CN115495714B - 基于区块链的金融人工智能算法集成方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及区块链与金融人工智能技术领域，特别涉及一种基于区块链的金融人工智能算法集成方法及系统，方法包括：基于区块链架构构建连接各金融客户端的金融算法管理平台；通过金融人工智能算法存储装置接收并保存人工智能算法模型和相关参数；通过承载金融算法管理平台的服务器将保存的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；构建金融客户端对区块链上人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理的共享调用机制。系统包括金融算法管理平台、金融人工智能算法存储装置、服务器和关联模块；其中，服务器与金融人工智能算法存储装置连接，服务器承载金融算法管理平台，用于实现上述方法。本发明能够确保算法可溯源，提供坚实的安全保障。
Description
技术领域
本发明涉及区块链与金融人工智能技术领域，特别涉及一种基于区块链的金融人工智能算法集成方法及系统。
背景技术
区块链，就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条。这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。这些服务器在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持。如果要修改区块链中的信息，必须征得半数以上节点的同意并修改所有节点中的信息，而这些节点通常掌握在不同的主体手中，因此篡改区块链中的信息是一件极其困难的事。相比于传统的网络，区块链具有两大核心特点：一是数据难以篡改、二是去中心化。基于这两个特点，区块链所记录的信息更加真实可靠，可以帮助解决人们互不信任的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于区块链的金融人工智能算法集成方法，包括以下步骤：
S100：基于区块链架构构建连接各金融客户端的金融算法管理平台；
S200：通过金融人工智能算法存储装置接收并保存人工智能算法模型和相关参数；
S300：通过承载金融算法管理平台的服务器将保存的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
S400：构建金融客户端对区块链上人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理的共享调用机制。
可选的，在S100步骤中，金融算法管理平台与各金融客户端连接方式如下：
一方发起连接请求信息，另一方收到后发送反馈信息；
金融算法管理平台通过发送证书上对金融客户端进行认证；金融客户端根据证书发送密钥交换信息；
金融算法管理平台与金融客户端通过相互交换密码套件信息完成验证；
对数据层的数据传输采用的安全协议进行封装。
可选的，金融算法管理平台包括数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层；在数据层设有保证区块链不可篡改特性的哈希加密算法和非对称加密算法。
可选的，在S400步骤中，共享调用机制包括：
实施人工智能算法模型的加载、卸载和维护统一管理；
设置人工智能算法模型的优先级，对不同的算法逻辑生成推理节点，推理节点设置超时时间和时间戳；
根据推理节点的堆积程度，动态加载调用或卸载人工智能算法模型。
可选的，金融客户端能够通过向金融算法管理平台发送调用请求，实现对人工智能算法模型的调用；具体为：
金融客户端向金融算法管理平台发送调用请求；
金融算法管理平台接收到调用请求并通过验证后，根据预设的相似度对比算法，确定需要调用的人工智能算法模型；
根据共享调用机制，实现对区块链中对应人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理进行调用。
本发明还提供了一种基于区块链的金融人工智能算法集成系统，包括金融算法管理平台、金融人工智能算法存储装置、服务器和关联模块；其中，
金融算法管理平台基于区块链架构构建与各金融客户端连接；
金融人工智能算法存储装置用于接收并保存人工智能算法模型和相关参数；
服务器与金融人工智能算法存储装置连接，服务器用于承载金融算法管理平台，并将保存的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
关联模块用于构建金融客户端对区块链上人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理的共享调用机制。
可选的，金融算法管理平台设有算法编写模块、校验模块、上传模块和注册模块；
算法编写模块用于对人工智能算法模型进行实体编写；
校验模块用于校验所编写的人工智能算法模型的输入输出参数是否符合输入输出规范；
上传模块用于将通过校验后的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
注册模块用于对人工智能算法模型进行注册和封装，通过编写调用代码，实现对已经校验的人工智能算法模型的调用，利用Spring自定义标签及Spring依赖注入技术，将人工智能算法模型及其配置信息注册到系统中。
可选的，金融算法管理平台配置有安全模块，安全模块用于系统安全检测，并在发现风险时进行提示与处理。
可选的，金融算法管理平台设置区块链的网络评估模块，网络评估模块用于评估网络节点是否存在运行异常，若存在运行异常则进行提示，并在调用人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理时进行异常节点规避。
可选的，金融算法管理平台设置金融客户端的连接初始化模块，连接初始化模块采用以下方式进行初始化：
连接初始化模块向金融客户端发起连接请求信息，由金融客户端收到后发送反馈信息；
金融算法管理平台通过发送证书上对金融客户端进行认证；金融客户端根据证书发送密钥交换信息；
连接初始化模块与金融客户端通过相互交换密码套件信息完成验证；
连接初始化模块对数据层的数据传输采用的安全协议进行封装，完成对应金融客户端的连接初始化。
本发明提供的基于区块链的金融人工智能算法集成方法及系统，通过金融人工智能算法存储装置接收并保持人工智能算法模型和相关参数，服务器进行区块链系统的发布上链操作，采用区块链的防篡改机制，存储算法的底层逻辑和运行机理，实现从数学模型到算法设计，再到模型训练的一脉相承，拒绝简单直接借用“开源代码”，确保算法有据可查、有源可溯，为金融领域在应用和研发人工智能算法时提供坚实的安全保障，从而在面临关键性金融安全问题时，不会因为算法问题被“卡脖子”。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于区块链的金融人工智能算法集成方法流程图；
图2为本发明实施例中一种基于区块链的金融人工智能算法集成系统示意图；
图3为本发明的基于区块链的金融人工智能算法集成系统实施例采用的金融算法管理平台示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于区块链的金融人工智能算法集成方法，包括以下步骤：
S100：基于区块链架构构建连接各金融客户端的金融算法管理平台；
S200：通过金融人工智能算法存储装置接收并保存人工智能算法模型和相关参数；
S300：通过承载金融算法管理平台的服务器将保存的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
S400：构建金融客户端对区块链上人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理的共享调用机制。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案提供的基于区块链的金融人工智能算法集成系统，通过金融人工智能算法存储装置接收并保持人工智能算法模型和相关参数，服务器进行区块链系统的发布上链操作，采用区块链的防篡改机制，存储算法的底层逻辑和运行机理，实现从数学模型到算法设计，再到模型训练的一脉相承，拒绝简单直接借用“开源代码”，确保算法有据可查、有源可溯，为金融领域在应用和研发人工智能算法时提供坚实的安全保障，从而在面临关键性金融安全问题时，不会因为算法问题被“卡脖子”。
在一个实施例中，在S100步骤中，金融算法管理平台与各金融客户端连接方式如下：
一方发起连接请求信息，另一方收到后发送反馈信息；
金融算法管理平台通过发送证书上对金融客户端进行认证；金融客户端根据证书发送密钥交换信息；
金融算法管理平台与金融客户端通过相互交换密码套件信息完成验证；交换密码套件信息过程为：分别从第一参数的高斯分布上随机采样，分别计算两者的公私密钥对，然后金融客户端从第二参数的高斯分布上随机采样，计算第一临时会话公钥并传输给金融算法管理平台，金融算法管理平台收到第一临时会话公钥后，进行金融客户端的身份验证，若验证不通过则断开连接，若验证通过，金融算法管理平台从第二参数的高斯分布上的随机采样，计算第二临时会话公钥，根据第一临时会话公钥、金融客户端向量、第二临时会话公钥、金融算法管理平台向量、以及金融算法管理平台在第一参数和第二参数的高斯分布上的随机采样，计算第二临时会话变量以及临时会话消错变量，根据第二临时会话变量以及临时会话消错变量计算金融算法管理平台的共享密钥初始种子；金融算法管理平台根据金融客户端向量、金融算法管理平台向量、第一临时会话公钥、第二临时会话公钥、临时会话消错变量和共享密钥初始种子，利用后量子算法生成此次会话的最终共享密钥；金融客户端根据最终共享密钥对金融算法管理平台进行身份验证；
对数据层的数据传输采用的安全协议进行封装。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案在构建金融算法管理平台与各金融客户端连接时，通过发送证书用于认证，采用双向验证方式进行身份互验，防止出现连接错误，确保系统的数据传输安全可靠；验证后对于数据传输采用的安全协议进行封装，保障数据交互格式统一。
在一个实施例中，金融算法管理平台包括数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层；在数据层设有保证区块链不可篡改特性的哈希加密算法和非对称加密算法。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案的金融算法管理平台基于区块链构建，具备数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层，其中，在数据层设有保证区块链不可篡改特性的哈希加密算法和非对称加密算法，使得数据层成为具有分布式特征、不可篡改特性的数据库，以保障人工智能算法模型以及其他数据的安全。
在一个实施例中，在S400步骤中，共享调用机制包括：
实施人工智能算法模型的加载、卸载和维护统一管理；
设置人工智能算法模型的优先级，对不同的算法逻辑生成推理节点，推理节点设置超时时间和时间戳；
根据推理节点的堆积程度，动态加载调用或卸载人工智能算法模型。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案对不同的人工智能算法模型进行统一的管理，既可能节约资源，又能够降低各节点运行负担，提高了算法调用的处理效率；设置时间戳，对于各金融客户端的推理节点，按照时间顺序进行推理计算，提高了推理节点的处理效率，实现了算法逻辑的快速响应；根据推理节点的堆积程度，动态加载或卸载人工智能算法模型，保证了算法逻辑的响应速度，节约了网络资源。
在一个实施例中，对推理节点进行超时检查，将超时推理节点加入到待批量处理推理节点集；在超时检查中对存在超时时间的推理节点，采用以下算法进行调整：
其中，
其中，t表示初始超时时间，t'为经过调整后的超时时间，优先级队列的容量表示为Nmax＝Nc+Ne，Nc为T时刻的实际优先级队列数量，Ne为T时刻的空余优先级队列数量，
表示下一时刻进入优先级队列的人工智能算法模型的数量，当/>
时，不需要调整初始超时时间，当/>
时，说明新增人工智能算法模型优先级队中的推理节点，通过动态参数μ对初始超时时间进行调整。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案通过将超时推理节点加入到待批量处理推理节点集；在使用运行过程中，当循环一遍后，若待批量处理推理节点集中推理节点的个数达到单次最大批量处理数量，则将待批量处理推理节点集交给人工智能算法模型进行批量推理计算；提高了超时检查中推理节点的处理效率，避免了推理节点的挤压。
在一个实施例中，金融客户端能够通过向金融算法管理平台发送调用请求，实现对人工智能算法模型的调用；具体为：
金融客户端向金融算法管理平台发送调用请求；
金融算法管理平台接收到调用请求并通过验证后，根据预设的相似度对比算法，确定需要调用的人工智能算法模型；
根据共享调用机制，实现对区块链中对应人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理进行调用。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案金融客户端能够通过向金融算法管理平台发送调用请求，通过验证后，根据预设的相似度对比算法，确定需要调用的人工智能算法模型，明确调用对象，根据共享调用机制实施调用；采用本方案，可以快速确定调用对象，提高算法调用效率；通过验证可以防止风险，提高安全性。
如图2所示，本发明实施例提供了一种基于区块链的金融人工智能算法集成系统，包括金融算法管理平台11、金融人工智能算法存储装置40、服务器10和关联模块20；其中，
金融算法管理平台11基于区块链架构构建与各金融客户端30连接；
金融人工智能算法存储装置40用于接收并保存人工智能算法模型和相关参数；
服务器10与金融人工智能算法存储装置40连接，服务器10用于承载金融算法管理平台11，并将保存的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
关联模块20用于构建金融客户端对区块链上人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理的调用机制。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案提供的基于区块链的金融人工智能算法集成系统，通过金融人工智能算法存储装置接收并保持人工智能算法模型和相关参数，服务器进行区块链系统的上链操作，采用区块链的防篡改机制，存储算法的底层逻辑和运行机理，实现从数学模型到算法设计，再到模型训练的一脉相承，拒绝简单直接借用“开源代码”，确保算法有据可查、有源可溯，为金融领域在应用和研发人工智能算法时提供坚实的安全保障，从而在面临关键性金融安全问题时，不会因为算法问题被“卡脖子”。
在一个实施例中，如图3所示，金融算法管理平台设有算法编写模块、校验模块、上传模块和注册模块；
算法编写模块用于对人工智能算法模型进行实体编写；
校验模块用于校验所编写的人工智能算法模型的输入输出参数是否符合输入输出规范；
上传模块用于将通过校验后的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
注册模块用于对人工智能算法模型进行注册和封装，通过编写调用代码，实现对已经校验的人工智能算法模型的调用，利用Spring自定义标签及Spring依赖注入技术，将人工智能算法模型及其配置信息注册到系统中。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案通过在金融算法管理平台设置算法编写模块、校验模块、上传模块和注册模块，能够允许对人工智能算法模型进行升级或者扩充，从而可以灵活应对区块链相关技术的发展与进步，便于金融服务提升，更新升级，提高金融系统安全。
在一个实施例中，如图2所示，金融算法管理平台11配置有安全模块50；安全模块50用于系统安全检测，并在发现风险时进行提示与处理。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案通过配置安全模块，对系统进行在线实时安全检测，及时发现风险并进行提示与处理，能够有效提高系统的安全性，抵御外部恶意行为。
在一个实施例中，金融算法管理平台设置区块链的网络评估模块，网络评估模块用于评估网络节点是否存在运行异常，若存在运行异常则进行提示，并在调用人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理时进行异常节点规避。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案通过设置网络评估模块，用于评估网络节点是否存在运行异常，以便在异常时进行提示，并在进行人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理调用时，进行异常节点规避，节省调用过程中的节点线路规划时间，提高算法调用效率，保障金融系统运行的稳定性。
在一个实施例中，金融算法管理平台设置金融客户端的连接初始化模块，连接初始化模块采用以下方式进行初始化：
连接初始化模块向金融客户端发起连接请求信息，由金融客户端收到后发送反馈信息；
金融算法管理平台通过发送证书上对金融客户端进行认证；金融客户端根据证书发送密钥交换信息；
连接初始化模块与金融客户端通过相互交换密码套件信息完成验证；
连接初始化模块对数据层的数据传输采用的安全协议进行封装，完成对应金融客户端的连接初始化。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：本方案通过设置连接初始化模块，在构建金融算法管理平台与金融客户端连接时，采用连接初始化模块对每个金融客户端与金融算法管理平台的连接进行初始化，通过发送证书用于认证，采用双向验证方式进行身份互验，防止出现连接错误，确保系统的数据传输安全可靠；验证后对于数据传输采用的安全协议进行封装，保障数据交互格式统一，通过连接初始化模块的初始化，实现金融客户端与金融算法管理平台连接的安全与稳定，提高金融数据交互的安全性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种基于区块链的金融人工智能算法集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100：基于区块链架构构建连接各金融客户端的金融算法管理平台；
S200：通过金融人工智能算法存储装置接收并保存人工智能算法模型和相关参数；
S300：通过承载金融算法管理平台的服务器将保存的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
S400：构建金融客户端对区块链上人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理的共享调用机制；
在S400步骤中，共享调用机制包括：
实施人工智能算法模型的加载、卸载和维护统一管理；
设置人工智能算法模型的优先级，对不同的算法逻辑生成推理节点，推理节点设置超时时间和时间戳；
根据推理节点的堆积程度，动态加载调用或卸载人工智能算法模型。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的金融人工智能算法集成方法，其特征在于，在S100步骤中，金融算法管理平台与各金融客户端连接方式如下：
一方发起连接请求信息，另一方收到后发送反馈信息；
金融算法管理平台通过发送证书上对金融客户端进行认证；金融客户端根据证书发送密钥交换信息；
金融算法管理平台与金融客户端通过相互交换密码套件信息完成验证；
对数据层的数据传输采用的安全协议进行封装。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的金融人工智能算法集成方法，其特征在于，金融算法管理平台包括数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层；在数据层设有保证区块链不可篡改特性的哈希加密算法和非对称加密算法。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的金融人工智能算法集成方法，其特征在于，金融客户端能够通过向金融算法管理平台发送调用请求，实现对人工智能算法模型的调用；具体为：
金融客户端向金融算法管理平台发送调用请求；
金融算法管理平台接收到调用请求并通过验证后，根据预设的相似度对比算法，确定需要调用的人工智能算法模型；
根据共享调用机制，实现对区块链中对应人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理进行调用。
5.一种基于区块链的金融人工智能算法集成系统，其特征在于，包括金融算法管理平台、金融人工智能算法存储装置、服务器和关联模块；其中，
金融算法管理平台基于区块链架构构建与各金融客户端连接；
金融人工智能算法存储装置用于接收并保存人工智能算法模型和相关参数；
服务器与金融人工智能算法存储装置连接，服务器用于承载金融算法管理平台，并将保存的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
关联模块用于构建金融客户端对区块链上人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理的共享调用机制；
共享调用机制包括：
实施人工智能算法模型的加载、卸载和维护统一管理；
设置人工智能算法模型的优先级，对不同的算法逻辑生成推理节点，推理节点设置超时时间和时间戳；
根据推理节点的堆积程度，动态加载调用或卸载人工智能算法模型。
6.根据权利要求5所述的基于区块链的金融人工智能算法集成系统，其特征在于，金融算法管理平台设有算法编写模块、校验模块、上传模块和注册模块；
算法编写模块用于对人工智能算法模型进行实体编写；
校验模块用于校验所编写的人工智能算法模型的输入输出参数是否符合输入输出规范；
上传模块用于将通过校验后的人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理上传区块链；
注册模块用于对人工智能算法模型进行注册和封装，通过编写调用代码，实现对已经校验的人工智能算法模型的调用，利用Spring自定义标签及Spring依赖注入技术，将人工智能算法模型及其配置信息注册到系统中。
7.根据权利要求5所述的基于区块链的金融人工智能算法集成系统，其特征在于，金融算法管理平台配置有安全模块，安全模块用于系统安全检测，并在发现风险时进行提示与处理。
8.根据权利要求5所述的基于区块链的金融人工智能算法集成系统，其特征在于，金融算法管理平台设置区块链的网络评估模块，网络评估模块用于评估网络节点是否存在运行异常，若存在运行异常则进行提示，并在调用人工智能算法模型的底层逻辑和运行机理时进行异常节点规避。
9.根据权利要求5所述的基于区块链的金融人工智能算法集成系统，其特征在于，金融算法管理平台设置金融客户端的连接初始化模块，连接初始化模块采用以下方式进行初始化：
连接初始化模块向金融客户端发起连接请求信息，由金融客户端收到后发送反馈信息；
金融算法管理平台通过发送证书上对金融客户端进行认证；金融客户端根据证书发送密钥交换信息；
连接初始化模块与金融客户端通过相互交换密码套件信息完成验证；
连接初始化模块对数据层的数据传输采用的安全协议进行封装，完成对应金融客户端的连接初始化。
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