息的灵活配置，发起方通过数据使用脚本进行多方数据挖掘，按照数据协同任务处理目标数据，得到任务执行结果；提供类似中心化数据聚合后的数据使用体验，避免了隐私数据泄露，保证了数据安全性，提高了数据协同灵活性。

参照图3，图3是本申请实施例中提供的数据协同处理方法中发起方和参与方建立连接一个实施例的流程示意图。

在本申请一些实施例中，步骤201创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方之前，数据协同的发起方与参与方建立通信连接，具体地，步骤301-303：

301，接收设备连接请求，并将所述设备连接请求发送至参与方，以使所述参与方通过预设的P2P组件对所述参与方的对外通信地址进行编码生成连接标识；

服务器接收设备连接请求，其中，设备连接请求的触发方式不作具体限定，即，设备连接请求可以是用户主动触发的，例如，用户在手机界面输入设置连接，手机将连接请求发送至服务器；或者，设备连接请求还可以是服务器自动触发，例如，服务器中预先设置在特定时间节点自动触发设备连接请求，服务器检测到当前处于特定时间节点，发起方对应的服务器将设备连接请求发送至参与方，以使参与方通过预设的P2P组件对参与方的对外通信地址进行编码生成连接标识。

302，接收所述参与方基于所述设备连接请求反馈的连接标识；

303，通过所述P2P组件建立与所述连接标识对应参与方之间的网络连接。

服务器接收参与方基于设备连接请求反馈的连接标识；服务器通过P2P组件建立与连接标识对应参与方之间的网络连接。

参照图4，图4是本申请实施例中提供的数据协同处理方法中发起方和参与方建立连接一个实施例的场景示意图。图4中发起方对应的服务器获取到参与方的连接标识(ID)，并通过P2P组件建立网络连接；发起方对应服务器通过任务管理组件建立多方数据协同计算任务，生成任务ID；用户在发起方服务器指定任务参与方的连接ID，附带任务ID和任务描述等信息通过P2P发送任务邀请；任务参与方查看任务邀请请求，接收任务邀请；任务参与方将通过数据适配器适配好的数据添加到任务中，并编写数据预处理脚本用于将数据本地转化为格式化数据输出(如将api类型的数据转化成行列形式的数据)；任务参与方配置转化后数据，每个字段的使用权限(无法使用，明文使用，密文使用)，并将权限信息存储到权限组件；任务参与方通过P2P向发起方发送配置完成的信息；待所有任务参与方都配置完成后，任务准备完成。本实施例中通过P2P组件建立发起发和参与方的连接，可以使得数据协同任务高效执行。

参照图5，图5是本申请实施例中提供的数据协同处理方法中参与方一个实施例的流程示意图。

在本申请一些实施例中数据协同处理方法中参与方响应发起方请求执行数据协同任务，还包括步骤401-403：

401，接收发起方发送的数据协同任务，配置待协同的目标数据，以及所述目标数据的数据使用信息，所述数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

参与方对应的服务器接收发起方发送的数据协同任务，参与方对应的服务器触发数据配置请求，参与方接收配置的待协同的目标数据，以及目标数据的数据使用信息，数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型，其中，目标数据，以及目标数据的使用信息配置可以是用户根据数据协同任务主动的，还可以是参与方根据发起方的信息自动配置的，本实施例不作具体限定。

402，将所述目标数据的数据使用信息发送至所述发起方；

参与方将目标数据的使用信息发送至发起方，以使发起方执行数据使用脚本，获得数据使用信息中的数据使用逻辑。

403，接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方。

参与方接收发起方反馈的数据使用逻辑，参与方通过调用目标数据对应的数据预处理脚本，执行数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方，具体地，包括：

1、接收所述发起方反馈的数据使用逻辑；

2、查询预设的权限组件，校验所述数据使用逻辑对应的数据使用权限；

3、若所述数据使用权限校验通过，则通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方。

即，参与方接收发起方反馈的数据使用逻辑；参与方查询预设的权限组件，校验数据使用逻辑对应的数据使用权限；若所述数据使用权限校验通过，则通过调用目标数据对应的数据预处理脚本，执行目标数据对应的数据预处理脚本，将目标数据输入至预设的数据适配器，得到格式化的目标数据；执行所述数据预处理脚本，根据所述数据使用逻辑对格式化的目标数据进行处理，并将处理后的目标数据发送至所述发起方；所述数据使用逻辑包括：明文数据计算逻辑、数据统计逻辑、数据对齐逻辑和数据加密逻辑中的至少一种。

本实施例中参与方接收发起方发送的数据协同任务，配置待协同的目标数据，以及所述目标数据的数据使用信息，所述数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；将所述目标数据的数据使用信息发送至所述发起方；接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方；本申请实施例中数据协同发起方和参与方进行多方交互，进行目标数据以及目标数据的数字使用信息的灵活配置，参与方通过数据预处理脚本进行数据整合，避免了隐私数据泄露，保证了数据安全性，提高了数据协同灵活性。

参照图6，图6是本申请实施例中提供的数据协同处理系统的一个实施例场景示意图。

在本申请一些实施例中，数据协同处理系统包括通信连接的发起方和参与方，数据协同处理系统具体执行以下步骤：

发起方，用于创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；

参与方，用于接收发起方发送的数据协同任务，配置待协同的目标数据，以及所述目标数据的数据使用信息，所述数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

参与方，用于将所述目标数据的数据使用信息发送至所述发起方；

发起方，用于接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息；

发起方，用于解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；

参与方，用于接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方；

发起方，用于接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；

发起方，用于按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

如图6所示，发起方编写数据的使用脚本，使用脚本中通过数据名称来区分数据，并内置数据处理sdk来定义参与方数据的处理逻辑和使用方式；发起方通过执行器组件执行数据使用脚本；当执行器组件解析到参与方的数据使用逻辑时，将数据的处理逻辑拆分出来并打包；将打包好的数据处理逻辑以及数据的使用方式(结果明文返回或者结果密文返回)发送数据使用请求到所属的任务参与方；

参与方收到数据使用请求后，从权限组件查找之前配置的数据使用权限，校验请求中的使用方式是否允许；参与方执行之前配置的数据处理脚本，将数据通过数据适配器转换成格式化数据；参与方对转化后的格式化数据执行收到的数据使用逻辑；参与方根据数据的使用类型，返回明文数据，或者返回加密后的数据。

发起方收到返回的数据后，继续执行明文或者密文计算逻辑；发起方继续执行脚本逻辑，发起方脚本执行完成后，返回最后的执行结果。

本申请实施例中数据协同系统中的发起方和参与方进行多方交互，进行目标数据以及目标数据的数字使用信息的灵活配置，发起方通过数据使用脚本进行多方数据挖掘，按照数据协同任务处理目标数据，得到任务执行结果；提供类似中心化数据聚合后的数据使用体验；参与方通过数据预处理脚本进行数据整合；数据协同系统中多方交互，避免了隐私数据泄露，保证了数据安全性，提高了数据协同灵活性。

如图7所示，图7是本申请实施例中提供的数据协同处理装置中发起方的一个实施例结构示意图。

为了更好实施本申请实施例中数据协同处理方法，在数据协同处理方法基础之上，本申请实施例中还提供一种数据协同处理装置，所述数据协同处理装置应用于发起方；

所述数据协同处理装置包括：

创建模块501，用于创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；

第一接收模块502，用于接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

查询模块503，用于解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；

第二接收模块504，用于接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据，按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

在本申请一些实施例中，所述的数据协同处理装置中执行所述创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方之前，包括：

接收设备连接请求，并将所述设备连接请求发送至参与方，以使所述参与方通过预设的P2P组件对所述参与方的对外通信地址进行编码生成连接标识；

接收所述参与方基于所述设备连接请求反馈的连接标识；

通过所述P2P组件建立与所述连接标识对应参与方之间的网络连接。

在本申请一些实施例中，所述的数据协同处理装置中查询模块503，执行所述解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方，包括：

获取所述数据使用信息对应的数据使用脚本，将所述数据使用脚本发送至预设的执行器组件；

通过所述预设的执行器组件解析所述数据使用脚本，获得所述数据使用脚本中的数据使用逻辑；

基于所述数据使用逻辑，以及所述数据使用逻辑对应的数据使用类型，生成数据使用请求并发送至所述参与方。

在本申请一些实施例中，所述的数据协同处理装置中第二接收模块504，执行所述按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果，包括：

根据所述数据协同任务中预先配置的隐私计算引擎处理所述目标数据，得到目标数据的数据处理结果；

若所述数据使用脚本执行完成，则将各所述数据处理结果整合得到任务执行结果。

本实施例中数据协同处理装置，发起方通过数据使用脚本进行多方数据挖掘，按照数据协同任务处理目标数据，得到任务执行结果；提供类似中心化数据聚合后的数据使用体验，避免了隐私数据泄露，保证了数据安全性，提高了数据协同灵活性。

如图8所示，图8是本申请实施例中提供的数据协同处理装置中参与方的一个实施例结构示意图。本申请实施例中还提供一种数据协同处理装置，所述数据协同处理装置应用于参与方；

所述数据协同处理装置包括：

第一接收模块601，接收发起方发送的数据协同任务，配置待协同的目标数据，以及所述目标数据的数据使用信息，所述数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

发送模块602，将所述目标数据的数据使用信息发送至所述发起方；

第二接收模块603，接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方。

在本申请一些实施例中，所述的数据协同处理装置中第二接收模块603，执行所述接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方，包括：

接收所述发起方反馈的数据使用逻辑；

查询预设的权限组件，校验所述数据使用逻辑对应的数据使用权限；

若所述数据使用权限校验通过，则通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方。

在本申请一些实施例中，所述的数据协同处理装置中第二接收模块603，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方，包括：

执行所述目标数据对应的数据预处理脚本，将所述目标数据输入至预设的数据适配器，得到格式化的目标数据；

执行所述数据预处理脚本，根据所述数据使用逻辑对格式化的目标数据进行处理，并将处理后的目标数据发送至所述发起方；所述数据使用逻辑包括：明文数据计算逻辑、数据统计逻辑、数据对齐逻辑和数据加密逻辑中的至少一种，通过执行数据使用逻辑，实现多方安全交互，完成数据协同任务。

本实施例中数据协同发起方和参与方进行多方交互，进行目标数据以及目标数据的数字使用信息的灵活配置，参与方通过数据预处理脚本进行数据整合，避免了隐私数据泄露，保证了数据安全性，提高了数据协同灵活性。

本发明实施例还提供一种区块链节点设备，如图9所示，图9是本申请实施例中提供的区块链节点设备的一个实施例结构示意图。

区块链节点设备集成了本发明实施例所提供的任一种数据协同处理装置，所述区块链节点设备包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行上述数据协同处理方法实施例中任一实施例中所述的数据协同处理方法中的步骤。

具体来讲：区块链节点设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器701、一个或一个以上计算机存储介质的存储器702、电源703和输入单元704等部件。本领域技术人员可以理解，图9中示出的区块链节点设备结构并不构成对区块链节点设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

处理器701是该区块链节点设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个区块链节点设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器702内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器702内的数据，执行区块链节点设备的各种功能和处理数据，从而对区块链节点设备进行整体监控。可选的，处理器701可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器701可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器701中。

存储器702可用于存储软件程序以及模块，处理器701通过运行存储在存储器702的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器702可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据区块链节点设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器702还可以包括存储器控制器，以提供处理器701对存储器702的访问。

区块链节点设备还包括给各个部件供电的电源703，优选的，电源703可以通过电源管理系统与处理器701逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源703还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

该区块链节点设备还可包括输入单元704，该输入单元704可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

尽管未示出，区块链节点设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，区块链节点设备中的处理器701会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器702中，并由处理器701来运行存储在存储器702中的应用程序，从而实现各种功能，如下：

创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；

接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；

接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；

按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本发明实施例提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种数据协同处理方法中的步骤。例如，所述计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：

创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；

接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；

接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；

按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。

具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

以上对本申请提供的数据协同处理方法、系统、区块链节点设备及存储介质以及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种数据协同处理方法，其特征在于，所述数据协同处理方法应用于发起方，所述方法包括：

创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；

接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息，所述数据使用信息包括：数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；

接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；

按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

2.根据权利要求1所述的数据协同处理方法，其特征在于，所述创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方之前，所述方法包括：

接收设备连接请求，并将所述设备连接请求发送至参与方，以使所述参与方通过预设的P2P组件对所述参与方的对外通信地址进行编码生成连接标识；

接收所述参与方基于所述设备连接请求反馈的连接标识；

通过所述P2P组件建立与所述连接标识对应参与方之间的网络连接。

3.根据权利要求1所述的数据协同处理方法，其特征在于，所述解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方，包括：

获取所述数据使用信息对应的数据使用脚本，将所述数据使用脚本发送至预设的执行器组件；

通过所述预设的执行器组件解析所述数据使用脚本，获得所述数据使用脚本中的数据使用逻辑；

基于所述数据使用逻辑，以及所述数据使用逻辑对应的数据使用类型，生成数据使用请求并发送至所述参与方。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的数据协同处理方法，其特征在于，所述按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果，包括：

根据所述数据协同任务中预先配置的隐私计算引擎处理所述目标数据，得到目标数据的数据处理结果；

若所述数据使用脚本执行完成，则将各所述数据处理结果整合得到任务执行结果。

5.一种数据协同处理方法，其特征在于，所述数据协同处理方法应用于参与方，所述方法包括：

接收发起方发送的数据协同任务，配置待协同的目标数据，以及所述目标数据的数据使用信息，所述数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

将所述目标数据的数据使用信息发送至所述发起方；

接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方。

6.根据权利要求5所述的数据协同处理方法，其特征在于，所述接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方，包括：

接收所述发起方反馈的数据使用逻辑；

查询预设的权限组件，校验所述数据使用逻辑对应的数据使用权限；

若所述数据使用权限校验通过，则通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方。

7.根据权利要求6所述的数据协同处理方法，其特征在于，所述通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方，包括：

执行所述目标数据对应的数据预处理脚本，将所述目标数据输入至预设的数据适配器，得到格式化的目标数据；

执行所述数据预处理脚本，根据所述数据使用逻辑对格式化的目标数据进行处理，并将处理后的目标数据发送至所述发起方；所述数据使用逻辑包括：明文数据计算逻辑、数据统计逻辑、数据对齐逻辑和数据加密逻辑中的至少一种。

8.一种数据协同处理系统，其特征在于，所述数据协同处理系统包括发起方和参与方，所述数据协同处理系统包括：

发起方，用于创建数据协同任务，将所述数据协同任务发送至参与方；

参与方，用于接收发起方发送的数据协同任务，配置待协同的目标数据，以及所述目标数据的数据使用信息，所述数据使用信息包括数据使用权限、数据使用逻辑和数据使用类型；

参与方，用于将所述目标数据的数据使用信息发送至所述发起方；

发起方，用于接收所述参与方基于所述数据协同任务反馈的数据使用信息；

发起方，用于解析所述数据使用信息对应的数据使用脚本，获得数据使用逻辑并发送至所述参与方；

参与方，用于接收所述发起方反馈的数据使用逻辑，通过调用所述目标数据对应的数据预处理脚本，执行所述数据使用逻辑处理所述目标数据，并将处理后的所述目标数据发送至所述发起方；

发起方，用于接收所述参与方基于所述数据使用逻辑反馈的目标数据；

发起方，用于按照所述数据协同任务处理所述目标数据，得到任务执行结果。

9.一种区块链节点设备，其特征在于，所述区块链节点设备包括参与方和发起方，所述区块链节点设备内设置有处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行如权利要求1至4和/或5至7任一项所述数据协同处理方法中的步骤。

10.一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存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至4和/或5至7任一项所述数据协同处理方法中的步骤。

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