CN116090016A - 区块链数据存储隐私保护方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN116090016A CN202310368941.XA CN202310368941A CN116090016A CN 116090016 A CN116090016 A CN 116090016A CN 202310368941 A CN202310368941 A CN 202310368941A CN 116090016 A CN116090016 A CN 116090016A
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Abstract

本发明公开了一种区块链数据存储隐私保护方法、装置、设备及存储介质，方法为：通过累加器对区块链中的数据进行压缩存储降低区块链的存储压力；利用累加器的成员证明功能为存储的数据提供成员证明，减少被伪造的可能，保证数据可靠；利用零知识累加器的零知识性质为数据提供隐藏保证，使得累加值和证明对于通过元素插入或删除而进化的动态集不会被泄漏，集合成员资格查询在不透露关于集合的任何其他信息的情况下得到回答。该装置包括累加集合生成模块、成员身份证明创建模块、成员身份证明验证模块、随机化处理模块、更新盲化模块、成员身份证明更新模块。本发明降低了区块链节点存储压力、提高了数据存储效率，保证了区块链数据存储的隐私性。

Description

区块链数据存储隐私保护方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据资源安全管理技术领域，特别是一种区块链数据存储隐私保护方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着区块链技术的广泛应用，区块链面临的安全威胁和挑战也越来越多。区块链不依赖中心节点，交易记录（如参与用户的地址和交易金额等）常常在区块链上公开，便于节点验证、存储交易内容并达成共识。但是，区块链的这种公开透明性将可能导致用户隐私泄露。各个区块链节点的安全性能和对抗信息泄露的能力不一，这更增加了数据隐私泄露风险。
目前，区块链中传统的Merkel树状数据结构存在着无法提供非成员证明的问题，在恶意网络环境下应用存在较大安全风险；同时，为隐私用户提供的隐私保护功能不足。
密码累加器具有成员证明和非成员证明的功能，在进行数据存储时还能进行动态操作，将数据压缩存储在密码累加器中能够进一步保证其安全性。然而传统的密码累加器虽然能够提供安全性的保证，但不提供隐私性，因此无法在解决区块链数据隐私问题的同时降低区块链的存储压力和保证数据可靠性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种区块链数据存储隐私保护方法、装置、设备及存储介质，基于零知识累加器的区块链数据存储隐私保护方法，在降低区块链节点存储压力、提高数据存储效率的同时保证区块链数据存储的隐私性。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种区块链数据存储隐私保护方法，包括以下步骤：
步骤1、将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中生成累加集合，并对集合中的数据元素进行累加，生成累加值；
步骤2、为存储在零知识累加器中的数据元素x，创建成员身份证明；
步骤3、通过双线性配对验证成员身份证明；
步骤4、对零知识密码累加器中的累加值进行随机化处理，选取随机数加入到累加值的计算中，以盲化验证数据内容，防止对手通过计算获取数据隐私；
步骤5、在每次数据更新后，使用新的随机数对新的累加值进行盲化，通过再随机化技术掩盖累加值的本质；
步骤6、在更新累加值后更新现有的成员身份证明，不需要重新计算。
一种区块链数据存储隐私保护装置，
累加集合生成模块，用于将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中生成累加集合，并对集合中的数据元素进行累加，生成累加值；
成员身份证明创建模块，用于为存储在零知识累加器中的数据元素x，创建成员身份证明；
成员身份证明验证模块，用于通过双线性配对验证成员身份证明；
随机化处理模块，用于对零知识密码累加器中的累加值进行随机化处理，选取随机数加入到累加值的计算中，以盲化验证数据内容，防止对手通过计算获取数据隐私；
更新盲化模块，用于在每次数据更新后，使用新的随机数对新的累加值进行盲化，通过再随机化技术掩盖累加值的本质；
成员身份证明更新模块，用于在更新累加值后更新现有的成员身份证明，不需要重新计算。
一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述区块链数据存储隐私保护方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述区块链数据存储隐私保护方法中的步骤。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
（1）采用零知识累加器，不仅能够保证存储数据的隐私性，还能保证数据的动态操作不泄露关于数据的任何信息，在解决区块链数据隐私问题的同时降低了区块链的存储压力和保证数据可靠性；
（2）采用基于零知识累加器的区块链数据隐私存储保护，该累加器可以对存储在区块链中的数据进行压缩存储，同时为数据提供成员证明；这样既能降低区块链的存储压力，还能保证数据可靠性；并利用零知识性能为区块链数据提供隐私保护功能；
（3）利用零知识累加器的零知识性质为数据提供了隐藏保证，使得累加值和证明对于通过元素插入/删除而进化的动态集不会被泄漏，集合成员资格查询可以在不透露关于集合的任何其他信息的情况下得到回答，不仅能加强数据的安全保证，同时还能提高密码累加器传统上的高效性能。
附图说明
图1为本发明区块链数据存储隐私保护方法的流程示意图。
具体实施方式
容易理解，依据本发明的技术方案，在不变更本发明的实质精神的情况下，本领域的一般技术人员可以想象出本发明的多种实施方式。因此，以下具体实施方式和附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限制或限定。
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
实施例1
结合图1，本发明一种区块链数据存储隐私保护方法，包括以下步骤：
步骤1、将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中生成累加集合，并对集合中的数据元素进行累加，生成累加值；
步骤2、为存储在零知识累加器中的数据元素
Figure SMS_1
，创建成员身份证明；
步骤3、通过双线性配对验证成员身份证明；
步骤4、对零知识密码累加器中的累加值进行随机化处理，选取随机数加入到累加值的计算中，以盲化验证数据内容，防止对手通过计算获取数据隐私；
步骤5、在每次数据更新后，使用新的随机数对新的累加值进行盲化，通过再随机化技术掩盖累加值的本质；
步骤6、在更新累加值后更新现有的成员身份证明，不需要重新计算。
实施例2
本实施例包括实施例1所示技术方案，本实施例与实施例1不同之处在于，步骤1所述将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中生成累加集合，具体为：
将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中，生成累加集合
Figure SMS_3
，其中
Figure SMS_7
为存储在累加集合
Figure SMS_9
中的数据元素，
Figure SMS_4
，
Figure SMS_6
表示累加集合
Figure SMS_8
中的数据元素总数；对于累加集合
Figure SMS_10
计算累加值
Figure SMS_2
，其中，
Figure SMS_5
为安全参数；
根据双线性映射，选择
Figure SMS_12
和
Figure SMS_16
为同一素数
Figure SMS_18
生成的
Figure SMS_13
阶循环群，生成一个配对
Figure SMS_14
，
Figure SMS_17
是循环群
Figure SMS_19
的生成元，则
Figure SMS_11
是
Figure SMS_15
的生成元。
实施例3
本实施例包括实施例1所示技术方案，本实施例与实施例1不同之处在于，步骤2所述为存储在零知识累加器中的数据元素
Figure SMS_20
，创建成员身份证明，具体如下：
将以生成元
Figure SMS_21
为底、变量
Figure SMS_22
的
Figure SMS_23
次多项式为指数的离散对数，作为累加集合中数据元素
Figure SMS_24
的成员身份证明，表达式如下：
Figure SMS_25
其中，
Figure SMS_27
为数据元素
Figure SMS_30
的成员身份证明；
Figure SMS_33
和
Figure SMS_29
互为质数；
Figure SMS_32
表示累加集合，具体指当前累加的数据元素集合；
Figure SMS_35
，
Figure SMS_37
，
Figure SMS_28
表示累加集合
Figure SMS_31
中的数据元素总数；
Figure SMS_34
为安全参数，
Figure SMS_36
是循环群
Figure SMS_26
的生成元。
实施例4
本实施例包括实施例1所示技术方案，本实施例与实施例1不同之处在于，步骤3所述通过双线性配对验证成员身份证明，具体如下：
根据双线性映射的双线性特征
Figure SMS_38
，其中
Figure SMS_39
，
Figure SMS_40
是小于循环群
Figure SMS_41
的整数群，验证以下公式是相等的，只要该等式成立该成员的身份证明就成立，公式如下：
Figure SMS_42
其中，
Figure SMS_43
为密码累加值，即
Figure SMS_44
，
Figure SMS_45
是集合
Figure SMS_46
的子集，
Figure SMS_47
是循环群群
Figure SMS_48
的生成元。
实施例5
本实施例包括实施例1所示技术方案，本实施例与实施例1不同之处在于，步骤4所述对零知识密码累加器中的累加值进行随机化处理，具体如下：
步骤4.1、将累加集合
Figure SMS_49
和密钥
Figure SMS_50
作为输入执行设置算法；
步骤4.2、设置
Figure SMS_51
；
步骤4.3、选择随机数
Figure SMS_52
，设
Figure SMS_53
；
步骤4.4、输出新的累加值
Figure SMS_55
，密钥
Figure SMS_58
和辅助值
Figure SMS_60
；其中，
Figure SMS_56
表示特征多项式，
Figure SMS_57
表示变量
Figure SMS_59
上的多项式，
Figure SMS_61
是在点
Figure SMS_54
处的多项式的求值。
实施例6
本实施例包括实施例1所示技术方案，本实施例与实施例1不同之处在于，步骤5所述在每次数据更新后，使用新的随机数对新的累加值进行盲化，具体如下：
步骤5.1、将当前集合
Figure SMS_62
、数据元素
Figure SMS_63
、累加值
Figure SMS_64
和辅助信息
Figure SMS_65
作为输入执行更新算法；
步骤5.2、更新
Figure SMS_66
；
步骤5.3、如果标志位
Figure SMS_67
，即数据元素
Figure SMS_68
不在集合
Figure SMS_69
中，则将数据元素
Figure SMS_70
插入到集合
Figure SMS_71
中；
步骤5.4、选择新的随机数
Figure SMS_72
，更新新的累加值
Figure SMS_73
，即数据元素
Figure SMS_74
不在累加集合
Figure SMS_75
中，需要将
Figure SMS_76
插入到
Figure SMS_77
中并计算新的累加值；
步骤5.5、如果标志位
Figure SMS_78
，即数据元素
Figure SMS_79
在集合
Figure SMS_80
中，则从
Figure SMS_81
中移除数据元素
Figure SMS_82
；
步骤5.6、如果
Figure SMS_84
，表明
Figure SMS_86
已经插入到累加集合
Figure SMS_89
中，更新
Figure SMS_85
并计算新的评估密钥
Figure SMS_87
；否则，表明
Figure SMS_90
已经在累加集合
Figure SMS_92
中，需要从集合
Figure SMS_83
中移除
Figure SMS_88
，则计算新的累加值
Figure SMS_91
且
Figure SMS_93
；
步骤5.7、在这两种情况下，设新的辅助信息
Figure SMS_94
并返回新的更新信息
Figure SMS_95
。
实施例7
本实施例包括实施例1所示技术方案，本实施例与实施例1不同之处在于，步骤6所述在更新累加值后高效地更新现有的成员身份证明，具体如下：
步骤6.1、将旧的累加值
Figure SMS_96
、新的累加值
Figure SMS_97
、辅助信息
Figure SMS_98
、更新输出的评估关键字
Figure SMS_99
以及从集合中插入或移除的数据元素
Figure SMS_100
作为输入执行证明更新算法：
Figure SMS_101
步骤6.2、采用不同的数据元素
Figure SMS_102
及其现有的成员证明
Figure SMS_103
，输出关于新集合
Figure SMS_104
的
Figure SMS_105
的新的成员证明
Figure SMS_106
；
步骤6.3、解析辅助信息
Figure SMS_107
以获得随机数
Figure SMS_108
；
步骤6.4、如果标志位
Figure SMS_109
，即数据元素
Figure SMS_110
不在集合
Figure SMS_111
中，则输出
Figure SMS_112
，即加入数据元素
Figure SMS_113
后的关于更新后的新集合，
Figure SMS_114
的数据元素
Figure SMS_115
的新成员证明；
步骤6.5、如果标志位
Figure SMS_116
，即数据元素
Figure SMS_117
在集合
Figure SMS_118
中，则输出
Figure SMS_119
，即移除x后的关于更新后的新集合
Figure SMS_120
的数据元素
Figure SMS_121
的新成员证明。
实施例8
本实施例提供一种区块链数据存储隐私保护装置，包括累加集合生成模块、成员身份证明创建模块、成员身份证明验证模块、随机化处理模块、更新盲化模块、成员身份证明更新模块，其中：
累加集合生成模块，用于将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中生成累加集合，并对集合中的数据元素进行累加，生成累加值；
成员身份证明创建模块，用于为存储在零知识累加器中的数据元素x，创建成员身份证明；
成员身份证明验证模块，用于通过双线性配对验证成员身份证明；
随机化处理模块，用于对零知识密码累加器中的累加值进行随机化处理，选取随机数加入到累加值的计算中，以盲化验证数据内容，防止对手通过计算获取数据隐私；
更新盲化模块，用于在每次数据更新后，使用新的随机数对新的累加值进行盲化，通过再随机化技术掩盖累加值的本质；
成员身份证明更新模块，用于在更新累加值后更新现有的成员身份证明，不需要重新计算。
实施例9
本实施例提供一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例1~实施例6中任一项所述区块链数据存储隐私保护方法。
实施例10
本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现实施例1~实施例6中任一项所述区块链数据存储隐私保护方法中的步骤。
本发明具有以下特点：一方面，将每个区块与一个零知识累加器相连，压缩存储区块数据，在累加器中形成一个大的累加集合，从而降低区块链节点的存储压力，然后对集合中的数据进行成员身份认证，为他们提供成员身份证明，以此保证所存储数据的可靠性。另一方面，使用零知识累加器存储区块链的块数据，通过累加器的数据随机化处理保证数据的隐私性，动态高效的对累加集合进行查询、增加、删除等更新操作时，累加值和证明对于通过元素插入/删除而变化的动态集不会有任何泄漏，对于累加器中集合产生的任何数据动态变化都提供隐私保护，即集合成员和非成员查询可以在不透露关于集合的任何其他信息的情况下得到回答，以此保证区块链中数据的隐私性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
应当理解，为了精简本发明并帮助本领域的技术人员理解本发明的各个方面，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时在单个实施例中进行描述，或者参照单个图进行描述。但是，不应将本发明解释成示例性实施例中包括的特征均为本专利权利要求的必要技术特征。

Claims (10)

1.一种区块链数据存储隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中生成累加集合，并对集合中的数据元素进行累加，生成累加值；
步骤2、为存储在零知识累加器中的数据元素
Figure QLYQS_1
，创建成员身份证明；
步骤3、通过双线性配对验证成员身份证明；
步骤4、对零知识密码累加器中的累加值进行随机化处理，选取随机数加入到累加值的计算中，以盲化验证数据内容，防止对手通过计算获取数据隐私；
步骤5、在每次数据更新后，使用新的随机数对新的累加值进行盲化，通过再随机化技术掩盖累加值的本质；
步骤6、在更新累加值后更新现有的成员身份证明，不需要重新计算。
2.根据权利要求1所述的区块链数据存储隐私保护方法，其特征在于，步骤1所述将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中生成累加集合，具体为：
将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中，生成累加集合
Figure QLYQS_3
，其中
Figure QLYQS_6
为存储在累加集合
Figure QLYQS_8
中的数据元素，
Figure QLYQS_4
Figure QLYQS_7
表示累加集合
Figure QLYQS_9
中的数据元素总数；对于累加集合
Figure QLYQS_10
计算累加值
Figure QLYQS_2
，其中，
Figure QLYQS_5
为安全参数；
根据双线性映射，选择
Figure QLYQS_12
和
Figure QLYQS_14
为同一素数
Figure QLYQS_17
生成的
Figure QLYQS_13
阶循环群，生成一个配对
Figure QLYQS_16
，
Figure QLYQS_18
是循环群
Figure QLYQS_19
的生成元，则
Figure QLYQS_11
是
Figure QLYQS_15
的生成元。
3.根据权利要求2所述的区块链数据存储隐私保护方法，其特征在于，步骤2所述为存储在零知识累加器中的数据元素
Figure QLYQS_20
，创建成员身份证明，具体如下：
将以生成元
Figure QLYQS_21
为底、变量
Figure QLYQS_22
的
Figure QLYQS_23
次多项式为指数的离散对数，作为累加集合中数据元素x的成员身份证明，表达式如下：
Figure QLYQS_24
其中，
Figure QLYQS_26
为数据元素
Figure QLYQS_30
的成员身份证明；
Figure QLYQS_33
和
Figure QLYQS_27
互为质数；
Figure QLYQS_31
表示累加集合，具体指当前累加的数据元素集合；
Figure QLYQS_34
，
Figure QLYQS_36
，
Figure QLYQS_25
表示累加集合
Figure QLYQS_29
中的数据元素总数；
Figure QLYQS_32
为安全参数，
Figure QLYQS_35
是循环群
Figure QLYQS_28
的生成元。
4.根据权利要求3所述的区块链数据存储隐私保护方法，其特征在于，步骤3所述通过双线性配对验证成员身份证明，具体如下：
根据双线性映射的双线性特征
Figure QLYQS_37
，其中
Figure QLYQS_38
,
Figure QLYQS_39
是小于循环群
Figure QLYQS_40
的整数群，验证以下公式是相等的，只要该等式成立该成员的身份证明就成立，公式如下：
Figure QLYQS_41
其中，
Figure QLYQS_42
为密码累加值，即
Figure QLYQS_43
，
Figure QLYQS_44
是集合
Figure QLYQS_45
的子集，
Figure QLYQS_46
是循环群群
Figure QLYQS_47
的生成元。
5.根据权利要求4所述的区块链数据存储隐私保护方法，其特征在于，步骤4所述对零知识密码累加器中的累加值进行随机化处理，具体如下：
步骤4.1、将累加集合
Figure QLYQS_48
和密钥
Figure QLYQS_49
作为输入执行设置算法；
步骤4.2、设置
Figure QLYQS_50
；
步骤4.3、选择随机数
Figure QLYQS_51
，设
Figure QLYQS_52
；
步骤4.4、输出新的累加值
Figure QLYQS_54
，密钥
Figure QLYQS_57
和辅助值
Figure QLYQS_59
；其中，
Figure QLYQS_55
表示特征多项式，
Figure QLYQS_56
表示变量
Figure QLYQS_58
上的多项式，
Figure QLYQS_60
是在点
Figure QLYQS_53
处的多项式的求值。
6.根据权利要求5所述的区块链数据存储隐私保护方法，其特征在于，步骤5所述在每次数据更新后，使用新的随机数对新的累加值进行盲化，具体如下：
步骤5.1、将当前集合
Figure QLYQS_61
、数据元素
Figure QLYQS_62
、累加值
Figure QLYQS_63
和辅助信息
Figure QLYQS_64
作为输入执行更新算法；
步骤5.2、更新
Figure QLYQS_65
；
步骤5.3、如果标志位
Figure QLYQS_66
，即数据元素
Figure QLYQS_67
不在集合
Figure QLYQS_68
中，则将数据元素
Figure QLYQS_69
插入到集合
Figure QLYQS_70
中；
步骤5.4、选择新的随机数
Figure QLYQS_71
，更新新的累加值
Figure QLYQS_72
，即数据元素
Figure QLYQS_73
不在累加集合
Figure QLYQS_74
中，需要将
Figure QLYQS_75
插入到
Figure QLYQS_76
中并计算新的累加值；
步骤5.5、如果标志位
Figure QLYQS_77
，即数据元素
Figure QLYQS_78
在集合
Figure QLYQS_79
中，则从
Figure QLYQS_80
中移除数据元素
Figure QLYQS_81
；
步骤5.6、如果
Figure QLYQS_84
，表明
Figure QLYQS_86
已经插入到累加集合
Figure QLYQS_89
中，更新
Figure QLYQS_83
并计算新的评估密钥
Figure QLYQS_87
；否则，表明
Figure QLYQS_90
已经在累加集合
Figure QLYQS_92
中，需要从集合
Figure QLYQS_82
中移除
Figure QLYQS_85
，则计算新的累加值
Figure QLYQS_88
且
Figure QLYQS_91
；
步骤5.7、在这两种情况下，设新的辅助信息
Figure QLYQS_93
并返回新的更新信息
Figure QLYQS_94
。
7.根据权利要求6所述的区块链数据存储隐私保护方法，其特征在于，步骤6所述在更新累加值后高效地更新现有的成员身份证明，具体如下：
步骤6.1、将旧的累加值
Figure QLYQS_95
、新的累加值
Figure QLYQS_96
、辅助信息
Figure QLYQS_97
、更新输出的评估关键字
Figure QLYQS_98
以及从集合中插入或移除的数据元素
Figure QLYQS_99
作为输入执行证明更新算法：
Figure QLYQS_100
步骤6.2、采用不同的数据元素
Figure QLYQS_101
及其现有的成员证明
Figure QLYQS_102
，输出关于新集合
Figure QLYQS_103
的
Figure QLYQS_104
的新的成员证明
Figure QLYQS_105
；
步骤6.3、解析辅助信息
Figure QLYQS_106
以获得随机数
Figure QLYQS_107
；
步骤6.4、如果标志位
Figure QLYQS_108
，即数据元素
Figure QLYQS_109
不在集合
Figure QLYQS_110
中，则输出
Figure QLYQS_111
，即加入数据元素
Figure QLYQS_112
后的关于更新后的新集合，
Figure QLYQS_113
的数据元素
Figure QLYQS_114
的新成员证明；
步骤6.5、如果标志位
Figure QLYQS_115
，即数据元素
Figure QLYQS_116
在集合
Figure QLYQS_117
中，则输出
Figure QLYQS_118
，即移除x后的关于更新后的新集合
Figure QLYQS_119
的数据元素
Figure QLYQS_120
的新成员证明。
8.一种区块链数据存储隐私保护装置，其特征在于，包括累加集合生成模块、成员身份证明创建模块、成员身份证明验证模块、随机化处理模块、更新盲化模块、成员身份证明更新模块，其中：
累加集合生成模块，用于将区块链中的数据压缩存储到零知识累加器中生成累加集合，并对集合中的数据元素进行累加，生成累加值；
成员身份证明创建模块，用于为存储在零知识累加器中的数据元素x，创建成员身份证明；
成员身份证明验证模块，用于通过双线性配对验证成员身份证明；
随机化处理模块，用于对零知识密码累加器中的累加值进行随机化处理，选取随机数加入到累加值的计算中，以盲化验证数据内容，防止对手通过计算获取数据隐私；
更新盲化模块，用于在每次数据更新后，使用新的随机数对新的累加值进行盲化，通过再随机化技术掩盖累加值的本质；
成员身份证明更新模块，用于在更新累加值后更新现有的成员身份证明，不需要重新计算。
9.一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任一项所述区块链数据存储隐私保护方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述区块链数据存储隐私保护方法中的步骤。
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