CN115828296A - 一种基于智能合约的多方向隐私计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，包括登录平台和云数据处理终端，通过混淆函数模块和拟定智能合约模块之间的配合，混淆电路的方式在参与者之间建立同步和异步的多方向隐私计算，同步计算与异步计算在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转，便于参与者进行拟定合约时的数据安全，随时进行数据价值的发掘，通过云数据处理终端、数据源网关模块与数据加密模块之间的配合，能够通过大数据的筛选，将参与者的隐私进行加密保护并储存参与者的信息，便于参与者之间建立同步和异步的多方向隐私计算，便于根据参与者的在线情况进行隐私计算。

Description

一种基于智能合约的多方向隐私计算方法

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于智能合约的多方向隐私计算方法方法。

背景技术

随着物联网、移动计算、大数据、云计算的快速发展，人们的生活方式正在发生巨大变化。这些技术为信息的收集、存储、传播和处理提供了一种新的模式，为整个社会提供了极大的便利，为了共享这些不同技术所提供的资源，不同组织或个人之间的协作计算变得越来越频繁；例如，可以将物联网系统中不同传感器收集的数据进行聚合，以产生目标结果；云和客户端可以合作提供适当的服务；然而，与此同时，私人信息和机密数据的泄露频繁发生，这些安全威胁严重制约了这些数据处理技术的应用和推广。

智能合约，又称自动执行合约，是一组协议双方都有致力于自动执行协议义务的指令，智能合约具有不可变和加密安全的特性，为交易提供了更强的安全性，即提供分布式可靠的计算，数据隐私方面，智能合约缺乏加密机制来处理加密的敏感数据，在执行安全方面，需要一种安全机制来保证智能合约执行的正确性，智能合约是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议，此外，在这些合同中，没有必要的安全措施保护参与者的隐私，同时，不便于参与者之间建立同步和异步的多方向隐私计算，不便于根据参与者的在线情况进行隐私计算，对使用环境的需求较高。

为此，我们提出一种基于智能合约的多方向隐私计算方法方法来解决现有技术中存在的问题，通过采用混淆电路的方式在参与者之间建立同步和异步的多方向隐私计算，同步计算针对参与者同时在线的计算，异步计算用于对参与者不同时在线的计算，使参与者能够在数据透明的情况下进行隐私计算，随时进行数据价值的发掘。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能合约的多方向隐私计算方法方法，以解决上述背景技术中提出现有技术中不便于参与者之间建立同步和异步的多方向隐私计算，不便于根据参与者的在线情况进行隐私计算的问题。

为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

1.一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，包括如下步骤：

S1、用户通过账号登录平台进入云数据处理终端，登录填入基本信息，并由参与者征信单对用户账号征信进行查询，将用户账号的基本信息通过参与者信息显示单元的显示窗口显示，并禁止征信低的用户账号登录；

S2、当用户账号登录后，多人登录时，云数据处理终端的参与者整理单元对参与者进行隐私计算窗口的排版，并通过混淆函数模块与拟定智能合约模块对多组用户同时在线时进行隐私计算，查询方向模型持有方发送查询请求消息，所述查询请求消息包括查询对象的信息，然后模型持有方将所述查询请求消息转发给多个数据持有方，接着多个数据持有方中的第一持有方根据所述查询对象的信息，从其本地数据中获取所述查询对象的隐私明细数据，接着模型持有方至少利用本地的预测模型，与所述第一持有方的隐私明细数据，进行多方安全计算，得到所述查询对象的预测结果，接着所述模型持有方向所述查询方发送所述查询对象的预测结果，最后查询方根据所述查询对象的预测结果为所述查询对象提供目标业务，参与者为隐私数选定N个变量，将公钥写入变量栏的公钥填写栏，拟定智能合约模块检查隐私变量的重复量，并将变量值使用公钥加密；

S3、通过数据源网关模块的大数据对隐私变量重复量进行筛选，同时通过拟定项式函数得到多项式表达式，并将任务编号、系项数和乘积数代入多项式表达式；

S4、数据加密模块随着混淆函数模块的变化对变化值进行加密，并通过发送单元，接收单元、解密单元和业务处理单元将多项式表达式计算出的隐私结果导入结果栏。

优选的，步骤S1中所述登录平台包括参与者征信单元和参与者信息显示单元，所述登录平台电性连接有多组用户账号，所述参与者征信单元包括基本信息和守约记录信息，所述参与者信息显示单元包括显示窗口和登录窗口。

优选的，所述基本信息包括用户的姓名、身份证号、家庭住址、婚恋情况和学历程度，所述守约记录信息包括用户的借贷守约记录，所述显示窗口包括信息填写表格和信息核对表格，所述登录窗口包括确认、取消和退出。

优选的，步骤S2中所述云数据处理终端，所述云数据处理单元包括同步处理单元和异步处理单元，所述同步处理单元与异步处理单元呈并联设置，所述云数据处理单元还包括混淆函数模块、数据源网关模块和拟定智能合约模块。

优选的，所述云数据处理终端分别与混淆函数模块、数据源网关模块和拟定智能合约模块电性连接，所述云数据处理终端与登录平台电性连接。

优选的，步骤S2中所述混淆函数模块包括拟定项式函数，所述拟定项式函数主要由子任务单元组成，所述子任务单元包括隐私任务编号、项系数和乘积数，其中项系数包括自变因素和公变因素，且自变因素与公变因素均设置在乘积数内。

优选的，步骤S2中所述拟定智能合约模块包括多组变量栏、填写栏和结果栏，所述变量栏与子任务单元电性连接，所述填写栏内设置有填写框。

优选的，步骤S3中所述数据源网关模块包括发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元，且发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元均电性连接有数据加密模块。

优选的，所述发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元呈串联设置，所述发送单元用于将接收单元接收的查询请求消息转发给各用户账号。

优选的，步骤S4中所述数据加密模块分别对接收单元、发送单元、解密单元和业务处理单元的数据进行加密，所述数据加密模块通过接收单元、发送单元、解密单元和业务处理单元的数据传输对混淆函数模块与拟定智能合约模块加密。

本发明提出的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法方法，与现有技术相比，具有以下优点：

1、本发明通过混淆函数模块和拟定智能合约模块之间的配合，混淆电路的方式在参与者之间建立同步和异步的多方向隐私计算，同步计算与异步计算在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转，便于参与者进行拟定合约时的数据安全，随时进行数据价值的发掘。

2、本发明通过云数据处理终端、数据源网关模块与数据加密模块之间的配合，能够通过大数据的筛选，将参与者的隐私进行加密保护并储存参与者的信息，便于参与者之间建立同步和异步的多方向隐私计算，便于根据参与者的在线情况进行隐私计算。

附图说明

图1为本发明的系统框图；

图2为本发明的混淆函数模块框图；

图3为本发明的数据源网关模块框图；

图4为本发明的拟定智能合约模块框图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。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。

本发明提供了如图1-4所示的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，包括如下步骤：

S1、用户通过账号登录平台进入云数据处理终端，登录填入基本信息，并由参与者征信单对用户账号征信进行查询，将用户账号的基本信息通过参与者信息显示单元的显示窗口显示，并禁止征信低的用户账号登录；

其中，步骤S1中登录平台包括参与者征信单元和参与者信息显示单元，登录平台电性连接有多组用户账号，参与者征信单元包括基本信息和守约记录信息，参与者信息显示单元包括显示窗口和登录窗口，用户生成自己的公钥和私钥，并且用户的身份ID和公钥都被云数据处理终端的数据加密模块保护，每个用户都知道其它用户的公钥。

基本信息包括用户的姓名、身份证号、家庭住址、婚恋情况和学历程度，守约记录信息包括用户的借贷守约记录，显示窗口包括信息填写表格和信息核对表格，登录窗口包括确认、取消和退出，数据加密模块内置安全计算单元，用于至少利用本地的预测模型，与第一持有方的隐私明细数据，进行基于同态加密的多方安全计算，得到查询对象的密文预测结果。

S2、当用户账号登录后，多人登录时，云数据处理终端的参与者整理单元对参与者进行隐私计算窗口的排版，并通过混淆函数模块与拟定智能合约模块对多组用户同时在线时进行隐私计算，查询方向模型持有方发送查询请求消息，所述查询请求消息包括查询对象的信息，然后模型持有方将所述查询请求消息转发给多个数据持有方，接着多个数据持有方中的第一持有方根据所述查询对象的信息，从其本地数据中获取所述查询对象的隐私明细数据，接着模型持有方至少利用本地的预测模型，与所述第一持有方的隐私明细数据，进行多方安全计算，得到所述查询对象的预测结果，接着所述模型持有方向所述查询方发送所述查询对象的预测结果，最后查询方根据所述查询对象的预测结果为所述查询对象提供目标业务，参与者为隐私数选定N个变量，将公钥写入变量栏的公钥填写栏，拟定智能合约模块检查隐私变量的重复量，并将变量值使用公钥加密；

其中，步骤S2中云数据处理终端，云数据处理单元包括同步处理单元和异步处理单元，同步处理单元与异步处理单元呈并联设置，云数据处理单元还包括混淆函数模块、数据源网关模块和拟定智能合约模块，数列存在空值，则生成随机数，将随机数使用行对应的参与者的公钥加密后填入；参与者使用自己对应的列中全部变量名的乘数计算每个子任务的值，即为中间值，将中间值提交智能合约存储；全部参与者均提交中间值后，智能合约将同子任务编号的子任务中间值与项系数相乘后求和，即为隐私计算结果。

云数据处理终端分别与混淆函数模块、数据源网关模块和拟定智能合约模块电性连接，云数据处理终端与登录平台电性连接，通过数据源网关模块能够提高用户账号与大数据之间的对比，从而防止计算数据重复，并对数据的发掘。

步骤S2中云数据处理终端，云数据处理单元包括同步处理单元和异步处理单元，同步处理单元与异步处理单元呈并联设置，云数据处理单元还包括混淆函数模块、数据源网关模块和拟定智能合约模块，数列存在空值，则生成随机数，将随机数使用行对应的参与者的公钥加密后填入；参与者使用自己对应的列中全部变量名的乘数计算每个子任务的值，即为中间值，将中间值提交智能合约存储；全部参与者均提交中间值后，智能合约将同子任务编号的子任务中间值与项系数相乘后求和，即为隐私计算结果。

云数据处理终端分别与混淆函数模块、数据源网关模块和拟定智能合约模块电性连接，云数据处理终端与登录平台电性连接，通过数据源网关模块能够提高用户账号与大数据之间的对比，从而防止计算数据重复，并对数据的发掘。

步骤S2中混淆函数模块包括拟定项式函数，拟定项式函数主要由子任务单元组成，子任务单元包括隐私任务编号、项系数和乘积数，其中项系数包括自变因素和公变因素，且自变因素与公变因素均设置在乘积数内，便于根据用户要求在填写栏内进行变量的填写，并根据不同的填写栏与任务编号对函数值进行计算。

步骤S2中拟定智能合约模块包括多组变量栏、填写栏和结果栏，变量栏与子任务单元电性连接，填写栏内设置有填写框，便于将同步在线时的参与者与异步在线的参与者进行方向指导，对于同步型的调用，应用层需要自己去向系统内核问询，如果数据还未读取完毕，那此时读取文件的任务还未完成，而对于异步型的调用，应用层无需主动向系统内核问询，在系统内核读取完文件数据之后，会主动通知应用层数据已经读取完毕，此时应用层即可以接收系统内核返回过来的数据，再做其他事情。也就是说，是否是同步还是异步，关注的是任务完成时消息通知的方式。由调用方盲目主动问询的方式是同步调用，由被调用方主动通知调用方任务已完成的方式是异步调用，便于参与者在不同环境下对数据的发掘。

S3、通过数据源网关模块的大数据对隐私变量重复量进行筛选，同时通过拟定项式函数得到多项式表达式，并将任务编号、系项数和乘积数代入多项式表达式；

其中，步骤S3中数据源网关模块包括发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元，且发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元均电性连接有数据加密模块，发送单元，用于将接收单元接收的查询请求消息转发给各用户账号；以使多个参与者中的第一持有方根据查询对象的信息，从其本地数据中获取查询对象的隐私明细数据；。

发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元呈串联设置，发送单元用于将接收单元接收的查询请求消息转发给各用户账号，便于参与者之间建立同步和异步的多方向隐私计算，便于根据参与者的在线情况进行隐私计算。

S4、数据加密模块随着混淆函数模块的变化对变化值进行加密，并通过发送单元，接收单元、解密单元和业务处理单元将多项式表达式计算出的隐私结果导入结果栏。

其中，步骤S4中数据加密模块分别对接收单元、发送单元、解密单元和业务处理单元的数据进行加密，数据加密模块通过接收单元、发送单元、解密单元和业务处理单元的数据传输对混淆函数模块与拟定智能合约模块加密，隐私明细数据为经过同态加密的密文数据；还用于向查询方发送安全计算单元得到的查询对象的密文预测结果，接收单元，用于从查询方接收查询请求消息，查询请求消息包括查询对象的信息。

综上所述：用户通过账号登录平台进入云数据处理终端，登录填入基本信息，并由参与者征信单对用户账号征信进行查询，将用户账号的基本信息通过参与者信息显示单元的显示窗口显示，并禁止征信低的用户账号登录，当用户账号登录后，同步登录或异步登录时，云数据处理终端的参与者整理单元对参与者进行隐私计算窗口的排版，使同步登录用户与异步登录用户进入不同的隐私计算窗口，并通过混淆函数模块与拟定智能合约模块对多组用户同时在线时进行隐私计算，参与者为隐私数选定N个变量，将公钥写入变量栏的公钥填写栏，拟定智能合约模块检查隐私变量的重复量，并将变量值使用公钥加密，通过数据源网关模块的大数据对隐私变量重复量进行筛选，同时通过拟定项式函数得到多项式表达式，并将任务编号、系项数和乘积数代入多项式表达式，数据加密模块随着混淆函数模块的变化对变化值进行加密，并通过发送单元，接收单元、解密单元和业务处理单元将多项式表达式计算出的隐私结果导入结果栏，从而完成多方向的隐私计算，并且不受环境影响。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、用户通过账号登录平台进入云数据处理终端，登录填入基本信息，并由参与者征信单对用户账号征信进行查询，将用户账号的基本信息通过参与者信息显示单元的显示窗口显示，并禁止征信低的用户账号登录；

S2、当用户账号登录后，多人登录时，云数据处理终端的参与者整理单元对参与者进行隐私计算窗口的排版，并通过混淆函数模块与拟定智能合约模块对多组用户同时在线时进行隐私计算，查询方向模型持有方发送查询请求消息，所述查询请求消息包括查询对象的信息，然后模型持有方将所述查询请求消息转发给多个数据持有方，接着多个数据持有方中的第一持有方根据所述查询对象的信息，从其本地数据中获取所述查询对象的隐私明细数据，接着模型持有方至少利用本地的预测模型，与所述第一持有方的隐私明细数据，进行多方安全计算，得到所述查询对象的预测结果，接着所述模型持有方向所述查询方发送所述查询对象的预测结果，最后查询方根据所述查询对象的预测结果为所述查询对象提供目标业务，参与者为隐私数选定N个变量，将公钥写入变量栏的公钥填写栏，拟定智能合约模块检查隐私变量的重复量，并将变量值使用公钥加密；

S3、通过数据源网关模块的大数据对隐私变量重复量进行筛选，同时通过拟定项式函数得到多项式表达式，并将任务编号、系项数和乘积数代入多项式表达式；

S4、数据加密模块随着混淆函数模块的变化对变化值进行加密，并通过发送单元，接收单元、解密单元和业务处理单元将多项式表达式计算出的隐私结果导入结果栏。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：步骤S1中所述登录平台包括参与者征信单元和参与者信息显示单元，所述登录平台电性连接有多组用户账号，所述参与者征信单元包括基本信息和守约记录信息，所述参与者信息显示单元包括显示窗口和登录窗口。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：所述基本信息包括用户的姓名、身份证号、家庭住址、婚恋情况和学历程度，所述守约记录信息包括用户的借贷守约记录，所述显示窗口包括信息填写表格和信息核对表格，所述登录窗口包括确认、取消和退出。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：步骤S2中所述云数据处理终端，所述云数据处理终端包括同步处理单元和异步处理单元，所述同步处理单元与异步处理单元呈并联设置，所述云数据处理单元还包括混淆函数模块、数据源网关模块和拟定智能合约模块。

5.根据权利要求4所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：所述云数据处理终端分别与混淆函数模块、数据源网关模块和拟定智能合约模块电性连接，所述云数据处理终端与登录平台电性连接。

6.根据权利要求1所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：步骤S2中所述混淆函数模块包括拟定项式函数，所述拟定项式函数主要由子任务单元组成，所述子任务单元包括隐私任务编号、项系数和乘积数，其中项系数包括自变因素和公变因素，且自变因素与公变因素均设置在乘积数内。

7.根据权利要求1所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：步骤S2中所述拟定智能合约模块包括多组变量栏、填写栏和结果栏，所述变量栏与子任务单元电性连接，所述填写栏内设置有填写框。

8.根据权利要求1所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：步骤S3中所述数据源网关模块包括发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元，且发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元均电性连接有数据加密模块。

9.根据权利要求8所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：所述发送单元、接收单元、解密单元和业务处理单元呈串联设置，所述发送单元用于将接收单元接收的查询请求消息转发给各用户账号。

10.根据权利要求1所述的一种基于智能合约的多方向隐私计算方法，其特征在于：步骤S4中所述数据加密模块分别对接收单元、发送单元、解密单元和业务处理单元的数据进行加密，所述数据加密模块通过接收单元、发送单元、解密单元和业务处理单元的数据传输对混淆函数模块与拟定智能合约模块加密。

Images